Topics hercoderen

Er is nog één stap in de datacleaning om dit beter interpreteerbaar te maken. Op dit moment worden topics weergegeven met tweeletterige codes:

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

Zodat je de gegevens makkelijker kunt interpreteren, kun je de codes hercoderen naar hun volledige naam. Dat kan met de recode()-functie van dplyr, die waarden vervangt door waarden die je opgeeft:

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

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Casestudy: Exploratory Data Analysis in R

Bekijk cursus

Oefeninstructies

Gebruik de functie recode() uit dplyr binnen een mutate() om elke tweeletterige code in het votes_gathered data frame te vervangen door de bijbehorende volledige naam. Sla dit op als votes_tidied.

Interactieve oefening met praktijkervaring

Probeer deze oefening door deze voorbeeldcode aan te vullen.

# 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"))

Code bewerken en uitvoeren