Adăugarea totalului și maximului pentru fiecare nume

În videoclip, ai văzut cum poți grupa după an și folosi mutate() pentru a adăuga un total pentru acel an.

În aceste exerciții, vei învăța să normalizezi după o altă metrică, la fel de interesantă: vei împărți fiecare nume la maximul înregistrat pentru acel nume. Astfel, fiecare nume va atinge valoarea de vârf 1.

Odată ce adaugi coloanele noi, rezultatul va fi în continuare grupat după nume. Aceasta îl împarte în 48.000 de grupuri, ceea ce poate încetini pașii următori, cum ar fi mutate-urile.

Acest exercițiu face parte din cursul

Manipularea datelor cu dplyr

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

babynames %>%
  # Add columns name_total and name_max for each name
  ___

Editează și rulează codul

Acest exercițiu face parte din cursul

Manipularea datelor cu dplyr

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.8+

Începe cursul gratuit

Învață verbele pe care le poți folosi pentru a-ți transforma datele, printre care select, filter, arrange și mutate. Vei folosi aceste funcții pentru a modifica setul de date counties, pentru a vizualiza anumite observații și a răspunde la întrebări despre date.

Exercise 1: Explorarea datelor cu dplyr Exercise 2: Explorarea datelor Exercise 3: Selectarea coloanelor Exercise 4: Verbele filter și arrange Exercise 5: Ordonarea observațiilor Exercise 6: Filtrarea după condiții Exercise 7: Filtrare și ordonare Exercise 8: Verbul mutate()Exercise 9: Calcularea numărului de angajați în sectorul public Exercise 10: Calcularea procentului de femei dintr-un județ Exercise 11: Mutate, filter și arrange

Acum că știi cum să transformi datele, e momentul să înveți cum să le agregezi pentru a le face mai ușor de interpretat. Vei descoperi o serie de funcții utile pentru a rezuma mai multe observații din datele tale, printre care count, group_by, summarize, ungroup și slice_min/slice_max.

Exercise 1: Verbul count Exercise 2: Numărare după regiune Exercise 3: Numărarea cetățenilor pe stat Exercise 4: Mutate și count Exercise 5: Verbele group_by, summarize și ungroup Exercise 6: Rezumare Exercise 7: Rezumat pe state Exercise 8: Sumarizare după stat și regiune Exercise 9: Verbele slice_min și slice_max Exercise 10: Selectarea unui județ din fiecare regiune Exercise 11: Găsirea statului cu cel mai mic venit din fiecare regiune Exercise 12: Folosind summarize, slice_max și count împreună

Învață metode avansate de selectare și transformare a coloanelor. Descoperă și auxiliarele funcției select — funcții care specifică criterii pentru coloanele pe care vrei să le alegi — precum și verbul rename.

Exercise 1: Selectarea datelor Exercise 2: Selectarea coloanelor Exercise 3: Funcții ajutătoare pentru select Exercise 4: Verbul rename Exercise 5: Redenumirea unei coloane după count Exercise 6: Redenumirea unei coloane în cadrul unui select Exercise 7: Verbul relocate Exercise 8: Folosirea funcției relocate Exercise 9: Alegerea verbului potrivit dintre cele patru

Lucrează cu un nou set de date care conține numele bebelușilor născuți în Statele Unite în fiecare an. Învață cum să folosești mutații grupate și funcții de fereastră pentru a formula și a răspunde la întrebări mai complexe despre datele tale. Folosește dplyr și ggplot2 împreună pentru a crea grafice interesante și a-ți explora datele în profunzime.

Exercise 1: Setul de date babynames Exercise 2: Filtrare și ordonare pentru un singur an Exercise 3: Găsirea celor mai populare nume în fiecare an Exercise 4: Vizualizarea numelor cu ggplot2 Exercise 5: Mutații grupate Exercise 6: Găsirea anului în care fiecare nume este cel mai frecvent Exercise 7: Adăugarea totalului și maximului pentru fiecare nume

Exercițiul curent

Exercise 8: Vizualizarea modificării normalizate a popularității Exercise 9: Funcții fereastră Exercise 10: Utilizarea rapoartelor pentru a descrie frecvența unui nume Exercise 11: Cele mai mari salturi pentru un nume Exercise 12: Felicitări!