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Kurs

Datenmanipulation mit dplyr

Anfänger
Updated 12.2024
Erlernen Sie Tidyverse-Fähigkeiten durch Datenumwandlung und -manipulation mit dplyr.
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Kursbeschreibung

Angenommen, du hast einen tollen Datensatz gefunden und würdest gerne mehr darüber erfahren. Wie kannst du anfangen, die Fragen zu beantworten, die du zu den Daten hast? Verwende dplyr, um diese Fragen zu beantworten.

Erste Schritte: Daten mit dplyr transformieren

In diesem Kurs lernst du, wie du mit dem dplyr-Paket in R Daten effizient manipulieren und umwandeln kannst.

Erforsche zunächst die grundlegenden Datenumwandlungstechniken, einschließlich der Verwendung der wichtigsten dplyr-Verben wie select, filter, arrange und mutate. Mit diesen Funktionen lernst du, wie du Datensätze ändern kannst, indem du bestimmte Spalten auswählst, Zeilen anhand von Bedingungen filterst, Daten sortierst und neue berechnete Spalten erstellst​.

Aggregieren von Daten mit dplyr

Als Nächstes behandelt der Kurs die Datenaggregation, bei der du lernst, wie du Daten zur besseren Interpretation zusammenfassen und verdichten kannst.

Du wirst verstehen, wie du deine Daten besser interpretieren und verwalten kannst​. Funktionen wie count, group_by und summarize werden vorgestellt, um Operationen durchzuführen, die viele Beobachtungen zu aussagekräftigen Zusammenfassungen aggregieren, die für die Datenanalyse und die Berichterstattung wichtig sind.

Auswahl und Umwandlung von Daten

Schließlich lernst du fortgeschrittene Techniken zur Datenauswahl und -umwandlung kennen, z. B. die Verwendung von Auswahlhilfen und das Verb umbenennen. Du wirst deine Fähigkeiten auch auf eine reale Fallstudie anwenden und gruppierte Mutationen, Fensterfunktionen und Datenvisualisierung mit ggplot2 üben.

Am Ende des Kurses wirst du robuste Fähigkeiten zur Datenmanipulation mit dplyr entwickelt haben, die eine effizientere und effektivere Datenanalyse ermöglichen-eine wichtige Fähigkeit für jeden Datenanalysten oder Wissenschaftler.

Voraussetzungen

Introduction to the Tidyverse
1

Daten mit dplyr transformieren

Kapitel starten
2

DataFrames aggregieren

Kapitel starten
3

Auswahl und Umwandlung von Daten

Kapitel starten
4

Fallstudie: Der babynames-Datensatz

Kapitel starten
Datenmanipulation mit dplyr
Kurs
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