Imbricarea datelor

În acest curs, vei lucra cu o colecție de indicatori economici și sociali pentru 77 de țări, pe o perioadă de 52 de ani. Aceste date sunt stocate în cadrul de date gapminder.

În acest exercițiu, vei transforma cadrul de date gapminder într-un cadru de date imbricat, folosind primul instrument necesar pentru a pune bazele abilităților de machine learning tidy: nest().

Notă: Aceasta este o versiune mai detaliată față de setul de date disponibil din pachetul gapminder. Versiunea aceasta este disponibilă în pachetul dslabs.

Acest exercițiu face parte din cursul

Machine Learning în Tidyverse

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Aruncă o privire la primele șase rânduri din gapminder.
Folosește group_by() și nest() pentru a imbrica cadrele de date după country și salvează rezultatul ca gap_nested.
Explorează primele șase rânduri ale noului cadru de date gap_nested și observă noua coloană complexă data, care conține tibble-uri.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Explore gapminder
head(___)

# Prepare the nested data frame gap_nested
library(tidyverse)
gap_nested <- gapminder %>% 
  group_by(___) %>% 
  ___()

# Explore gap_nested
head(___)

Editează și rulează codul