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Datenmanipulation mit dplyr

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.
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In den folgenden Tracks

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Datenanalyst mit R

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Associate Data Scientist in R

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Datenmanipulation mit R

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  1. 1

    Daten mit dplyr transformieren

    Kostenlos

    Lerne Verben kennen, mit denen du deine Daten transformieren kannst, z.B. auswählen, filtern, anordnen und verändern. Mit diesen Funktionen kannst du den Datensatz der Landkreise verändern, um bestimmte Beobachtungen anzuzeigen und Fragen zu den Daten zu beantworten.

    Kapitel Jetzt Abspielen
    Daten mit dplyr erforschen
    50 xp
    Deine Daten verstehen
    50 xp
    Spalten auswählen
    100 xp
    Die Verben filtern und ordnen
    50 xp
    Beobachtungen arrangieren
    100 xp
    Filtern nach Bedingungen
    100 xp
    Filtern und Anordnen
    100 xp
    Das Verb „mutate“ (mutieren)
    50 xp
    Berechnung der Anzahl der Staatsbediensteten
    100 xp
    Berechnung des Frauenanteils in einem Bezirk
    100 xp
    Mutieren, filtern und arrangieren
    100 xp
  2. 2

    DataFrames aggregieren

    Jetzt, wo du weißt, wie du deine Daten umwandeln kannst, willst du sicher mehr darüber wissen, wie du deine Daten aggregieren kannst, um sie besser interpretieren zu können. Du lernst eine Reihe von Funktionen kennen, mit denen du viele Beobachtungen in deinen Daten zusammenfassen kannst, darunter count, group_by, summarize, ungroup und slice_min/slice_max.

    Kapitel Jetzt Abspielen
  3. 3

    Auswahl und Umwandlung von Daten

    Lerne fortgeschrittene Methoden zum Auswählen und Transformieren von Spalten. Außerdem lernst du die Select-Helfer kennen, d.h. Funktionen, die Kriterien für die auszuwählenden Spalten angeben, sowie das Verb umbenennen.

    Kapitel Jetzt Abspielen
  4. 4

    Fallstudie: Der babynames-Datensatz

    Arbeite mit einem neuen Datensatz, der die Namen der Babys enthält, die jedes Jahr in den Vereinigten Staaten geboren werden. Lerne, wie du gruppierte Mutationen und Fensterfunktionen nutzen kannst, um komplexere Fragen zu deinen Daten zu stellen und zu beantworten. Und verwende eine Kombination aus dplyr und ggplot2, um interessante Diagramme zu erstellen und deine Daten weiter zu untersuchen.

    Kapitel Jetzt Abspielen
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In anderen Tracks

R Entwickler

Datensätze

2015 US CensusUS Baby Name Records

Mitwirkende

Collaborator's avatar
Amy Peterson

Audio aufgenommen von

James Chapman's avatar
James Chapman
James Chapman HeadshotJames Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

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