Editați datele în R folosind pachetul DataEditR

În acest tutorial, veți învăța cum să editați date în R folosind pachetul DataEditR . Puteți viziona videoclipul complet al acestui tutorial în partea de jos a acestui blog .

DataEditR este un pachet R care vă va permite să creați tablouri de bord și rapoarte în R folosind o interfață grafică. Apoi, vom putea indica și face clic, edita și introduce date. De asemenea, îl puteți descărca de pe CRAN. Consultați cursul pentru a afla cum să descărcați pachetul.

Să trecem printr-o scurtă demonstrație. Este un set de date de la CRAN unde putem face manipularea de bază a editării datelor și apoi îl putem salva. Vom folosi o interfață grafică pentru a face acest lucru atunci când R este un instrument de codare.

Mai întâi, să pornim RStudio, să tastați în bibliotecă (DataEditR) și să apăsăm Enter . Asigurați-vă că îl aveți instalat dacă nu îl aveți.

Editați datele în R folosind pachetul DataEditR

Apoi tastați în  browseVignettes (DataEditR) . Este o funcție bună de rulat, deoarece aici putem verifica tutorialele pentru acest pachet.

Editați datele în R folosind pachetul DataEditR

Rulați browseVignettes, apoi faceți clic pe  linkul HMTL  . 

Editați datele în R folosind pachetul DataEditR

Derulați în jos pentru a vedea lista tutorialelor DataEditR. Veți afla despre cum să-l porniți, cum funcționează, cum să importați date în el și multe altele. Verifică asta pe măsură ce devii mai avansat.

Editați datele în R folosind pachetul DataEditR

Să ne întoarcem la RStudio și să ne concentrăm pe elementele de editare a datelor din acest pachet.

Cuprins

Cum să editați datele în R folosind pachetul DataEditR

Să introducem bibliotecă (Ecdat ) urmată de date (pachet = Ecdat), apoi rulăm acest pachet.

Editați datele în R folosind pachetul DataEditR

Acestea sunt seturile de date R din  Ecdat . Există o mulțime de seturi de date orientate spre afaceri care sunt bune de utilizat pentru practică sau demonstrații.

Editați datele în R folosind pachetul DataEditR

Pentru această demonstrație, vom folosi setul de date Housing. Introduceți data_edit(Housing) pentru a deschide o nouă fereastră.

Editați datele în R folosind pachetul DataEditR

Acum suntem în editorul de date pentru locuințe. De asemenea, putem încărca un fișier nou aici.

Editați datele în R folosind pachetul DataEditR

Avem aici câteva opțiuni. Primul este Select Columns .

Editați datele în R folosind pachetul DataEditR

Acestea sunt butoane prin care putem selecta pe care dorim.

Editați datele în R folosind pachetul DataEditR

Următorul este  Filter Rows .

Editați datele în R folosind pachetul DataEditR

Putem filtra numere sau șiruri și putem adăuga sau elimina filtre.

Editați datele în R folosind pachetul DataEditR

Urmează  opțiunea Sincronizare  . Se încarcă înapoi în configurația inițială a setului nostru de date.

Editați datele în R folosind pachetul DataEditR

Acum să trecem la cele două opțiuni despre cum să vă salvați datele. 

Opțiunea  Salvare selecție în fișier  este pentru anumite lucruri pe care trebuie să le salvăm în clipboard. 

Editați datele în R folosind pachetul DataEditR

De asemenea, putem salva întregul set de date făcând clic pe  opțiunea Salvare în fișier  .

Editați datele în R folosind pachetul DataEditR

De exemplu, dorim să salvăm întregul set de date ca fișier CSV.

Editați datele în R folosind pachetul DataEditR

Faceți clic dreapta pe una dintre celulele din coloană pentru a vedea diferitele opțiuni. În acest exemplu, selectăm rândul Insert de deasupra .

Editați datele în R folosind pachetul DataEditR

Putem introduce date în câmpuri. Acesta este ceva ce nu putem face în Power Query.

Există cazuri în care dorim să construim o aplicație web în care oamenii își pot introduce datele. Filmează direct într-un fișier R, care merge la orice conductă dorim. Este ca un instrument front-end.

Editați datele în R folosind pachetul DataEditR

De asemenea, este ușor să schimbați numele coloanelor din DataEditR, deoarece totul se face doar prin punctare și clic. 

De exemplu, dorim să edităm antetul poveștilor la n_stories . Tot ce trebuie să facem este să facem clic pe celulă și să o redenumim.

Editați datele în R folosind pachetul DataEditR

Editați datele în R folosind pachetul DataEditR

O altă caracteristică este extinderea și completarea mai multor numere, date sau chiar text în alte celule. Este similar cu modul în care funcționează în Excel.

Faceți clic pe o celulă, extindeți și completați la alte celule.

