R Dla usługi LuckyTemplates | Przewodnik dla początkujących

W tym samouczku zademonstruję 3 różne sposoby wykorzystania języka R w usłudze LuckyTemplates. Obejmuje to importowanie danych do LuckyTemplates , stosowanie kroków w Power Query i tworzenie wizualizacji danych .

Skonfigurowanie R dla usługi LuckyTemplates umożliwi wykonywanie pewnych zadań, takich jak wymienione powyżej. Niektóre z nich są podobne do tego, w jaki sposób zintegrowaliśmy język Python z usługą LuckyTemplates.

Spis treści

• Konfigurowanie R dla usługi LuckyTemplates
• 3 różne sposoby wykorzystania R w LuckyTemplates
  • 1. Importowanie danych za pomocą skryptu R w LuckyTemplates
  • 2. Stosowanie skryptów R w edytorze Power Query
  • 3. Tworzenie wizualizacji R w LuckyTemplates
  • Alternatywny sposób edycji wykresu za pomocą RStudio
• Wniosek

Konfigurowanie R dla usługi LuckyTemplates

Po otwarciu usługi LuckyTemplates powinien zostać wyświetlony pusty raport. Aby zintegrować R z LuckyTemplates, najpierw przejdź do menu Plik .

Następnie kliknij Opcje i ustawienia . Następnie wybierz Opcje .

Po wybraniu opcji pojawi się wyskakujące okienko. W grupie opcji Global kliknij opcję Skrypty R. Następnie powinieneś zobaczyć opcje przypisania katalogów domowych R i IDE R.

Jeśli nie widzisz tej opcji, możesz po prostu kliknąć menu rozwijane i wybrać Inne .

Następnie pojawi się nowe pole wprowadzania, w którym możesz ręcznie ustawić katalog domowy R.

Aby poprawnie zidentyfikować ścieżkę do katalogu domowego R, musisz otworzyć RStudio i kliknąć menu Narzędzia . Następnie wybierz Opcje globalne .

Tutaj możesz sprawdzić ścieżkę do pliku, w którym jest zainstalowany Twój R. W moim przypadku jest to ścieżka do pliku, w którym jest zainstalowany mój R.

To była ścieżka pliku, którą widziałeś wcześniej w poprzednich przykładach, co oznacza, że ​​muszę zaktualizować moją wersję z R-4.0.2 do R-4.1.1.

Z drugiej strony możesz po prostu skopiować ścieżkę do pliku , którą możesz znaleźć tutaj i wkleić ją w LuckyTemplates, aby ustawić katalog domowy R.

Wybiorę ścieżkę do pliku, aby zaktualizować moją wersję do wersji R-4.1.1.

W przypadku wykrytych środowisk IDE języka R wybierz opcję R Studio. To pozwoli nam pracować z danymi w R Studio i przenosić je do LuckyTemplates. Następnie kliknij OK , aby zakończyć konfigurację R dla usługi LuckyTemplates.

3 różne sposoby wykorzystania R w LuckyTemplates

Zacznijmy od zaimportowania danych za pomocą skryptu R w LuckyTemplates, a następnie zastosujemy kroki w Power Query. Następnie utworzymy wizualizację danych, które będziemy tworzyć.

1. Importowanie danych za pomocą skryptu R w LuckyTemplates

Najpierw kliknij Pobierz dane i wybierz opcję Więcej .

Następnie pojawi się wyskakujące okienko Pobierz dane. Wyszukaj skrypt R w polu wyszukiwania i wybierz skrypt R z wyników. Następnie kliknij Połącz .

Spowoduje to otwarcie okna dialogowego skryptu R.

Po otwarciu okna dialogowego skryptu R możemy rozpocząć importowanie danych. W tym przykładzie zaimportujemy plik CSV za pomocą skryptu R i zamienimy go w tabelę.

Aby zaimportować plik CSV, użyj funkcji read.csv i podaj w nawiasach ścieżkę do pliku CSV, który chcesz zaimportować. W tym przykładzie zapisałem go w zmiennej o nazwie tips . Aby wykonać skrypt, po prostu kliknij OK .

Po wykonaniu skryptu powinna powstać tabela o nazwie tips . W wyskakującym okienku Nawigatora możesz zobaczyć podgląd tabeli. Kliknijmy Przekształć dane , aby otworzyć tę tabelę w dodatku Power Query .

Tabela powinna wyglądać tak po kliknięciu Przekształć dane .

2. Stosowanie skryptów R w edytorze Power Query

Po otwarciu tabeli wskazówek w dodatku Power Query jest ona teraz uznawana za zestaw danych. W tym miejscu możemy wykonać pewne funkcje, aby na przykład utworzyć kolumnę obliczeniową na podstawie posiadanego zestawu danych. Aby to zrobić, kliknij Przekształć i wybierz Uruchom skrypt R.

Pojawi się okno dialogowe skryptu R i możemy uruchomić inny skrypt, aby utworzyć kopię bieżącego zestawu danych, który mamy. Utworzymy również nową kolumnę o nazwie m_f z danymi pochodzącymi z kolumny płeć, korzystając z poniższego kodu.

Linia new_dataset <-> oznacza, że ​​umieszczamy zawartość zestawu danych w zmiennej new_dataset .

Następnie, tworząc nową kolumnę, zapisałem funkcję podciągu w zmiennej new_dataset $ m_f . Zauważ, że użyłem symbolu $ przed m_f . To jest symbol używany do tworzenia nowej kolumny za pomocą skryptu R.

