似た列をグループ化して整形する
このレッスンでは、Kaggle のデータサイエンス調査データセットに、互いに関連した列があることを見ました。たとえば、さまざまな業務上の課題の頻度をそれぞれ扱う列です。これらの変数は通常まとめて確認したいのですが、その前に見つけ出し、使いやすい形式に変換する必要があります。ここでは、学習に役立つと回答者が感じたプラットフォームに関する設問で、この手順を試してみましょう。
データセット multiple_choice_responses は読み込まれています。
この演習はコースの一部です
tidyverse で学ぶカテゴリ型データ
演習の手順
- 名前に
"LearningPlatformUsefulness"を含む列だけを選択します。 - データをワイド形式からロング形式に変換し、
learning_platformとusefulnessの2列にします。 usefulnessが NA の行を削除します。learning_platformの各文字列から"LearningPlatformUsefulness"を取り除きます。
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。
learning_platform_usefulness <- multiple_choice_responses %>%
# Select columns with LearningPlatformUsefulness in title
___(___("LearningPlatformUsefulness")) %>%
# Change data from wide to long
___(everything(), names_to = "learning_platform", values_to = "usefulness") %>%
# Remove rows where usefulness is NA
___(___()) %>%
# Remove "LearningPlatformUsefulness" from each string in learning_platform
mutate(learning_platform = ___())