Групування та переформатування подібних стовпців

У цьому уроці ми бачили, що деякі стовпці в наборі даних опитування з Data Science на Kaggle пов'язані між собою, наприклад, стовпці, що описують частоту різних робочих викликів. Зазвичай ми хочемо розглядати ці змінні разом, але спершу потрібно їх знайти і перетворити у формат, з яким зручніше працювати. Спробуймо цей підхід на запитаннях про те, наскільки корисними респонденти вважали різні платформи для навчання.

Набір даних multiple_choice_responses уже завантажено для вас.

Ця вправа є частиною курсу

Категоріальні дані в Tidyverse

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Виберіть лише ті стовпці, у назві яких є "LearningPlatformUsefulness".
Перетворіть дані з широкого у довгий формат із двома стовпцями: learning_platform і usefulness.
Видаліть рядки, де usefulness має значення NA.
Приберіть "LearningPlatformUsefulness" з кожного рядка в learning_platform.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

learning_platform_usefulness <- multiple_choice_responses %>%
  # Select columns with LearningPlatformUsefulness in title
  ___(___("LearningPlatformUsefulness")) %>%
  # Change data from wide to long
  ___(everything(), names_to = "learning_platform", values_to = "usefulness") %>%
  # Remove rows where usefulness is NA
  ___(___()) %>%
  # Remove "LearningPlatformUsefulness" from each string in learning_platform 
  mutate(learning_platform = ___())

Редагувати та запускати код