Düzenli ifadeler, çok sayıda özel karakter içerdiğinden ilk bakışta göz korkutucu olabilir. Bu bölümde, bunları çözmeyi ve tam olarak aradığını bulmak için kendi kalıplarını yazmayı öğreneceksin.

Hoş geldin

Şununla başlar, şununla biter

Ne aradığını bilmiyorsan

Karakter sınıfları ve tekrarlar

Rakamlar, sözcükler ve boşluklar

Tekrarları eşle

Hangi özel karakter ne işe yarıyordu?

Boru işareti ve soru işareti

Şu ya da bu

Soru işareti ve iki anlamı

Artık bunu okuyabiliyorsun!

Düzenli İfadeler: Özel Kalıplar Yazma

Bu bölümde, düzenli ifadelerden biraz uzaklaşıp, vektörler veya listeler gibi diğer veri yapılarından dizeler oluşturarak dize işlemesine odaklanacağız.

glue ile tanışma

Yapıştırmayı bırak, yapıştır (glue) kullan

Veri çerçevelerini yapıştırma

glue kaç argüman alabilir?

Birden çok öğeyi tek bir dizeye birleştirme

Bir listeden soru oluşturma

Veri çerçevelerini birleştirme

Glue ve Collapse, farkları ne?

Düzenli ifadeleri birleştirme

glue ile "veya kalıpları" oluştur

Daha büyük bir veri kümesinde "veya deseni" kullanma

Gelişmiş desenleri daha okunabilir yap

Verilerle Dizeler Oluşturma

Düzenli ifadelerin gerçekten parladığı görevlerden biri, bir metin yığınından anlam çıkarmaktır. Bu bölümde, düzenli tablolar halinde gelmeyen, düz metin durumundaki dağınık verilerden bilgi çıkarmayı öğreneceksin.

Yakalama grupları

Tüm yakalama gruplarını eşleştir

Ara ve değiştir

Yakalama gruplarını iç içe kullanabilir misin?

tidyr'ın extract işlevi

İhtiyacına uygun bir regex oluşturma

Bu neden başarısız oluyor?

Gelişmiş bir düzenli ifade çıkarmak

Bir metinden eşleşmeleri ve çevresini çıkarmak

Bağlamla birlikte adları çıkar

Ne kadar çok özel karakter var

Metinden Yapılandırılmış Veri Çıkarma

Son bölümde, düzenli ifadelerden uzaklaşıp dize uzaklıklarını anlamaya odaklanacağız. Birden çok dize arasındaki farkları hesaplayarak birbirine benzeyenleri eşleştirebiliriz. Bu sayede yazım hatası gibi küçük hatalar içerseler bile yinelemeleri bulmamıza yardımcı olur. Bu, birden çok kaynaktan gelen veri kümelerini birleştirdiğimiz kayıt bağlantısının önemli bir parçasıdır.

Dize uzaklıklarını anlamak

Bir dize uzaklığı hesaplama

Arama yazım hatasına uygun eşleşme bulma

Dizge uzaklığı yöntemleri

Yöntemler

Düzenleme uzaklıkları

Q-gram yöntemleri

Düzenleme uzaklıkları vs. q-gram yöntemleri

Farklı yöntemleri denemek

Bir uzaklık diğerinden daha mı iyi?

Bulanık birleştirmeler

Metin uzaklığı birleştirmesi yapmak

Kısa dizelerin dize uzaklıkları

Özel Bulanık Eşleştirme

İki koşula göre eşleşme bulma

Neden birden fazla sütuna göre join yapmalıyız?

Tebrikler

Dizeler Arasındaki Benzerlikler

Tablolar halinde gelen verileri analiz etmek eğlenceli. Peki ya en ilginç bulduklarımız düzenli bir veri kümesi olarak değil de düz metin halinde geliyorsa? Üzülme: Bu derste, yalnızca bir metin yığınının içinden analizlerin için gereken tüm bilgileri bulmana yardımcı olacak güçlü düzenli ifadeleri yazmak için bilmen gereken her şeyi öğreneceksin. Üstelik bu kadarla da kalmıyor. Dize uzaklıkları kavramını kullanarak, yazım hataları veya tarama hataları içeren metinlerle de çalışmayı öğreneceksin; çünkü bunları diğer veri kaynaklarındaki doğru karşılıklarıyla eşleştirebileceksin (kayıt bağlantısı). Öğrenme materyali olarak İsviçre sinemalarındaki gişe rakamlarına dair gerçek belgeleri analiz edeceğiz.

Introduction to the Tidyverse

String Manipulation with stringr in R

R'de güçlü düzenli ifadeler ve string mesafeleri oluşturarak metin verilerini analiz etmeyi öğrenin.

R ile Orta Düzey Düzenli İfadeler

R'de düzenli ifadeleri ve dize mesafelerini öğrenerek metin verilerini işleyin, analiz edin ve daha fazlasını yapın.

Neden birden fazla sütuna göre join yapmalıyız?

R ile Orta Düzey Düzenli İfadeler

Uygulamalı etkileşimli egzersiz