Contents
使用最強大的 R 包之一 – dplyr 進行資料整理的簡單教程。
從這 3 小時的課程,你會學到
- 使用各種條件過濾資料幀
- 選擇和刪除資料框列(變量)
- 按列值對資料框進行排序
- 從現有變數創建新變數
- 為我們的資料框計算摘要統計
- 其他有用的操作(計算資料幀行數、選擇頂行、隨機選擇行等)
- 鏈接 dplyr 命令以編寫強大的資料操作程式碼
- 連接資料框(五種連接類型)
- 將 dplyr 與 ggplot2 相結合以創建有意義的圖表
要求
基本的 R 程式知識
課程說明
資料操作是一項重要的資料分析技能 – 實際上,它是資料分析的基礎。 本課程是關於 R 中最有效的資料操作工具——dplyr!
作為資料分析師,你將花費大量時間準備或處理資料。 資料準備的目標是將原始資料轉換為適合分析的高品質資料源。 通常,此過程涉及大量工作。 dplyr 包包含可以使這項工作更容易的工具。
與其他資料操作工具或函數相比,dplyr 有幾個重要的優勢:
- 它快得多(快 25-30 倍)
- 它的程式碼更容易編寫和理解
- 它可以使用鏈接來構建命令序列,從而使程式碼更清晰、執行速度更快
由於這些原因,dplyr 迅速成為 R 資料科學家中最流行的資料操作工具。 完成本課程後,你將能夠
這是一門短期課程,但它側重於 dplyr 包中最基本的命令和功能,你可能最常使用的那些命令。
因此,讓我們看看你將在本課程中學到什麼。
第一部分涵蓋五個核心 dplyr 命令。 這些命令是:過濾、選擇、變異、排列和總結。 當你使用 dplyr 時,幾乎每次都需要這些命令。 它們用於對資料框進行子集化、計算新變數、對資料框進行排序、計算統計指標等。 以下是他們使用的一些現實生活場景:
- 你需要從受訪者資料集中提取收入超過 30,000 美元的男性受試者
- 你需要計算每個受訪者每個家庭成員的收入,知道總收入和家庭成員人數
- 你有一個包含 27 個變數的資料集,但你只需要 6 個變數進行分析(所以你想刪除額外的變數)
- 你必須按薪水對員工資料集進行排序
- 你需要計算對產品的平均滿意度,了解每個客戶的滿意度等。
第二部分介紹其他重要的 dplyr 命令和功能。在本節中,你將學習:
- 如何統計某個組中的觀察值
- 如何從資料框中提取隨機樣本
- 如何根據給定變數從資料框中提取頂部條目( top entries )
- 如何視覺化資料集的結構
- 如何在 dplyr 中使用集合操作(如果你在 base R 中使用過這些操作,你會發現 dplyr 將它們提升到了一個全新的水平)。
在第三部分中,你將開始利用 dplyr 的真正力量。 在這裡,我們將討論鏈接 -創建僅需單擊即可完成多項任務的 dplyr 命令序列。
第四部分是關於使用 dplyr 連接資料幀。 這是一個非常重要的話題,因為很多時候你的資料會在幾個資料框中被發現。 因此,你需要將這些資料框合併為一個,以適合你的分析。 我們將查看 dplyr 中可用的五種連接類型:inner_join、semi_join、left_join、anti_join 和 full_join。 我們將使用一個簡單的示例來檢查每種連接類型的輸出。
在第五部分中,我們將學習如何組合 dplyr 和 ggplot2(使用鏈接)命令來構建富有表現力的圖表和圖形。 例如,如果你只想表示受過高等教育的受試者的收入分佈,或者只表示女性受試者的收入與教育水平之間的關係,在本節中你將學習如何做。
每個命令都有視訊說明,詳細解釋了語法和輸出。 在課程結束時,提出了大量的實踐練習。 通過做這些練習,你將實際應用所學知識。
立即加入本課程,掌握一項關鍵的資料分析能力 – 資料操作!
目標受眾
- 想成為 R 分析師的人
- 想學習R的學生和統計學家
- 想要使用 R 學習資料操作基礎知識的人
講師簡介
Bogdan Anastasiei 大學教師和顧問
我叫 Bogdan Anastasiei,是羅馬尼亞雅西大學經濟與工商管理學院的助理教授。 我教授網絡營銷和商業量化方法。 我也是一名商業顧問。 我為各種本地企業進行了定量風險分析和可行性研究,並參與了風險分析和行銷分析的學術專案。 我還編寫了有關網路行銷和線上通訊技術的課程和文章。 我有 24 年的教學經驗和大約 15 年的商業諮詢經驗。
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