Kom igångKom igång gratis

Koda om ämnesområdena

Det finns ytterligare ett steg i datarensningen för att göra resultaten lättare att tolka. Just nu representeras ämnesområdena av tvåbokstavskoder:

  1. me: Palestinakonflikten
  2. nu: Kärnvapen och kärnmaterial
  3. di: Vapenkontroll och nedrustning
  4. hr: Mänskliga rättigheter
  5. co: Kolonialism
  6. ec: Ekonomisk utveckling

För att göra datan enklare att tolka kan du koda om värdena och ersätta koderna med sina fullständiga namn. Det gör du med funktionen recode() från dplyr, som ersätter värden med de du anger:

example <- c("apple", "banana", "apple", "orange")
recode(example,
       apple = "plum",
       banana = "grape")

Den här övningen är en del av kursen

Fallstudie: Explorativ dataanalys i R

Visa kurs

Övningsinstruktioner

Använd funktionen recode() från dplyr inuti en mutate() för att ersätta varje tvåbokstavskod i dataramen votes_gathered med motsvarande fullständigt namn. Spara resultatet som votes_tidied.

Interaktiv övning med praktiskt arbete

Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.

# Replace the two-letter codes in topic: votes_tidied
votes_tidied <- ___ %>%
  mutate(topic = recode(___,
                        ___ = "Palestinian conflict",
                        ___ = "Nuclear weapons and nuclear material",
                        ___ = "Arms control and disarmament",
                        ___ = "Human rights",
                        ___ = "Colonialism",
                        ___ = "Economic development"))
Redigera och kör kod