Gruparea și restructurarea coloanelor similare
În această lecție, am văzut cum unele coloane din setul de date al sondajului Kaggle de data science sunt legate între ele – de exemplu, coloane care descriu fiecare frecvența cu care respondenții se confruntă cu diferite provocări la locul de muncă. De obicei vrem să analizăm aceste variabile împreună, dar mai întâi trebuie să le identificăm și să le transformăm într-un format mai ușor de utilizat. Hai să exersăm acest proces cu întrebările despre cât de utile li s-au părut respondenților diferitele platforme de învățare.
Setul de date multiple_choice_responses a fost deja încărcat.
Acest exercițiu face parte din cursul
Date categoriale în Tidyverse
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Selectează doar coloanele care conțin
"LearningPlatformUsefulness"în nume. - Transformă datele din formatul wide în formatul long, cu două coloane:
learning_platformșiusefulness. - Elimină rândurile în care
usefulnesseste NA. - Șterge
"LearningPlatformUsefulness"din fiecare șir de caractere dinlearning_platform.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
learning_platform_usefulness <- multiple_choice_responses %>%
# Select columns with LearningPlatformUsefulness in title
___(___("LearningPlatformUsefulness")) %>%
# Change data from wide to long
___(everything(), names_to = "learning_platform", values_to = "usefulness") %>%
# Remove rows where usefulness is NA
___(___()) %>%
# Remove "LearningPlatformUsefulness" from each string in learning_platform
mutate(learning_platform = ___())