In this chapter, you'll revisit dplyr pipelines and enhance your column selection skills with helper functions and regular expressions.

Be fruitful and dplyr

select() vs. filter()

A great selection

Mutation necessary

Lending a helper hand

Don't get me started

See how that ended up

Finding our perfect match

Contain-ted love

Looking for matches

Hold Your Selected Leaders Accountable

Here, you'll learn how to move columns around in your data and perform the same transformation across multiple data columns. You'll also choose rows that match any or all column criteria.

Providing relocation assistance

Moving with select() and everything()

Rearranging with select() and last_col()

Shifting positions with relocate()

That has crossed the line

Mutate across multiple columns

Summarize across multiple variables

Combining count() with across()

Animal crossing: new rowwise's

across() vs. c_across()

Aggregations with rowwise()

One for any, one for all

Keep Them Dogies Movin’

For this section, you'll revisit dplyr joins. You'll then take this further by using set theory clauses to examine overlaps and differences between datasets.

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Indagini approfondite

Linee che si intersecano non sono parallele

Opzioni

intersect()

inner_join()

intersect vs. inner join

A tutto gas nell'intersezione

Presenta lo stato dell’unione

Salva l'unione

Iscriviti al tuo sindacato locale, tutti

Un po' troppo eccezionale

Verificare l'uguaglianza tra insiemi

Verificare le differenze

Set Theory Claus and The North Pole

In this final part of the course, you'll use rlang operators to turn arguments into variables and create functions that incorporate dplyr and ggplot2 code.

What is your major mal-function?

Unemployment rates by region

Median unemployment rates by group

Bang-bang!!

Matching rlang operators

Bang bang into the room

Rlang-ing in your rocking chair

You are the walrus

Analyze the region results

A great ggplot twist

Plotting and scheming

The plot title thickens

Congratulations!

Speaking a New rlang-uage

International Monetary Fund (IMF)

World Bank

Il tidyverse include un insieme straordinario di pacchetti che rendono il lavoro con i dati semplice e veloce. Ma hai mai provato a inserire funzioni dplyr dentro altre funzioni e ti sei ritrovatə con errori strani o risultati inattesi? Probabilmente era colpa della tidy evaluation, che richiede un po’ di lavoro in più per essere gestita. In Programming with dplyr, imparerai strategie per risolvere questi errori usando il pacchetto rlang. Scoprirai anche altre tecniche per programmare con dplyr utilizzando dati della World Bank e dell’International Monetary Fund per analizzare tendenze globali lungo tutto il corso. Alla fine, sarai un* ninja della scrittura di funzioni tidyverse!

Joining Data with dplyr

Introduction to Writing Functions in R

Impara a eseguire trasformazioni avanzate con dplyr e integrare codice dplyr e ggplot2 in funzioni.

Programmare con dplyr

Impara come fare trasformazioni avanzate con dplyr e come mettere il codice dplyr e ggplot2 nelle funzioni.

Funziona solo se i nomi delle colonne sono gli stessi nei due tibble.

Per due tibble `df1` e `df2` con gli stessi nomi di colonna, questo restituisce sempre tutte le righe in comune tra `df1` e `df2`.

Funziona anche se i due argomenti hanno un numero diverso di colonne.

Per due tibble `df1` e `df2`, questo restituisce tutte le righe con valori di chiave corrispondenti tra `df1` e `df2`.

intersect vs. inner join

Programmare con dplyr

Esercizio pratico interattivo