データの要約
次は、学習プラットフォームごとの有用性を比較するために、ファセット付きのプロットを作成します。
この演習では、新しい dplyr の関数 add_count() を紹介します。add_count() はデータセットに列 n を追加し、元のデータと同じ行数を保ちます。count() と同様に、デフォルトでは各グループの行数が n に入りますが、wt(重み)引数で変更できます。wt に別の列を指定すると、各グループについてその列の合計が n になります。
例えば、iris に、同じ Species の花について Petal.Length の合計を表す列を追加したいとします。次のように書きます。
iris %>%
add_count(Species, wt = Petal.Length) %>%
select(Species, Petal.Length, n)
すると、次のような結果が得られます。
# A tibble: 150 x 3
Species Petal.Length n
<fct> <dbl> <dbl>
1 setosa 1.4 73.1
2 setosa 1.4 73.1
3 virginica 6.4 278.
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
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 %>%
# Change dataset to one row per learning_platform usefulness pair with number of entries for each
___(___, ___)