Maparea datelor tale

Combinând mutate() cu map(), poți adăuga rezultatele calculelor tale la un data frame. Deoarece funcția map() returnează întotdeauna un vector de liste, trebuie să folosești unnest() pentru a extrage aceste informații într-un vector numeric.

Aici vei explora această funcționalitate calculând populația medie pentru fiecare țară din setul de date gapminder.

Acest exercițiu face parte din cursul

Machine Learning în Tidyverse

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Folosește map() pentru a aplica funcția mean() și a calcula media populației pentru fiecare țară, apoi adaugă această nouă coloană-listă numită mean_pop cu ajutorul mutate().
Explorează primele 6 rânduri din pop_nested.
Folosește unnest() pentru a converti lista mean_pop într-o coloană numerică și salvează rezultatul ca data frame-ul pop_mean.
Explorează pop_mean folosind head().

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Calculate the mean population for each country
pop_nested <- gap_nested %>%
  mutate(mean_pop = map(___, ~mean(.x$___)))

# Take a look at pop_nested
head(___)

# Extract the mean_pop value by using unnest
pop_mean <- pop_nested %>% 
  unnest(___)

# Take a look at pop_mean
head(___)

Editează și rulează codul