Bu bölümde dplyr boru hatlarını yeniden ele alacak ve yardımcı fonksiyonlar ile düzenli ifadelerle sütun seçme becerilerini geliştireceksin.

Verimli ol ve dplyr kullan

select() vs. filter()

Harika bir seçim

Gerekli mutasyon

Yardımcı bir el uzatmak

Beni başlatma

Bakalım nasıl sonuçlandı

Mükemmel eşleşmemizi bulmak

Contain-ted love

Eşleşmeleri aramak

Seçtiğin Liderlerden Hesap Sor

Burada, verindeki sütunları nasıl yer değiştireceğini ve aynı dönüşümü birden çok veri sütununa nasıl uygulayacağını öğreneceksin. Ayrıca herhangi bir veya tüm sütun ölçütleriyle eşleşen satırları seçeceksin.

Yer değiştirmeye yardımcı olmak

select() ve everything() ile taşımak

select() ve last_col() ile yeniden düzenleme

relocate() ile konum değiştirme

Bu çizgiyi aştı

Birden çok sütunda mutate işlemi

Birden çok değişkeni özetle

count() ile across()'u birleştirmek

Hayvan geçidi: yeni rowwise'lar

across() vs. c_across()

rowwise() ile toplulaştırmalar

Biri herhangi, biri hepsi için

Onları Yola Devam Ettir

Bu kısımda dplyr birleştirmelerini tekrar gözden geçireceksin. Ardından, veri kümeleri arasındaki örtüşmeleri ve farkları incelemek için küme kuramı hükümlerini kullanarak bunu bir adım ileri taşıyacaksın.

Eğlence için birleştir

Benimle join yap

Daha ileri incelemeler

Kesişen çizgiler paralelsizdir

Kesişim vs. inner join

Kesişmeden jet hızıyla geçmek

Birlik durumunu sun

Birleşimi kaydet

Yerel sendikana yazıl, hepsi

Biraz fazla hariç tutmak

Eşit kümeleri kontrol etme

Farkları kontrol etme

Küme Kuramı Claus ve Kuzey Kutbu

Kursun bu son bölümünde, argümanları değişkene dönüştürmek için rlang operatörlerini kullanacak ve dplyr ile ggplot2 kodunu içeren fonksiyonlar oluşturacaksın.

Büyük arıza(n) ne?

Bölgelere göre işsizlik oranları

Gruba göre medyan işsizlik oranları

Bang-bang!!

rlang operatörlerini eşleştirme

Bang bang odaya giriyor

Sallanır koltuğunda rlang’lemek

Sen bir walrus'sun

Bölge sonuçlarını analiz et

Harika bir ggplot oyunu

Çiz ve kurgula

Grafik başlığı derinleşiyor

Tebrikler!

Yeni Bir rlang Dili Konuşmak

International Monetary Fund (IMF)

World Bank

tidyverse, verilerle çalışmayı basit ve hızlı hale getiren muazzam bir paket seti sunar. Peki hiç dplyr fonksiyonlarını kendi fonksiyonlarının içine koymayı deneyip garip hatalar veya beklenmedik sonuçlarla karşılaştın mı? Bu hatalar büyük olasılıkla tidy evaluation’dan kaynaklanıyordu ve bunu ele almak için biraz ekstra çalışma gerekir. Programming with dplyr kursunda, bu hataları rlang paketiyle çözmeye yönelik stratejilerle donanacaksın. Ayrıca Dünya Bankası ve Uluslararası Para Fonu verilerini kullanarak dünya genelindeki eğilimleri analiz ederken dplyr ile programlamaya dair başka teknikler de öğreneceksin. Kursun sonunda tidyverse fonksiyonu yazma konusunda adeta bir ninja olacaksın!

Joining Data with dplyr

Introduction to Writing Functions in R

Gelişmiş dplyr dönüşümlerini öğrenin ve dplyr ile ggplot2 kodunu fonksiyonlara dahil edin.

dplyr ile Programlama

Gelişmiş dplyr dönüşümlerini gerçekleştirmeyi ve dplyr ve ggplot2 kodunu işlevlere dahil etmeyi öğrenin.

select() vs. filter()

dplyr ile Programlama

Uygulamalı etkileşimli egzersiz