purrr ve histogramlar

Şimdiye kadar öğrendiklerinin hepsini bir araya getireceksin: iki farklı listeyle başlayıp bunları bölmeli (faceted) bir histograma dönüştüreceksin. sw_films ve sw_people veri kümelerindeki Star Wars verileriyle tekrar çalışıp şu soruyu yanıtlayacaksın:

Star Wars filmlerinin her birinde karakterlerin boy uzunluklarının dağılımı nedir?

Farklı filmler farklı gezegenlerde geçtiği için karakter boylarında farklı dağılımlar görmeyi bekleyebilirsin. İlk görevin, ggplot() bir veri çerçevesi girişi istediğinden iki veri kümesini veri çerçevelerine dönüştürmek. Sonra bunları birleştirip sonuçları görselleştireceksin: her film için ayrı bir bölüm (facet) içeren bir histogram.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

purrr ile Fonksiyonel Programlamanın Temelleri

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

sw_films veri kümesinden her filmin "title" bilgisini ve o filmdeki "characters" ögesini içeren bir veri çerçevesi oluştur.
sw_people içinden "height", "mass", "name" ve "url" ögeleriyle bir veri çerçevesi oluştur.
İki veri çerçevesini "characters" ve "url" anahtarlarını kullanarak birleştir.
x = height olacak şekilde ve filmtitle ile bölmeli (facet) bir ggplot() histogramı oluştur.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Turn data into correct data frame format
film_by_character <- tibble(filmtitle = map____(___, ___)) %>%
    mutate(filmtitle, characters = map(___, ___)) %>%
    unnest(cols = c(characters))

# Pull out elements from sw_people
sw_characters <- map____(___, `[`, c(___, ___, ___, ___))

# Join the two new objects
character_data <- inner_join(___, ___, by = c(___ = ___)) %>%
    # Make sure the columns are numbers
    mutate(height = as.numeric(height), mass = as.numeric(mass))

# Plot the heights, faceted by film title
ggplot(character_data, aes(x = ___)) +
  geom_histogram(stat = "count") +
  facet_wrap(~ ___)

Kodu Düzenle ve Çalıştır