Aantal levels ophalen

Met mutate() en summarize() in dplyr kun je de functie across() gebruiken om aan te geven dat hun tweede argument, een functie, moet worden toegepast op alle kolommen waarvoor het eerste argument waar is.

We gebruiken deze samen met tidyr om het aantal levels voor elke factorvariabele in multiple_choice_responses op te halen. pivot_longer() uit tidyr zet een gegevensset van breed naar lang formaat. De twee argumenten zijn de nieuwe kolomnamen—één bevat de oude kolomnamen en één alle waarden.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Categorische gegevens in de Tidyverse

Cursus bekijken

Oefeninstructies

Zet alle character-kolommen om naar factor-kolommen en sla de nieuwe gegevensset op als responses_as_factors.
Maak een nieuwe gegevensset, number_of_levels, waarin je:
- summarize met across gebruikt om de functie nlevels() op elke kolom toe te passen.
- Het formaat van de gegevensset van breed naar lang verandert.

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

# Change all the character columns to factors
responses_as_factors <- multiple_choice_responses %>%
    mutate(___(is.character, as.factor))

number_of_levels <- responses_as_factors %>%
	# Apply the function nlevels to each column
    summarize(___(everything(), ___)) %>%
    # Change the dataset from wide to long
    ___(everything(), names_to = "variable", values_to = "num_levels")

Code bewerken en uitvoeren