Verini eşleştir (map)

mutate() ile birlikte, map() kullanarak hesaplamanın sonuçlarını bir veri çerçevesine ekleyebilirsin. map() fonksiyonu her zaman bir liste vektörü döndürdüğü için, bu bilgiyi sayısal bir vektöre çıkarmak amacıyla unnest() kullanmalısın.

Burada bu işlevi, gapminder veri kümesindeki her ülkenin ortalama nüfusunu hesaplayarak keşfedeceksin.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Tidyverse ile Machine Learning

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

Her ülke için nüfus ortalamasını hesaplamak üzere mean() fonksiyonunu map() ile uygula ve bu yeni liste sütununu mutate() kullanarak mean_pop adıyla ekle.
pop_nested'ın ilk 6 satırını incele.
mean_pop listesini sayısal bir sütuna dönüştürmek için unnest() kullan ve sonucu pop_mean veri çerçevesi olarak kaydet.
pop_mean'i head() ile incele.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Calculate the mean population for each country
pop_nested <- gap_nested %>%
  mutate(mean_pop = map(___, ~mean(.x$___)))

# Take a look at pop_nested
head(___)

# Extract the mean_pop value by using unnest
pop_mean <- pop_nested %>% 
  unnest(___)

# Take a look at pop_mean
head(___)

Kodu Düzenle ve Çalıştır