Mapowanie danych

W połączeniu z mutate() możesz użyć funkcji map(), aby dołączyć wyniki obliczeń do ramki danych. Ponieważ map() zawsze zwraca wektor list, musisz użyć unnest(), żeby wyodrębnić te informacje jako wektor liczbowy.

Tutaj wykorzystasz tę funkcjonalność do obliczenia średniej populacji dla każdego kraju w zbiorze danych gapminder.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Uczenie maszynowe w tidyverse

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

Użyj map(), aby zastosować funkcję mean() do obliczenia średniej populacji dla każdego kraju, a następnie dołącz tę nową kolumnę listową o nazwie mean_pop za pomocą mutate().
Przejrzyj pierwsze 6 wierszy obiektu pop_nested.
Użyj unnest(), aby przekształcić listę mean_pop w kolumnę liczbową i zapisz wynik jako ramkę danych pop_mean.
Przejrzyj pop_mean za pomocą head().

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Calculate the mean population for each country
pop_nested <- gap_nested %>%
  mutate(mean_pop = map(___, ~mean(.x$___)))

# Take a look at pop_nested
head(___)

# Extract the mean_pop value by using unnest
pop_mean <- pop_nested %>% 
  unnest(___)

# Take a look at pop_mean
head(___)

Edytuj i uruchom kod