Iteration is a powerful way to make the computer do the work for you. It can also be an area of coding where it is easy to make lots of typos and simple mistakes. The purrr package helps simplify iteration so you can focus on the next step, instead of finding typos.

The power of iteration

Introduction to iteration

Iteration with purrr

More iteration with for loops

More iteration with purrr

Subsetting lists

List structure

Subsetting list elements

The many flavors of map()

map() argument alternatives

map_*

Simplifying Iteration and Lists With purrr

purrr is much more than a for loop; it works well with pipes, we can use it to run models and simulate data, and make nested loops!

Working with unnamed lists

Names & pipe refresher

Setting names

Pipes in map()

More map()

Simulating Data with Purrr

Run a linear model

map_chr()

map_dbl() and map_int()

map2() and pmap()

Simulating data with multiple inputs using map2()

Simulating data 3+ inputs with pmap()

More complex iterations

Like anything in R, understanding how to troubleshoot issues is an important skill set. This can be particularly important with lists, where finding the problem can be tricky.

Come usare purrr con safely()

safely() sostituisce con NA

Converti i dati in numerici con purrr

Individuare le aree problematiche

Un altro modo per usare possibly() con purrr

Sostituisci safely() con possibly()

Converti valori con possibly()

con purrr, walk() è una passeggiata

Confrontare i risultati con walk() vs. senza walk()

walk() per stampare output di liste più puliti

Troubleshooting lists with purrr

Now that you have the building blocks, we will start tackling some more complex data problems with purrr.

Using purrr in your workflow

Name review

Asking questions from a list

Even more complex problems

Questions about gh_repos

Graphs in purrr

ggplot() refresher

purrr and scatterplots

purrr and histograms

Wrap Up

Problem solving with purrr

Simulated data 1990-2005

Le liste possono essere difficili sia da capire sia da manipolare, ma racchiudono tantissime informazioni e sono molto potenti. In questo corso imparerai a estrarre, riassumere e manipolare facilmente le liste e a esportare i dati nell’oggetto che preferisci, che sia un’altra lista, un vettore o altro ancora! Durante il corso lavorerai con il pacchetto purrr e con vari insiemi di dati del pacchetto repurrrsive, inclusi dati da Star Wars e dai film di Wes Anderson, oltre a dati raccolti su utenti e repository GitHub. Alla fine del corso, le tue abilità con le liste saranno purrrfette!

Introduction to the Tidyverse

Intermediate R

Impara a usare il pacchetto purrr e i dataset di repurrrsive per gestire e risolvere liste.

Le basi della programmazione funzionale con purrr

Impara a riassumere e gestire facilmente gli elenchi usando il pacchetto purrr.

Cassetta degli attrezzi Tidyverse intermedia

R Sviluppatore

Sostituisci safely() con possibly()

Le basi della programmazione funzionale con purrr

Istruzioni dell'esercizio

Esercizio pratico interattivo