Zagnieżdżanie danych
W tym kursie będziesz pracować ze zbiorem wskaźników ekonomicznych i społecznych dla 77 krajów w okresie 52 lat. Dane te są przechowywane w ramce danych gapminder.
W tym ćwiczeniu przekształcisz dane gapminder w zagnieżdżoną ramkę danych, korzystając z pierwszego narzędzia potrzebnego do budowania fundamentów umiejętności czystego uczenia maszynowego: funkcji nest().
Uwaga: jest to bardziej szczegółowa wersja niż zbiór danych dostępny w pakiecie gapminder. Ta wersja pochodzi z pakietu dslabs.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Uczenie maszynowe w tidyverse
Instrukcje do ćwiczenia
- Przyjrzyj się pierwszym sześciu wierszom ramki danych
gapminder. - Użyj teraz funkcji
group_by()inest(), aby zagnieździć ramki danych według kolumnycountry, i zapisz wynik jakogap_nested. - Przejrzyj pierwsze sześć wierszy nowo utworzonej ramki danych
gap_nested– zwróć uwagę na nową, złożoną kolumnę data zawierającą obiekty tibble.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Explore gapminder
head(___)
# Prepare the nested data frame gap_nested
library(tidyverse)
gap_nested <- gapminder %>%
group_by(___) %>%
___()
# Explore gap_nested
head(___)