Wewnątrz funkcji substring kod new_dataset$sex, 1 ,1 oznacza, że ​​bierzemy tylko pierwszy znak danych z kolumny płci. Więc zamiast wziąć Mężczyzna i Kobieta, weźmiemy tylko M i F. Kliknij OK , aby wykonać kod.

W sekcji Zastosowane kroki możesz śledzić kroki wykonane w bieżącym zbiorze danych, nad którym pracujesz. Następnie, jeśli przewiniesz tabelę w prawo, powinieneś zobaczyć nową kolumnę m_f wraz z danymi z kolumny sex.

Jeśli chcesz przejść przez to, co zrobiłeś w poprzednim kroku, po prostu kliknij ikonę koła zębatego. Następnie otworzy okno dialogowe Uruchom skrypt R.

Teraz, gdy zakończyliśmy stosowanie skryptów języka R w naszym zbiorze danych, możemy bezpiecznie zamknąć i zastosować wprowadzone zmiany.

Po wykonaniu tej czynności załaduje tabelę wskazówek w usłudze LuckyTemplates.

3. Tworzenie wizualizacji R w LuckyTemplates

Po załadowaniu tabeli wskazówek w usłudze LuckyTemplates możemy rozpocząć tworzenie wizualizacji języka R na podstawie tej tabeli. W okienku Wizualizacje kliknij opcję wizualizacji skryptu języka R, a następnie kliknij opcję Włącz , aby kontynuować.

Powinieneś zobaczyć coś takiego po włączeniu wizualizacji skryptu dla R.

Aby rozpocząć wyświetlanie danych w naszej wizualizacji, po prostu przejdź do panelu Pola, rozwiń tabelę napiwków i wybierz pola napiwek i rachunek_całkowity .

W edytorze skryptów R zobaczymy wygenerowany kod po wybraniu pól tip i total_bill . Te kody są automatycznie generowane i wykonywane w celu utworzenia zestawu danych lub ramki danych. Służą również do usuwania zduplikowanych wierszy z danych, które próbujemy wyświetlić w naszej wizualizacji.

Następnie możemy teraz rozpocząć wykreślanie danych na podstawie wybranych przez nas pól. W tym przykładzie zamierzam utworzyć wykres punktowy dla tip i total_bill za pomocą funkcji plot.

Korzystając z funkcji plot, możemy dołączyć dataset$total_bill i dataset$tip do argumentów, aby określić kolumny, które mają być wyświetlane w naszej wizualizacji. Aby wykonać ten skrypt, po prostu kliknij ikonę odtwarzania w prawym górnym rogu edytora skryptów R.

Następnie w obszarze podglądu zobaczymy wykres punktowy dla napiwku i rachunku_całkowitego .

Alternatywny sposób edycji wykresu za pomocą RStudio

W zależności od wykresu, który chcesz utworzyć, może być konieczne przejście bezpośrednio do programu RStudio i wykonanie czynności w celu utworzenia wykresu i powrotu do usługi LuckyTemplates.

Następnie skopiuj i wklej kody, które wykonałeś w RStudio. Wynika to z braku funkcji RStudio podczas edytowania w edytorze skryptów R usługi LuckyTemplates.

W rzeczywistości możemy przenieść skrypty R, które utworzyliśmy tutaj w LuckyTemplates, do RStudio. Możesz to zrobić, klikając ukośną strzałkę w prawym górnym rogu edytora skryptów R.

Tak się stanie po kliknięciu na ukośną strzałkę w edytorze skryptów R w LuckyTemplates.

Po przeniesieniu skryptu do RStudio musimy wybrać wszystkie kody i wykonać je, aby zobaczyć dane wyjściowe.

Możesz wprowadzić dowolne zmiany tutaj w RStudio i przywrócić wszystko do usługi LuckyTemplates po zakończeniu edytowania. Na przykład zamierzam zamienić zmienne i wykonać je, aby wprowadzić pewne zmiany w naszym wykresie.

W tym przykładzie przesunąłem końcówkę na oś x, a total_bill na oś y wykresu. Ponieważ zakończyliśmy stosowanie zmian, możemy skopiować kod i wkleić go z powrotem do usługi LuckyTemplates, a następnie zastosować tam zmiany.

Oprócz wizualizacji można to zmienić za pomocą fragmentatora, którego używamy w naszym raporcie LuckyTemplates. Dla porównania dodam fragmentator i sprawdzę czas w okienku Pola.

W krajalniku możemy kliknąć opcje Lunch lub Kolacja , aby zmienić dane na naszym wykresie w oparciu o wybrany czas.

Należy pamiętać, że w zależności od wielkości wizualizowanego zestawu danych mogą wystąpić pewne opóźnienia. Czasami zmiana danych wyjściowych wykresu za pomocą fragmentatora może być powolna.

Wniosek

Biorąc to wszystko pod uwagę, nauczyłeś się integrować R w LuckyTemplates. Mogłeś też używać języka R dla usługi LuckyTemplates na 3 różne sposoby: importowanie danych , stosowanie skryptów języka R i tworzenie wizualizacji języka R .

Ponadto byłeś w stanie wykorzystać różne symbole i funkcje do wykonywania określonych zadań i wizualizacji. Pamiętaj, że możesz edytować swoje skrypty R w RStudio i wprowadzać zmiany z powrotem do usługi LuckyTemplates.