Pulire le stringhe

In questa lezione abbiamo visto le basi delle "regex", o espressioni regolari, che ci permettono di catturare schemi generali. Abbiamo coperto due notazioni:

Expression	Does this
`.`	corrisponde a qualsiasi carattere
`*`	zero o più volte

Per esempio, ".*science " corrisponderebbe a "data science " nella stringa "data science rocks!"

Mettiamo in pratica quanto imparato per modificare response_var nel set di dati che hai creato nella lezione precedente, gathered_data.

Questo esercizio fa parte del corso

Dati categoriali nel Tidyverse

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Istruzioni dell'esercizio

Usa str_remove per rimuovere tutto ciò che precede e include "rude to " (con lo spazio finale) nella colonna response_var.
Usa str_remove per rimuovere "on a plane" dalla colonna response_var.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

gathered_data %>%
    # Remove everything before and including "rude to " (with that space at the end!)
    mutate(response_var = ___(response_var, ___)) %>%
    # Remove "on a plane"
    mutate(response_var = ___(response_var, ___))

Modifica ed esegui il codice