对数据进行嵌套
在本课程中，您将使用包含 77 个国家、跨度 52 年的一组经济与社会指标。该数据存储在 gapminder 数据框中。
在本练习中，您将把 gapminder 数据转换为一个嵌套数据框，方法是使用构建「tidy」机器学习基础所需的第一个工具：nest()。
注意：这是比 gapminder 包中可用数据集更细粒度的版本。本版本来自 dslabs 包。
本练习是课程的一部分
Tidyverse 中的机器学习
练习说明
- 查看
gapminder的前 6 行。 - 使用
group_by()和nest()按country对数据框进行嵌套，并将结果保存为gap_nested。 - 查看新创建的数据框
gap_nested的前 6 行，注意新的复杂列 data，其中包含 tibbles。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Explore gapminder
head(___)
# Prepare the nested data frame gap_nested
library(tidyverse)
gap_nested <- gapminder %>%
group_by(___) %>%
___()
# Explore gap_nested
head(___)