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.
Podczas przekształcania danych w Edytorze zapytań istnieją ważne praktyki, które należy wdrożyć, aby uzyskać najlepsze środowisko.
To proste wskazówki, które mogą mieć duży wpływ na Twoje raporty i wizualizacje. Obejmuje rzeczy, które ludzie często uważają za oczywiste, ale które są niezbędne do uzyskiwania wysokiej jakości analiz z usługi LuckyTemplates.
Spis treści
Zmiana nazw tabel i kolumn
Po rozpoczęciu przekształcania danych w usłudze LuckyTemplates należy zawsze stosować prawidłowe konwencje nazewnictwa. Obejmuje to stosowanie intuicyjnych nazw tabel, kolumn i miar. W miarę możliwości postępuj zgodnie z odpowiednim formatem. Na przykład nie nazywaj go, używając samych wielkich lub małych liter.
Sprawdź wszystkie nazwy kolumn i upewnij się, że wszystkie zaczynają się od wielkich liter. Poświęć trochę czasu na sprawdzenie wszystkich kolumn od lewej do prawej i w razie potrzeby zmień nazwy.
Poza tym nie używaj podkreśleń ani skrótów. Na koniec należy unikać używania przedrostków lub sufiksów w nazwach kolumn.
Celem jest uproszczenie korzystania z usługi LuckyTemplates przez wszystkich. Potrzebujesz prostych nazw, aby każdy użytkownik mógł łatwo zrozumieć Twój raport lub model. Możesz także łatwo tworzyć miary języka DAX, jeśli masz proste nazwy kolumn.
Dla przykładu zmieniam nazwę tej tabeli na Sales .
Możesz to zmienić w sekcji Właściwości . Możesz także zmienić nazwę tabeli, klikając ją dwukrotnie po lewej stronie ekranu.
Usuwanie bezużytecznych kolumn
Kolejną wskazówką dotyczącą najlepszych praktyk podczas przekształcania danych w usłudze LuckyTemplates jest usunięcie wszelkich bezużytecznych kolumn.
Jeśli zauważyłeś, że dana kolumna nie jest potrzebna w Twoim modelu, usuń ją. Możesz to zrobić, klikając prawym przyciskiem myszy tytuł kolumny, a następnie wybierając opcję Usuń lub Usuń inne kolumny .
Po wcześniejszym usunięciu bezużytecznych kolumn możesz zmniejszyć ilość pamięci potrzebnej do załadowania danych w usłudze LuckyTemplates. Co więcej, czyste dane pozwolą Ci zaoszczędzić więcej czasu w przyszłości.
Upewnienie się, że typy dat są poprawne
Kolejną rzeczą, którą chcę podkreślić, jest znaczenie poprawnych typów danych. Podczas przekształcania danych w Edytorze zapytań ważne jest, aby kolumny miały poprawny typ danych.
Ogólnie rzecz biorąc, w usłudze LuckyTemplates dostępne są różne typy danych. Podczas ładowania danych usługa LuckyTemplates automatycznie wykrywa typ danych Twoich kolumn. Jednak zdarzają się sytuacje, w których pojawia się błąd. Dlatego musisz ręcznie sprawdzić każdą kolumnę. Możesz sprawdzić typ danych kolumny, klikając kolumnę prawym przyciskiem myszy.
Typami danych mogą być liczby dziesiętne, liczby całkowite, procenty, daty, godziny, tekst i inne. Musisz sprawdzić poszczególne kolumny i upewnić się, że mają poprawny typ danych.
Na przykład kolumny Data zamówienia i Data wysyłki powinny być kolumnami typu data. Tymczasem numer zamówienia i indeks nazw klientów powinny być kolumnami typu liczbowego.
Gdy usługa LuckyTemplates błędnie zidentyfikuje kolumnę, wystarczy zmienić ją ręcznie. Na przykład Indeks regionu dostawy został zidentyfikowany jako kolumna tekstowa zamiast kolumny liczbowej.
Po prostu kliknij kolumnę prawym przyciskiem myszy, a następnie zmień ją na liczbę całkowitą.
Niektóre rzeczy mogą pójść nie tak podczas obliczeń w języku DAX, gdy kolumny mają nieprawidłowe typy danych. Na przykład określona kolumna nie pojawi się w wizualizacji lub wystąpi błąd w obliczeniach języka DAX.
Aby upewnić się, że wszystko przebiegnie bezproblemowo w przyszłych obliczeniach, upewnij się, że wszystko zostało poprawnie skonfigurowane.
Wniosek
Niezależnie od tego, czy jesteś nowym użytkownikiem, czy nie, mam nadzieję, że zastosujesz wszystkie najlepsze wskazówki, które omówiłem w tym samouczku. Pomoże to nie tylko w szybszym przekształcaniu danych, ale także w stworzeniu solidnego i czystego modelu dla usługi LuckyTemplates.
W następnych samouczkach poznasz więcej technik przekształcania danych dla wierszy, tabel, kolumn, zapytań i nie tylko.
Dzięki!
W tym samouczku omówimy pakiet dplyr, który umożliwia sortowanie, filtrowanie, dodawanie i zmianę nazw kolumn w języku R.
Odkryj różnorodne funkcje zbierania, które można wykorzystać w Power Automate. Zdobądź praktyczne informacje o funkcjach tablicowych i ich zastosowaniu.
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
Dowiesz się, jak zapisywać i ładować obiekty z pliku .rds w R. Ten blog będzie również omawiał sposób importowania obiektów z R do LuckyTemplates.
Z tego samouczka języka kodowania DAX dowiesz się, jak używać funkcji GENERUJ i jak dynamicznie zmieniać tytuł miary.
W tym samouczku omówiono sposób korzystania z techniki wielowątkowych wizualizacji dynamicznych w celu tworzenia szczegółowych informacji na podstawie dynamicznych wizualizacji danych w raportach.
W tym artykule omówię kontekst filtra. Kontekst filtrowania to jeden z głównych tematów, z którym każdy użytkownik usługi LuckyTemplates powinien zapoznać się na początku.
Chcę pokazać, jak usługa online LuckyTemplates Apps może pomóc w zarządzaniu różnymi raportami i spostrzeżeniami generowanymi z różnych źródeł.
Dowiedz się, jak obliczyć zmiany marży zysku przy użyciu technik, takich jak rozgałęzianie miar i łączenie formuł języka DAX w usłudze LuckyTemplates.