Kom igångKom igång gratis

Nästla din data

I den här kursen arbetar du med en samling ekonomiska och sociala indikatorer för 77 länder över en period av 52 år. Denna data lagras i dataramen gapminder.

I den här övningen omvandlar du din gapminder-data till en nästlad dataram med hjälp av det första verktyget du behöver för att bygga grunden för tidy maskininlärning: nest().

Obs: Det här är en mer detaljerad version än den datamängd som finns tillgänglig i paketet gapminder. Den här versionen finns i paketet dslabs.

Den här övningen är en del av kursen

Maskininlärning med Tidyverse

Visa kurs

Övningsinstruktioner

  • Ta en titt på de första sex raderna i gapminder.
  • Använd sedan group_by() och nest() för att nästla dina dataramar efter country, och spara resultatet som gap_nested.
  • Utforska de första sex raderna i den nyskapade dataramen gap_nested – notera den nya komplexkolumnen data som innehåller tibbles.

Interaktiv övning med praktiskt arbete

Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.

# Explore gapminder
head(___)

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

# Explore gap_nested
head(___)
Redigera och kör kod