トピックのリコード

より解釈しやすくするために、データクリーニングをもう一段進めます。現在、トピックは2文字のコードで表されています。

me: Palestinian conflict
nu: Nuclear weapons and nuclear material
di: Arms control and disarmament
hr: Human rights
co: Colonialism
ec: Economic development

データを読み取りやすくするため、これらのコードをフルネームに置き換えてリコードしましょう。これは dplyr の recode() 関数で行えます。指定した値に置き換えます。

example <- c("apple", "banana", "apple", "orange")
recode(example,
       apple = "plum",
       banana = "grape")

この演習はコースの一部です

ケーススタディ：Rで行う探索的データ分析

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演習の手順

dplyr の recode() を mutate() の中で使い、データフレーム votes_gathered にある各2文字コードを対応するフルネームに置き換えてください。votes_tidied として保存します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Replace the two-letter codes in topic: votes_tidied
votes_tidied <- ___ %>%
  mutate(topic = recode(___,
                        ___ = "Palestinian conflict",
                        ___ = "Nuclear weapons and nuclear material",
                        ___ = "Arms control and disarmament",
                        ___ = "Human rights",
                        ___ = "Colonialism",
                        ___ = "Economic development"))

コードを編集して実行