ما هي الذات في بايثون: أمثلة من العالم الحقيقي
ما هي الذات في بايثون: أمثلة من العالم الحقيقي
سيتناول هذا البرنامج التعليمي العوامل ومستويات العوامل في R. سوف تتعلم كيفية إنشاء عامل وكيفية ضبط مستويات العوامل.
تُستخدم العوامل لتخزين المتغيرات والعمل معها في R.
في هذا البرنامج التعليمي ، سوف تتعامل مع المتغيرات الفئوية والترتيبية. المتغيرات الفئوية هي متغيرات تتضمن فئة واحدة أو أكثر لم يتم ترتيبها بأي طريقة محددة. سيكون المثال هو الألوان. من ناحية أخرى ، تشبه المتغيرات الترتيبية المتغيرات الفئوية مع اختلاف أن المتغيرات الترتيبية لها ترتيب واضح للفئات. يمكن أن يكون هذا مثل منخفض ومتوسط وعالي.
هذه مقدمة لمزيد من المصطلحات الإحصائية. أنت الآن تستكشف ببطء قدرات R للبيانات والتحليل الإحصائي.
جدول المحتويات
مستويات العامل الفئوية في R
إذا كنت تتذكر في درس آخر حول إطارات البيانات ، فقد استخدمت علامة الدولار ( $ ) لطباعة عمود الأنواع من مجموعة بيانات القزحية . قم بذلك مرة أخرى في RStudio . في الجزء السفلي ، يوجد خط يحتوي على مستويات تتكون من سيتوسا ، متعدد الألوان ، وفيرجينيكا .
هذه طريقة R للتعامل مع الفئات في البيانات.
إذا كنت تستخدم وظيفة فريدة () ، فسوف يسرد R القيم الفريدة في العمود المحدد. على سبيل المثال ، إذا قمت بتشغيل فريد (iris $ Species) ، فستعرض لوحة التحكم مستوى الأنواع الثلاثة لقزحية العين.
لا يوجد ترتيب متأصل لهذه المستويات. لا يمكنك القول أن setosa أكبر من فئتي الألوان الأخريين. يقوم R ، افتراضيًا ، بترتيبها حسب الترتيب الأبجدي.
مستويات العامل الترتيبي في R.
الآن دعنا نحاول استكشاف العوامل ذات الترتيب المتأصل للفئة.
قم بإنشاء متجه وقم بتسميته بأوامر . في هذا المثال ، قم بتعيين هذا المتجه بالبيانات باستخدام أسماء حجم كوب ستاربكس: طويل ، فينتي ، وغراندي. ثم اطبعها.
يجب ترتيبها من الأصغر إلى الأكبر ؛ يجب أن يكون طويل القامة ، venti ، و grande. ولكن عند تشغيل الوظيفة الفريدة () للأوامر ، لا يتم ترتيبها بهذا الترتيب.
إليك كيفية تحويلها إلى متغيرات ترتيبية. أولاً ، تحتاج إلى إنشاء متجه جديد. في هذه الحالة ، يسمى المتجه new_orders_factor . قم بتعيين هذا المتجه مع وظيفة العامل () . داخل هذه الوظيفة ، أدخل المتجه الذي تريد تعيين المستويات به. ثم حدد المستويات بالترتيب الذي تريد ظهورها به.
قم بتمييز هذا السطر بالكامل من التعليمات البرمجية ثم قم بتشغيله. ثم تضاف قيمة جديدة في البيئة.
للتحقق مما إذا تم تعيين المتجه كعامل بشكل صحيح ، استخدم الدالة is.factor () . إذا قمت بالتحقق من المتجهين ، الأوامر و new_orders_factor ، يمكنك أن ترى أن السابق يُرجع FALSE بينما المتجه الجديد هو بالفعل عامل.
العامل هو طريقة خاصة لتخزين سلسلة من النصوص. وعلى الرغم من كونه متجهًا للشخصية ، إلا أنه يمكن تخزينه بطريقة تسمح له بالحصول على عدد معين من الفئات التي لها ترتيب محدد للقيم أو المستويات.
إذا قمت بالتحقق من استخدام وظيفة Levels () ، يمكنك أن ترى أن المستويات الآن بالترتيب الصحيح.
إنشاء متجهات في R: إطارات بيانات البرنامج التعليمي خطوة بخطوة
في R: تعلم الأساسيات
خاتمة
على الرغم من أن هذا الدرس قد يبدو مقصورًا على فئة معينة ، سترى كيف يحدث هذا فرقًا عند التعامل مع ترميز R أكثر تقدمًا. من المهم التعرف على العوامل والمستويات نظرًا لأنها غالبًا ما تظهر في العديد من ترميز R والتحليل الإحصائي.
ما هي الذات في بايثون: أمثلة من العالم الحقيقي
ستتعلم كيفية حفظ وتحميل الكائنات من ملف .rds في R. ستغطي هذه المدونة أيضًا كيفية استيراد الكائنات من R إلى LuckyTemplates.
في هذا البرنامج التعليمي للغة ترميز DAX ، تعرف على كيفية استخدام وظيفة الإنشاء وكيفية تغيير عنوان القياس ديناميكيًا.
سيغطي هذا البرنامج التعليمي كيفية استخدام تقنية Multi Threaded Dynamic Visuals لإنشاء رؤى من تصورات البيانات الديناميكية في تقاريرك.
في هذه المقالة ، سأقوم بتشغيل سياق عامل التصفية. يعد سياق عامل التصفية أحد الموضوعات الرئيسية التي يجب على أي مستخدم LuckyTemplates التعرف عليها في البداية.
أريد أن أوضح كيف يمكن لخدمة تطبيقات LuckyTemplates عبر الإنترنت أن تساعد في إدارة التقارير والرؤى المختلفة التي تم إنشاؤها من مصادر مختلفة.
تعرف على كيفية إجراء تغييرات في هامش الربح باستخدام تقنيات مثل قياس التفرع والجمع بين صيغ DAX في LuckyTemplates.
سيناقش هذا البرنامج التعليمي أفكار تجسيد مخازن البيانات وكيفية تأثيرها على أداء DAX في توفير النتائج.
إذا كنت لا تزال تستخدم Excel حتى الآن ، فهذا هو أفضل وقت لبدء استخدام LuckyTemplates لاحتياجات إعداد تقارير الأعمال الخاصة بك.
ما هي بوابة LuckyTemplates؟ كل شيئ ترغب بمعرفته