Power Automate si applica a ogni azione nei flussi di lavoro
Scopri l
Disponi, filtra e raggruppa le righe in R utilizzando Dplyr
Questo tutorial è una continuazione della discussione sul pacchetto dplyr . Imparerai come organizzare, filtrare e raggruppare le righe in R.
La lezione precedente era sulle operazioni di colonna. Questa volta, l'attenzione si concentrerà sulle operazioni di riga in dplyr .
Tratteremo le nozioni di base che includono l'ordinamento e il filtraggio di un set di dati e l'aggregazione e il riepilogo dei record . Per darti una panoramica su cosa aspettarti da questa lezione, pensa a una tabella pivot in MS Excel.
Sommario
Iniziare
Apri un nuovo script R in RStudio.
Analogamente alla lezione sulle operazioni sulle colonne, questa dimostrazione utilizzerà il pacchetto del set di dati Lahman . Scaricalo facendo una rapida ricerca su google.
Per portare il pacchetto Lahman in R, eseguire library (Lahman) . Per abilitare il pacchetto dplyr , esegui library (tidyverse) . Inoltre, ricorda che una best practice per le convenzioni di denominazione in R consiste nell'usare lettere minuscole, quindi assegna Teams in teams .
Funzioni di base per operazioni di riga
1. Disponi le righe in R
La prima operazione di riga in dpylr è arrange ( ) . Questa funzione consente di riordinare le righe. Funziona disponendo prima il data frame df e poi i campi dati.
Ad esempio, ordiniamo per teamID . Eseguire organizzare (team, teamID) .
Se vuoi che siano disposti in ordine decrescente, devi usare la funzione desc ( ) .
Ad esempio, se si desidera ordinare per anno in ordine decrescente, eseguire arrange (teams, desc(yearID)) .
Quando lo fai, non stai assegnando l'output ai teams . Stai solo vedendo il risultato nella console.
È anche possibile ordinare in base a più criteri. Ad esempio, se desideri ordinare per teamID e poi per yearID in ordine decrescente, devi solo eseguire questo codice:
Quando ordini le righe, non stai modificando i dati. I dati vengono semplicemente spostati. Nulla viene aggiunto o rimosso.
2. Filtra le righe in R
La funzione filtro ( ) aggiunge o rimuove dati in base ai criteri selezionati. Il suo codice di base è:
Ad esempio, prendiamo tutti i dati in cui yearID è maggiore o uguale a 2000. Seguire il formato della funzione di filtro e inserire le informazioni necessarie. Quindi, eseguilo. Non dimenticare di assegnarlo a un nuovo oggetto. In questo caso, è stato assegnato al moderno .
Per verificare se le righe sono state effettivamente filtrate, è possibile utilizzare la funzione dim() . Fornisce il numero di righe e colonne nel frame di dati.
Se esegui dim (teams) , vedrai che il frame di dati ha 2.955 righe e 48 colonne.
Se esegui la funzione dim su modern , vedrai che il numero di righe è stato ridotto a 630 mentre il numero di colonne rimane lo stesso.
Le righe sono state troncate perché alcuni record vanno oltre l'anno 2000.
Filtra le righe per più campi
È anche possibile filtrare le righe in base a più campi in R. Dovrai utilizzare le istruzioni AND e OR .
Ad esempio, filtriamo i team per area. In questo caso, viene creato un nuovo oggetto ohio . I criteri del filtro sono che teamID deve includere solo Cleveland AND Cincinnati.
È necessario utilizzare il doppio segno di uguale ( == ) per verificare l'uguaglianza. Se usi solo un segno di uguale, R lo considererà come un operatore di assegnazione. Usa la e commerciale ( & ) per rappresentare AND.
Per controllare, utilizzare la funzione dim . Vedrai che il numero di righe è 0.
Ciò significa che non ci sono squadre in cui entrambi hanno sede a Cleveland e Cincinnati.
Quindi, proviamo il Cleveland OR Cincinnati. L'operatore OR è rappresentato dall'operatore pipe ( | ). Quindi, tutto ciò che devi fare è sostituire la e commerciale con l'operatore pipe e quindi eseguirlo. Successivamente, eseguire nuovamente la funzione dim .
