col_types com coletores
Outra maneira de definir os tipos das colunas importadas é usar coletores. As funções do coletor podem ser passadas em um list()
para o argumento col_types
das funções read_
para que você saiba como interpretar os valores em uma coluna.
Para obter uma lista completa das funções do coletor, você pode consultar a documentação em collector
. Para este exercício, você precisará de duas funções de coletor:
col_integer()
Se você não tiver uma coluna, pode usar a opção "Número inteiro": a coluna deve ser interpretada como um número inteiro.col_factor(levels, ordered = FALSE)
Você deve interpretar a coluna como um fator comlevels
.
Neste exercício, você trabalhará com hotdogs.txt
(view), que é um arquivo delimitado por tabulação sem nomes de coluna na primeira linha.
Este exercício faz parte do curso
Introdução à importação de dados no R
Instruções de exercício
hotdogs
é criado para você sem definir os tipos de coluna. Inspecione seu resumo usando a funçãosummary()
.- Duas funções de coletor estão definidas para você:
fac
eint
. Dê uma olhada neles, você entende o que eles estão coletando? - Na segunda chamada
read_tsv()
, edite o argumentocol_types
: Passe umlist()
com os elementosfac
,int
eint
, de modo que a primeira coluna seja importada como um fator e a segunda e terceira colunas como inteiros. - Crie um
summary()
dehotdogs_factor
. Compare isso com o resumo dehotdogs
.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.
# Import without col_types
hotdogs <- read_tsv("hotdogs.txt", col_names = c("type", "calories", "sodium"))
# Display the summary of hotdogs
___
# The collectors you will need to import the data
fac <- col_factor(levels = c("Beef", "Meat", "Poultry"))
int <- col_integer()
# Edit the col_types argument to import the data correctly: hotdogs_factor
hotdogs_factor <- read_tsv("hotdogs.txt",
col_names = c("type", "calories", "sodium"),
col_types = NULL)
# Display the summary of hotdogs_factor
___