Manipulação de dados com o dplyr
"Desenvolva habilidades no Tidyverse aprendendo a transformar e manipular dados com dplyr."
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Descrição do Curso
Digamos que você tenha encontrado um ótimo conjunto de dados e gostaria de saber mais sobre ele. Como você pode começar a responder às perguntas que tem sobre os dados? Use o dplyr para responder a essas perguntas.
Primeiro, explore as técnicas fundamentais de transformação de dados, incluindo o uso dos principais verbos do dplyr, como selecionar, filtrar, organizar e alterar. Essas funções ensinarão você a modificar conjuntos de dados selecionando colunas específicas, filtrando linhas com base em condições, classificando dados e criando novas colunas calculadas.
Você entenderá como tornar seus dados mais interpretáveis e gerenciáveis. Funções como count, group_by e summarize são introduzidas para realizar operações que agregam muitas observações em resumos significativos, essenciais para a análise de dados e a geração de relatórios.
Ao final do curso, você terá desenvolvido habilidades robustas de manipulação de dados usando o dplyr, permitindo uma análise de dados mais eficiente e eficaz.-um recurso essencial para qualquer analista ou cientista de dados.
Primeiros passos: Transformando dados com o dplyr
Este curso foi criado para ensinar aos usuários como manipular e transformar dados de forma eficiente usando o pacote dplyr no R.Primeiro, explore as técnicas fundamentais de transformação de dados, incluindo o uso dos principais verbos do dplyr, como selecionar, filtrar, organizar e alterar. Essas funções ensinarão você a modificar conjuntos de dados selecionando colunas específicas, filtrando linhas com base em condições, classificando dados e criando novas colunas calculadas.
Agregando dados com o dplyr
Em seguida, o curso aborda a agregação de dados, ensinando aos usuários como resumir e condensar dados para melhor interpretação.Você entenderá como tornar seus dados mais interpretáveis e gerenciáveis. Funções como count, group_by e summarize são introduzidas para realizar operações que agregam muitas observações em resumos significativos, essenciais para a análise de dados e a geração de relatórios.
Seleção e transformação de dados
Por fim, você aprenderá técnicas avançadas de seleção e transformação de dados, como o uso de auxiliares de seleção e o verbo renomear. Você também aplicará suas habilidades a um estudo de caso do mundo real e praticará mutações agrupadas, funções de janela e visualização de dados com o ggplot2.Ao final do curso, você terá desenvolvido habilidades robustas de manipulação de dados usando o dplyr, permitindo uma análise de dados mais eficiente e eficaz.-um recurso essencial para qualquer analista ou cientista de dados.
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Data Manipulation com R
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Transformação de dados com o dplyr
GratuitoAprenda os verbos que você pode usar para transformar seus dados, incluindo select, filter, arrange e mutate. Você usará essas funções para modificar o conjunto de dados de condados para exibir observações específicas e responder a perguntas sobre os dados.
Exploração de dados com o dplyr50 xpEntendendo seus dados50 xpSeleção de colunas100 xpOs verbos filter e arrange50 xpOrganização das observações100 xpFiltragem de condições100 xpFiltragem e organização100 xpO verbo mutate()50 xpCálculo do número de funcionários públicos100 xpCálculo da porcentagem de mulheres em um país100 xpMutate, filter e arrange100 xp - 2
Agregação de dados
Agora que você sabe como transformar seus dados, vai querer saber mais sobre como agregar seus dados para torná-los mais interpretáveis. Você aprenderá várias funções que podem ser usadas para obter muitas observações em seus dados e resumi-las, incluindo count, group_by, summarize, ungroup e slice_min/slice_max.
O verbo count50 xpContagem por região100 xpContagem de cidadãos por estado100 xpMutação e contagem100 xpOs verbos group_by, summarize e ungroup50 xpResumo100 xpResumo por estado100 xpResumo por estado e região100 xpOs verbos slice_min e slice_max50 xpSeleção de um município de cada região100 xpEncontrar o estado de menor renda em cada região100 xpUso de summarize, slice_max e count juntos100 xp - 3
Seleção e transformação de dados
Aprenda métodos avançados para selecionar e transformar colunas. Além disso, aprenda sobre os auxiliares de seleção, que são funções que especificam critérios para colunas que você deseja escolher, bem como o verbo rename.
- 4
Estudo de caso: O conjunto de dados babynames
Trabalhe com um novo conjunto de dados que representa os nomes dos bebês nascidos nos Estados Unidos a cada ano. Saiba como usar mutações agrupadas e funções de janela para fazer e responder perguntas mais complexas sobre seus dados. E use uma combinação de dplyr e ggplot2 para criar gráficos interessantes e explorar melhor seus dados.
Os dados de babynames50 xpFiltragem e organização por um ano100 xpVocê pode encontrar os nomes mais populares de cada ano100 xpVisualização de nomes com ggplot2100 xpMutações agrupadas50 xpEncontrar o ano em que cada nome é mais comum100 xpSomando o total e o máximo para cada nome100 xpVisualização da mudança normalizada na popularidade100 xpFunções de janela50 xpUsar proporções para descrever a frequência de um nome100 xpOs maiores saltos em um nome100 xpParabéns!50 xp
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