Vedrai che ci sono 251 righe anziché zero.
Ora cosa succede se dimentichi di usare un doppio segno di uguale e invece ne usi solo uno? Ecco cosa succede:
RStudio mostrerà un messaggio di errore molto utile nella console che ti ricorda di usare il doppio segno di uguale.
3. Raggruppa per e riassumi le righe in R
La funzione raggruppa per ( ) consente di aggregare i record in base alle colonne selezionate e quindi, in base a tale aggregazione, riepilogare un'altra colonna.
La funzione raggruppa per ( ) segue questo algoritmo:
Ad esempio, raggruppiamo per teamID e assegniamolo a un nuovo oggetto. In questo caso, il nuovo oggetto si chiama teams_ID . Quindi, stampalo.
Nella console, noterai che la prima riga dice che è un tibble .
Un tibble è un miglioramento tidyverse rispetto al frame di dati di base. È una funzionalità nel pacchetto che aumenta e migliora ciò che è disponibile immediatamente.
La seconda riga è Gruppi . Quindi, i dati sono ora raggruppati in base alla colonna teamID.
E con ciò, ora puoi utilizzare la funzione di riepilogo ( ) su quei gruppi.
Nota: la funzione di riepilogo può essere con una s o una z e dipenderà dall'uso dell'inglese britannico o americano.
Ad esempio, riepiloghiamo teams_ID e otteniamo alcune statistiche di riepilogo di base. Cerchiamo la media, il minimo e il massimo delle vittorie per ogni squadra. Ricorda di evidenziare l'intero codice prima di scegliere Run .
Puoi quindi vedere nella console che viene visualizzato un riepilogo delle statistiche di ogni squadra. Questo è molto simile a una tabella pivot in cui aggreghi e riepiloghi i dati.
Frame di dati in R: apprendere le nozioni di base
Livelli di fattore in R: utilizzo di variabili categoriche e ordinali
Aggiungi, rimuovi e rinomina colonne in R utilizzando dplyr
Conclusione
Ricapitolando, sono state discusse due operazioni in dplyr. Un'esercitazione precedente si è concentrata sulle operazioni di colonna. Nel frattempo, questa lezione attuale ti ha mostrato come eseguire operazioni sulle righe usando il pacchetto dplyr in RStudio. Nello specifico, hai imparato come disporre, filtrare e raggruppare le righe in R.
La prossima cosa da imparare è come combinare queste due operazioni. L'utilizzo di tutte le funzioni che hai imparato finora ti sarà di grande aiuto nella creazione di codici in R. Tuttavia, una tecnica più utile sarebbe una pipeline. Questo aiuterà tutto a fluire insieme. Quindi, assicurati di rivedere anche i prossimi tutorial.
Tecniche di modellazione dei dati per organizzare le misure DAX
Tecniche di modellazione dei dati per organizzare meglio le misure DAX per un flusso di lavoro più efficiente.
Filtro Power Apps: cosè e come si usa?
Scopri come utilizzare la funzione di filtro in Power Apps e come incorporarla nelle formule esistenti all
Come commentare più righe in Python: una guida semplice e veloce
Come commentare più righe in Python: una guida semplice e veloce
Connettori Power Automate: numero, testo e data e ora
Acquisisci familiarità con i connettori Power Automate per la manipolazione di numeri, testo e date/ore.
Budget Vs Actual Vs Last Year - Suggerimenti per la rendicontazione finanziaria
Ora, è molto facile studiare il budget rispetto all
Come salvare e caricare un file RDS in R
Imparerai come salvare e caricare oggetti da un file .rds in R. Questo articolo tratta anche come importare oggetti da R a LuckyTemplates.
Che cosè Power Query e M Language: una panoramica dettagliata
Scopri tutto su Power Query e il linguaggio M per la trasformazione e la preparazione dei dati nel desktop di LuckyTemplates.
Cosè il sé in Python: esempi del mondo reale
Cos'è il sé in Python: esempi del mondo reale
Rivisitazione dei primi N giorni lavorativi: una soluzione per il linguaggio di codifica DAX
In questa esercitazione sul linguaggio di codifica DAX, scopri come usare la funzione GENERATE e come modificare dinamicamente il titolo di una misura.