Edytuj dane w R za pomocą pakietu DataEditR

W tym samouczku dowiesz się, jak edytować dane w R za pomocą pakietu DataEditR . Możesz obejrzeć pełny film tego samouczka na dole tego bloga .

DataEditR to pakiet R, który pozwoli Ci budować pulpity nawigacyjne i raporty w R za pomocą GUI. Wtedy będziemy mogli wskazywać i klikać, edytować i wprowadzać dane. Możesz również pobrać go z CRAN. Zapoznaj się z kursem aby dowiedzieć się, jak pobrać pakiet.

Przejdźmy przez krótkie demo. Jest to zestaw danych z CRAN, w którym możemy wykonać podstawowe manipulacje edycją danych, a następnie je zapisać. Użyjemy GUI, aby to zrobić, gdy R jest narzędziem do kodowania.

Najpierw uruchommy RStudio, wpisz bibliotekę (DataEditR) i naciśnij Enter . Upewnij się, że masz go zainstalowanego, jeśli go nie masz.

Następnie wpisz  BrowseVignettes (DataEditR) . Jest to dobra funkcja do uruchomienia, ponieważ tutaj możemy sprawdzić samouczki dotyczące tego pakietu.

Uruchom plik BrowseVignettes, a następnie kliknij  łącze HMTL  . 

Przewiń w dół, aby zobaczyć listę samouczków DataEditR. Dowiesz się, jak go uruchomić, jak działa, jak importować do niego dane i nie tylko. Sprawdź to, gdy staniesz się bardziej zaawansowany.

Wróćmy do RStudio i skupmy się na elementach edycji danych tego pakietu.

Spis treści

• Jak edytować dane w R za pomocą pakietu DataEditR
• Wniosek

Jak edytować dane w R za pomocą pakietu DataEditR

Wpiszmy bibliotekę (Ecdat ), a następnie dane (pakiet = Ecdat), a następnie uruchom ten pakiet.

To są zestawy danych R w  Ecdat . Istnieje wiele zestawów danych zorientowanych na biznes, które dobrze nadają się do ćwiczeń lub prezentacji.

W tej demonstracji użyjemy zestawu danych mieszkaniowych. Wpisz data_edit(Housing), aby otworzyć nowe okno.

Teraz jesteśmy w edytorze danych mieszkaniowych. Możemy również przesłać nowy plik tutaj.

Mamy tutaj kilka opcji. Pierwszym z nich jest Wybierz kolumny .

Są to przyciski, w których możemy wybrać, który chcemy.

Następny to  Filtruj wiersze .

Możemy filtrować liczby lub ciągi znaków oraz dodawać lub usuwać filtry.

Dalej jest  opcja Synchronizuj  . Ładuje się z powrotem do początkowej konfiguracji naszego zestawu danych.

Przejdźmy teraz do dwóch opcji zapisywania danych. 

Opcja  Zapisz wybór do pliku  dotyczy pewnych rzeczy, które musimy zapisać w naszym schowku. 

Możemy również zapisać cały zestaw danych, klikając  opcję Zapisz do pliku  .

Na przykład chcemy zapisać cały zestaw danych jako plik CSV.

Kliknij prawym przyciskiem myszy jedną z komórek w kolumnie, aby wyświetlić różne opcje. W tym przykładzie wybieramy wiersz Wstaw powyżej .

W polach możemy wprowadzać dane. Jest to coś, czego nie możemy zrobić w Power Query.

Zdarzają się przypadki, gdy chcemy zbudować aplikację internetową, w której ludzie mogą wprowadzać swoje dane. Strzela bezpośrednio do pliku R, który trafia do dowolnego potoku, jaki chcemy. To jest jak narzędzie front-end.

Łatwo jest również zmienić nazwy kolumn w DataEditR, ponieważ wystarczy wskazać i kliknąć. 

Na przykład chcemy edytować nagłówek stories na n_stories . Wszystko, co musimy zrobić, to kliknąć komórkę i zmienić jej nazwę.

Inną funkcją jest rozszerzanie i wypełnianie kilku liczb, dat, a nawet tekstu w innych komórkach. Działa to podobnie jak w Excelu.

Kliknij komórkę, rozciągnij i wypełnij do innych komórek.

Następnie wybierz części zestawu danych i kliknij prawym przyciskiem myszy, aby zmienić wyrównanie komórek.

Możemy również skorzystać z opcji Przytnij do zaznaczenia , podświetlając komórki i przycinając zaznaczone komórki.

Ten pakiet jest w fazie rozwoju. Dużą zaletą jest możliwość edycji danych w R, zwłaszcza zmiana nazw kolumn i wstawienie kolumny.

V1   jest domyślnym symbolem zastępczym dla nazw kolumn w R.

Teraz kliknij  Gotowe .

To jest zmieniony zestaw danych. Możemy również zachować kopię, zapisując ją.

Parametr „co, jeśli” dla modeli danych w usłudze LuckyTemplates
Power Query — najlepsze praktyki dotyczące modelu danych
Śledzenie postępu usługi LuckyTemplates dla danych dotyczących sprzedaży i zamówień

Wniosek

Możemy użyć pakietu DataEditR do wprowadzania danych ze względu na jego interfejs podobny do programu Excel oraz funkcję „wskaż i kliknij, a następnie edytuj”.

Narzędzie R jest powtarzalnym narzędziem, w którym każda zmiana jest w pełni edytowalna. Jednak korzystanie z GUI nie jest najbardziej powtarzalnym narzędziem, ale ma swoje własne zalety interfejsu użytkownika.

Mam nadzieję, że możesz skorzystać z tego samouczka podczas edytowania własnych danych w R. Nie zapomnij zasubskrybować kanału telewizyjnego LuckyTemplates.

Wszystkiego najlepszego,