Trong chương này, bạn sẽ ôn lại các pipeline của dplyr và nâng cao kỹ năng chọn cột với các hàm trợ giúp và biểu thức chính quy.

Sinh sôi cùng dplyr

select() vs. filter()

Một lựa chọn xuất sắc

Cần dùng mutate

Nhờ các hàm trợ giúp một tay

Đừng để tôi bắt đầu nói lan man

Xem kết thúc ra sao

Tìm ra cặp khớp hoàn hảo của chúng ta

Tình yêu chứa đựng

Tìm các cột khớp mẫu

Buộc các lãnh đạo bạn chọn phải chịu trách nhiệm

Tại đây, bạn sẽ học cách di chuyển các cột trong dữ liệu và áp dụng cùng một phép biến đổi cho nhiều cột. Bạn cũng sẽ chọn các hàng khớp với bất kỳ hoặc tất cả tiêu chí cột.

Hỗ trợ di chuyển cột

Di chuyển với select() và everything()

Sắp xếp lại với select() và last_col()

Dịch chuyển vị trí với relocate()

Đã vượt quá giới hạn

Biến đổi trên nhiều cột cùng lúc

Tóm tắt trên nhiều biến

Kết hợp count() với across()

Animal crossing: rowwise mới

across() vs. c_across()

Tổng hợp với rowwise()

Một cho bất kỳ, một cho tất cả

Giữ cho đàn vẫn tiến bước

Ở phần này, bạn sẽ ôn lại các phép join trong dplyr. Sau đó đi xa hơn bằng cách dùng các mệnh đề dựa trên lý thuyết tập hợp để xem xét phần giao và khác biệt giữa các tập dữ liệu.

Join cho vui

Join cùng mình

Đi sâu điều tra

Những đường cắt nhau thì không song song

Intersect vs. inner join

Tăng tốc qua giao điểm

Trình bày “tình hình liên minh”

Lưu phần hợp

Gia nhập “union” địa phương của bạn, all

Hơi “quá tay” với EXCEPT

Kiểm tra các tập hợp có bằng nhau không

Kiểm tra sự khác biệt

Lý thuyết tập hợp và Bắc Cực

Ở phần cuối của khóa học, bạn sẽ dùng các toán tử của rlang để biến đối số thành biến và tạo các hàm kết hợp cả mã dplyr và ggplot2.

Lỗi “mal-function” lớn nhất của bạn là gì?

Tỷ lệ thất nghiệp theo khu vực

Tỷ lệ thất nghiệp trung vị theo nhóm

Bang-bang!!

Ghép cặp các toán tử rlang

Bang bang vào trong phòng

Rlang giữa chiếc ghế bập bênh của bạn

You are the walrus

Phân tích kết quả theo khu vực

Một cú xoay ggplot đầy thú vị

Vẽ biểu đồ và lên kế hoạch

Tiêu đề biểu đồ thêm phần kịch tính

Chúc mừng bạn!

Nói một ngôn ngữ rlang mới

World Bank

International Monetary Fund (IMF)

Tidyverse bao gồm một bộ package tuyệt vời giúp bạn làm việc với dữ liệu đơn giản và nhanh chóng. Nhưng bạn đã bao giờ thử đặt các hàm dplyr vào bên trong một hàm khác và gặp những lỗi kỳ lạ hoặc kết quả ngoài mong đợi chưa? Những lỗi đó có thể đến từ tidy evaluation, thứ cần thêm một chút công sức để xử lý. Trong khóa học Programming with dplyr, bạn sẽ được trang bị các chiến lược để giải quyết những lỗi này thông qua package rlang. Bạn cũng sẽ học các kỹ thuật khác để lập trình với dplyr, sử dụng dữ liệu từ World Bank và International Monetary Fund để phân tích xu hướng toàn cầu xuyên suốt. Kết thúc khóa học, bạn sẽ trở thành một “ninja” viết hàm trong tidyverse!

Joining Data with dplyr

Introduction to Writing Functions in R

Tìm hiểu cách thực hiện biến đổi dplyr nâng cao và tích hợp mã dplyr, ggplot2 vào hàm.

Lập trình với dplyr

select() vs. filter()

Lập trình với dplyr

Bài tập tương tác thực hành