Tot ce se întâmplă este un apel de funcție

Când folosești R, orice calcul are loc printr-un apel la o funcție.

Cu alte cuvinte, orice operație aplicată unui obiect este legată de o funcție. Și ai folosit funcții încă din prima zi în care ai deschis R: <- este o funcție, la fel și [.

Ce crezi că ar returna acest cod?

class(`$`)

Acest exercițiu face parte din cursul

Programare funcțională intermediară cu purrr

Exercițiu interactiv practic

Transformă teoria în practică cu unul dintre exercițiile noastre interactive

Începe exercițiul

Acest exercițiu face parte din cursul

Programare funcțională intermediară cu purrr

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

Începe cursul gratuit

Funcțiile lambda, mapperii și predicatele ți se par intimidante? Nu mai este cazul! După o recapitulare a noțiunilor din purrr, vom intra în programarea funcțională de bază, vom descoperi funcțiile anonime și predicatele și vom vedea cum le putem folosi pentru a curăța și explora date.

Exercise 1: Bazele purrr – o recapitulare Exercise 2: Îți reîmprospătezi memoria despre purrr Exercise 3: Încă un exercițiu de reîmprospătare purrr Exercise 4: Introducere în mappere Exercise 5: Crearea funcțiilor lambda Exercise 6: Funcții lambda Exercise 7: Folosind mappere pentru a curăța datele Exercise 8: Curăță datele cu keep Exercise 9: Separă cu keep() și discard()Exercise 10: Predicate Exercise 11: Ce este un predicat?Exercise 12: Explorarea datelor cu predicate

Ești pregătit să aprofundezi programarea funcțională și purrr? În acest capitol, vom explora conceptul de programare funcțională, gestionarea erorilor cu `safely()` și `possibly()` și vom introduce funcția `compact()` pentru un cod mai curat.

Exercise 1: Programare funcțională în R Exercise 2: Tot ce se întâmplă este un apel de funcție

Exercițiul curent

Exercise 3: Identificarea funcțiilor pure Exercise 4: Instrumente pentru programarea funcțională în purrr Exercise 5: Iterații sigure Exercise 6: Creează o funcție Exercise 7: Utilizarea possibly()Exercise 8: O versiune possibly() a funcției read_lines()Exercise 9: Totul într-un singur apel Exercise 10: Gestionarea rezultatelor adverbelor Exercise 11: Perfecționăm funcția Exercise 12: Extragerea codurilor de stare cu GET()

În acest capitol, vom folosi purrr pentru a scrie cod mai clar, mai curat și mai ușor de întreținut. Vom învăța să scriem funcții curate cu `compose()` și `negate()`. Vom folosi și `partial()` pentru a compune funcții prin „precompletarea" argumentelor din funcții existente. În final, vom introduce coloanele-listă, o structură de date convenabilă care ne ajută să scriem cod curat folosind Tidyverse.

Exercise 1: De ce cod mai curat?Exercise 2: Cum se scrie compose()Exercise 3: Înapoi la birou Exercise 4: Construirea funcțiilor cu compose() și negate()Exercise 5: Construiește o funcție Exercise 6: Numără valorile NA Exercise 7: Prepopularea funcțiilor Exercise 8: Un extractor de conținut Exercise 9: Un alt extractor Exercise 10: Coloane-listă Exercise 11: Despre list-coloane Exercise 12: Creează un data.frame cu coloane de tip listă

Vom pune cap la cap tot ce știm despre purrr într-un studiu de caz. Vom folosi purrr pentru a analiza date extrase de pe Twitter, vom organiza datele cu un cod curat și vom identifica influencerii de pe Twitter de la conferința RStudio din 2018.

Exercise 1: Descoperirea setului de date Exercise 2: Explorăm tweet-urile, runda 1 Exercise 3: Identifică profilurile Exercise 4: Extragerea informațiilor din setul de date Exercise 5: Numărarea aprecierilor Exercise 6: Extragerea mențiunilor Exercise 7: Manipularea URL-urilor Exercise 8: Analiza URL-urilor Exercise 9: Lucrul cu URL-uri Exercise 10: Identificarea influencerilor Exercise 11: Împărțirea setului de date Exercise 12: Avem un câștigător!Exercise 13: Felicitări!