เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การ Nest ข้อมูล

ในคอร์สนี้ คุณจะทำงานกับชุดข้อมูลตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจและสังคมของ 77 ประเทศ ครอบคลุมระยะเวลา 52 ปี ข้อมูลนี้ถูกเก็บอยู่ใน data frame ชื่อ gapminder

ในแบบฝึกหัดนี้ คุณจะแปลง data frame gapminder ให้กลายเป็น data frame แบบ nested โดยใช้เครื่องมือแรกสำหรับสร้างพื้นฐาน machine learning แบบ tidy นั่นคือ nest()

หมายเหตุ: ชุดข้อมูลนี้มีความละเอียดมากกว่าชุดข้อมูลที่มีให้ในแพ็กเกจ gapminder โดยเวอร์ชันนี้มาจากแพ็กเกจ dslabs

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Machine Learning ใน Tidyverse

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • ดูหกแถวแรกของ gapminder
  • จากนั้นใช้ group_by() ร่วมกับ nest() เพื่อ nest data frame ตาม country แล้วบันทึกผลลัพธ์ไว้ในตัวแปร gap_nested
  • สำรวจหกแถวแรกของ gap_nested ที่สร้างขึ้นใหม่ และสังเกตคอลัมน์ data ที่เป็นคอลัมน์ซับซ้อนซึ่งบรรจุ tibble ไว้ภายใน

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Explore gapminder
head(___)

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

# Explore gap_nested
head(___)
แก้ไขและรันโค้ด