Dodawaj, usuwaj i zmieniaj nazwy kolumn w R za pomocą Dplyr
W tym samouczku omówimy pakiet dplyr, który umożliwia sortowanie, filtrowanie, dodawanie i zmianę nazw kolumn w języku R.
Jak połączyć usługę LuckyTemplates z wizualizacją skryptu języka R?
Dzisiaj pokażę Ci, jak połączyć usługę LuckyTemplates z usługą R, i pokażę, co możesz zrobić za pomocą wizualizacji skryptu języka R w usłudze LuckyTemplates . Aby to zadziałało, musisz mieć zainstalowany R na swoim komputerze, ponieważ jest całkowicie niezależny od LuckyTemplates.
Aby rozpocząć, kliknijmy wizualizację skryptu języka R w okienku wizualizacji.
Na dzisiaj będziemy używać tego, co ludzie nazywają wykresem macierzy korelacji . Będziemy również używać zestawu danych Pokemon. Powodem, dla którego to wybrałem, jest to, że zawiera wiele informacji liczbowych, takich jak obrona i atak, i będzie działać całkiem dobrze przy pokazywaniu korelacji.
Po przeciągnięciu wizualizacji do obszaru roboczego musimy rozpocząć dodawanie pól.
Jakie rodzaje pól możemy wyświetlić? Chcemy zobaczyć Attack , Defense , HP , Speed i Name of Pokemon.
Teraz prawdopodobnie zauważysz, że tuż pod okienkiem wizualizacji znajduje się okienko wartości, w którym wszystko zostało dodane w tym samym polu. Tutaj dodawane są zarówno informacje tekstowe, jak i numeryczne.
W związku z tym tutaj, w edytorze skryptów R , możemy również zobaczyć, że istnieje pewien kod, który został już ułożony. Ten nazywa się zestawem danych, który jest ramką danych zawierającą atak, obronę, HP, prędkość i nazwę. Nie musimy tego pisać; Usługa LuckyTemplates robi to automatycznie, gdy tylko wypełnimy elementy na kanwie wizualizacji.
Pierwszym błędem, który popełniłem (który, jak sobie wyobrażam, zrobi wiele osób), jest usunięcie komentarzy tutaj, abyśmy mogli zobaczyć to jako normalny kod. To się nie uda, bo to naprawdę musi być rozplanowane.
Ta linijka tutaj, która mówi, że "unique" musi działać. Nie ma na to sposobu.
Tutaj zaczniemy pisać nasz skrypt. Wykres korelacji, który dzisiaj robimy, pochodzi z pakietu psych . Bardzo łatwo to zrobić. To tylko kwestia zapisania par. panele , a następnie przekazanie zestawu danych do argumentu.
Mamy to. Mamy swoją wizualizację.
Ci z was, którzy nie mają zainstalowanego pakietu psych , mogą oczywiście zainstalować go w ten sposób, ale ten proces będzie instalował go za każdym razem, nawet jeśli już go masz.
Jeśli chcemy pójść o krok dalej, możemy utworzyć instrukcję IF , która sprawdza, czy pakiet jest dostępny, a jeśli nie, instaluje go. W przeciwnym razie nic nie zrobi.
Jeszcze jedną rzeczą, którą możemy potrzebować, aby to się nie powiodło, jest wypełnienie argumentu repozytorium wewnątrz zainstalowanego pakietu.
W tym przykładzie po prostu kopiuję i wklejam stronę internetową CRAN. To technicznie działa. Ale w zależności od tego, gdzie się znajdujesz na świecie, możesz chcieć wybrać lustro, które jest bliżej Ciebie.
Spis treści
Przeniesienie wizualizacji na inny poziom
To jest kod, który będziemy chcieli zaimplementować. Działa dobrze i wyświetla wizualizację. Jest kilka rzeczy, które posuną tę wizualizację o krok dalej. Pierwszą rzeczą do zrobienia jest dodanie fragmentatorów . Slicery doskonale współpracują z tego typu wizualizacjami.
Umieśćmy więc fragmentator w raporcie, a następnie umieśćmy Generowanie w okienku pól.
Zobaczcie jak zgrabnie zmienia się wizualizacja w zależności od tego co wybierzemy na slicerze.
Interakcja z innymi wizualizacjami
Jeśli zastanawiasz się, jak to będzie wyglądać podczas interakcji z innymi wizualizacjami, stwórzmy wykres pierścieniowy, wpiszmy liczbę Pokemonów i określmy, czy są legendarne, czy nie.
Jak widać, pierwsza wizualizacja może wchodzić w interakcje z drugą wizualizacją.
Wniosek
Te skrypty R mogą być trudne i trudne w użyciu, gdy masz naprawdę duży zestaw danych, ponieważ usługa LuckyTemplates musi wysłać wszystkie te dane do R, a następnie czekać na odpowiedź.
Jednak w niektórych przypadkach, jak w naszym przykładzie, zbudowanie takiej wizualizacji od podstaw po podłączeniu usługi LuckyTemplates do R zajmie dużo czasu.
Więc jeśli obecnie używasz R lub Pythona i wolisz zaimportować wizualizację zamiast budować od zera, jest to naprawdę fajne rozwiązanie.
Funkcje zbierania w Microsoft Power Automate
Odkryj różnorodne funkcje zbierania, które można wykorzystać w Power Automate. Zdobądź praktyczne informacje o funkcjach tablicowych i ich zastosowaniu.
Oceń wydajność kodu DAX w DAX Studio
Z tego samouczka dowiesz się, jak ocenić wydajność kodów DAX przy użyciu opcji Uruchom test porównawczy w DAX Studio.
Czym jest self w Pythonie: przykłady z życia wzięte
Czym jest self w Pythonie: przykłady z życia wzięte
Jak zapisać i załadować plik RDS w R
Dowiesz się, jak zapisywać i ładować obiekty z pliku .rds w R. Ten blog będzie również omawiał sposób importowania obiektów z R do LuckyTemplates.
Powrót do pierwszych N dni roboczych — rozwiązanie języka kodowania DAX
Z tego samouczka języka kodowania DAX dowiesz się, jak używać funkcji GENERUJ i jak dynamicznie zmieniać tytuł miary.
Zaprezentuj spostrzeżenia przy użyciu wielowątkowej techniki dynamicznych wizualizacji w usłudze LuckyTemplates
W tym samouczku omówiono sposób korzystania z techniki wielowątkowych wizualizacji dynamicznych w celu tworzenia szczegółowych informacji na podstawie dynamicznych wizualizacji danych w raportach.
Wprowadzenie do filtrowania kontekstu w usłudze LuckyTemplates
W tym artykule omówię kontekst filtra. Kontekst filtrowania to jeden z głównych tematów, z którym każdy użytkownik usługi LuckyTemplates powinien zapoznać się na początku.
Najlepsze wskazówki dotyczące korzystania z aplikacji w usłudze online LuckyTemplates
Chcę pokazać, jak usługa online LuckyTemplates Apps może pomóc w zarządzaniu różnymi raportami i spostrzeżeniami generowanymi z różnych źródeł.
Analizuj zmiany marży zysku w godzinach nadliczbowych — Analizuj za pomocą LuckyTemplates i DAX
Dowiedz się, jak obliczyć zmiany marży zysku przy użyciu technik, takich jak rozgałęzianie miar i łączenie formuł języka DAX w usłudze LuckyTemplates.