Editați datele în R folosind pachetul DataEditR

Apoi selectați părți din setul de date și faceți clic dreapta pentru a modifica alinierea celulelor.

Editați datele în R folosind pachetul DataEditR

De asemenea, putem folosi opțiunea Decupare la selecție evidențiind celulele și decupând celulele selectate.

Editați datele în R folosind pachetul DataEditR

Acest pachet este în dezvoltare. Cea mai importantă concluzie este abilitatea de a edita date în R, în special schimbarea numelor coloanelor și inserarea unei coloane.

Editați datele în R folosind pachetul DataEditR

V1  este un substituent implicit pentru numele  coloanelor din R.

Acum, să facem clic  pe Terminat .

Editați datele în R folosind pachetul DataEditR

Acesta este setul de date modificat. De asemenea, putem păstra o copie salvând-o.

Editați datele în R folosind pachetul DataEditR


Ce se întâmplă dacă parametrul pentru modelele de date din LuckyTemplates
Cele mai bune practici de interogare de energie pentru modelul dvs. de date
Instrumentul de urmărire a progresului LuckyTemplates pentru datele de vânzări și comenzi

Concluzie

Putem folosi pachetul DataEditR pentru introducerea datelor datorită interfeței sale asemănătoare Excel și a caracteristicii sale de tip point-and-click, apoi editați.

Instrumentul R este un instrument reproductibil în care orice modificare este complet editabilă. Cu toate acestea, utilizarea GUI nu este instrumentul cel mai reproductibil, dar are propriile avantaje ale interfeței cu utilizatorul.

Sper că puteți folosi acest tutorial atunci când vă editați propriile date în R. Vă rugăm să nu uitați să vă abonați la canalul TV LuckyTemplates.

Toate cele bune,

Leave a Comment

Ce este Sinele în Python: Exemple din lumea reală

Ce este Sinele în Python: Exemple din lumea reală

Ce este Sinele în Python: Exemple din lumea reală

Cum să salvați și să încărcați un fișier RDS în R

Cum să salvați și să încărcați un fișier RDS în R

Veți învăța cum să salvați și să încărcați obiecte dintr-un fișier .rds în R. Acest blog va trata, de asemenea, cum să importați obiecte din R în LuckyTemplates.

Primele N zile lucrătoare revizuite – O soluție de limbaj de codare DAX

Primele N zile lucrătoare revizuite – O soluție de limbaj de codare DAX

În acest tutorial despre limbajul de codare DAX, aflați cum să utilizați funcția GENERATE și cum să schimbați în mod dinamic titlul unei măsuri.

Prezentați perspective utilizând tehnica vizuală dinamică cu mai multe fire în LuckyTemplates

Prezentați perspective utilizând tehnica vizuală dinamică cu mai multe fire în LuckyTemplates

Acest tutorial va acoperi cum să utilizați tehnica Multi Threaded Dynamic Visuals pentru a crea informații din vizualizările dinamice de date din rapoartele dvs.

Introducere la filtrarea contextului în LuckyTemplates

Introducere la filtrarea contextului în LuckyTemplates

În acest articol, voi trece prin contextul filtrului. Contextul de filtrare este unul dintre subiectele majore despre care orice utilizator LuckyTemplates ar trebui să învețe inițial.

Cele mai bune sfaturi pentru utilizarea aplicațiilor din serviciul online LuckyTemplates

Cele mai bune sfaturi pentru utilizarea aplicațiilor din serviciul online LuckyTemplates

Vreau să arăt cum serviciul online LuckyTemplates Apps poate ajuta la gestionarea diferitelor rapoarte și informații generate din diverse surse.

Analizați modificările marjei de profit ore suplimentare – Analytics cu LuckyTemplates și DAX

Analizați modificările marjei de profit ore suplimentare – Analytics cu LuckyTemplates și DAX

Aflați cum să vă calculați modificările marjei de profit folosind tehnici precum măsurarea ramificării și combinarea formulelor DAX în LuckyTemplates.

Idei de materializare pentru cache-urile de date în DAX Studio

Idei de materializare pentru cache-urile de date în DAX Studio

Acest tutorial va discuta despre ideile de materializare a cache-urilor de date și despre modul în care acestea afectează performanța DAX-ului în furnizarea de rezultate.

Raportare de afaceri folosind LuckyTemplates

Raportare de afaceri folosind LuckyTemplates

Dacă încă utilizați Excel până acum, atunci acesta este cel mai bun moment pentru a începe să utilizați LuckyTemplates pentru nevoile dvs. de raportare a afacerii.

Ce este LuckyTemplates Gateway? Tot ce trebuie să știți

Ce este LuckyTemplates Gateway? Tot ce trebuie să știți

Ce este LuckyTemplates Gateway? Tot ce trebuie să știți