Pipe In R: İşlevleri Dplyr ile Bağlama

Pipe In R: İşlevleri Dplyr ile Bağlama

Bu öğreticide, R programlama dilinde dplyr boru operatörünü kullanarak işlevleri zincirlemeyi öğreneceksiniz .

Bunlar, R'deki temel işlevlerden bazılarıdır:

Pipe In R: İşlevleri Dplyr ile Bağlama

R'deki dplyr, veri işlemenin grameri olarak görülebilir. Her işlevin nasıl bir fiil olduğuna ve bir araya getirildiklerinde bir komut biçimi oluşturduklarına dikkat edin. Tüm bu işlevlerin birlikte çalışması amaçlanmıştır.

Tablonun son satırında gösterildiği gibi, R'deki boru operatörü, işlevleri birbirine bağlamanıza izin veren %>% ile temsil edilir.

Bu öğreticide, ortak dplyr işlevlerini nasıl çalıştıracağınızı ve ardından bunları birbirine zincirlemek için boru operatörünü nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.

İçindekiler

Kodu Basitleştirmek İçin R'de Pipe Operatörünü Kullanma

R programını açın. Boş komut dosyasında, Tiddverse ve Lahman kitaplıklarını kullanarak bir kitaplık çağırmanız gerekir .

Bu örnek için, 2000 yılından bu yana her takım için ortalama, minimum ve maksimum galibiyetleri bulalım .

Pipe In R: İşlevleri Dplyr ile Bağlama

Kodu birkaç şekilde yazabilirsiniz.

Birincisi, ekipleri sürekli olarak yeniden atamak. Ekipleri yearID'ye göre filtrelemeniz ve ardından onları ekip kimliğine göre gruplandırmanız gerekir. Ortalamayı, minimum ve maksimumu elde etmek için işlevini kullanmanız gerekir.

R kodunu çalıştırdığınızda, teamID, ortalama, minimum ve maksimumu gösteren bir tablo alırsınız.

Pipe In R: İşlevleri Dplyr ile Bağlama

Ancak, bu kod çok fazla tuş vuruşu içeriyor.

Sonuçları tek seferde almanın diğer yolunu deneyelim, bu da boru operatörünü kullanmaktır.

Boru işleci için klavye kısayolu CTRL+SHIFT+M şeklindedir . Bu, ekiplerinizin veri çerçevesini sonraki adımlara aktarmanıza olanak tanır .

Pipe In R: İşlevleri Dplyr ile Bağlama

Kod için, ekipleri her işleve yeniden atamanız gerekmez. Veri çerçevesini kodun tamamına taşımak için her işlev arasında boru operatörünü kullanmanız yeterlidir.

Çalıştırdığınızda, önceki yöntemle aynı sonuçları alırsınız.

Pipe In R: İşlevleri Dplyr ile Bağlama

Kanal operatörü, kodunuzu düzene koymanıza ve basitleştirmenize olanak tanır. Ancak, bu operatörü kullanmaya alışmak biraz zaman alıyor. Ancak nasıl çalıştığını anladığınızda, bir R betiği oluşturmak daha kolay bir iş haline gelir.

Kodda Değişiklik Yapma

Boru operatörü kullanmak, R kodunuzda değişiklik yapmayı da kolaylaştırır.

Örneğin, daha fazla komut eklemek istiyorsanız, yalnızca başka bir kod satırını dahil etmeniz ve boru operatörünü kullanarak mevcut koda zincirlemeniz gerekir.

Pipe In R: İşlevleri Dplyr ile Bağlama

Bunun sonuçları bir nesneye atamadığını unutmayın. Bir çıktı oluşturmak için yalnızca ekiplerin veri çerçevesini alıp bu işlevler aracılığıyla çalıştırıyor.

Sonuçları bir nesneye atamak için ok operatörünü ( <> ) kullanmanız gerekir .

Pipe In R: İşlevleri Dplyr ile Bağlama

Çözüm

Kanal operatörü, kodunuzu R'de düzene koymanıza olanak tanır. R betiğiniz boyunca değişkenleri ve verileri sürekli olarak yeniden atama sürecini ortadan kaldırmaya yardımcı olur. Tiddverse kitaplığındaki sütun ve satır işleçleri ile birlikte, kullanıcıların R'deki verileri kolayca manipüle etmelerini sağlar.

Bu, Tiddverse kütüphanesini kullanmanın avantajlarından biridir. İstatistik ve veri bilimi ile uğraşan kullanıcılar için harika bir araçtır.

Herşey gönlünce olsun,


Pythonda Self Nedir: Gerçek Dünyadan Örnekler

Pythonda Self Nedir: Gerçek Dünyadan Örnekler

Python'da Self Nedir: Gerçek Dünyadan Örnekler

Rde Bir RDS Dosyası Nasıl Kaydedilir ve Yüklenir

Rde Bir RDS Dosyası Nasıl Kaydedilir ve Yüklenir

R'de bir .rds dosyasındaki nesneleri nasıl kaydedeceğinizi ve yükleyeceğinizi öğreneceksiniz. Bu blog aynı zamanda R'den LuckyTemplates'a nesnelerin nasıl içe aktarılacağını da ele alacaktır.

İlk N İş Günü Tekrar Ziyaret Edildi – Bir DAX Kodlama Dili Çözümü

İlk N İş Günü Tekrar Ziyaret Edildi – Bir DAX Kodlama Dili Çözümü

Bu DAX kodlama dili eğitiminde, GENERATE işlevinin nasıl kullanılacağını ve bir ölçü başlığının dinamik olarak nasıl değiştirileceğini öğrenin.

LuckyTemplatesda Çok İş Parçacıklı Dinamik Görsel Tekniği Kullanarak Öngörüleri Sergileyin

LuckyTemplatesda Çok İş Parçacıklı Dinamik Görsel Tekniği Kullanarak Öngörüleri Sergileyin

Bu eğitici, raporlarınızdaki dinamik veri görselleştirmelerinden içgörüler oluşturmak için Çok Kanallı Dinamik Görseller tekniğinin nasıl kullanılacağını kapsayacaktır.

LuckyTemplatesda İçeriği Filtrelemeye Giriş

LuckyTemplatesda İçeriği Filtrelemeye Giriş

Bu yazıda, filtre bağlamından geçeceğim. Filtre bağlamı, herhangi bir LuckyTemplates kullanıcısının başlangıçta öğrenmesi gereken en önemli konulardan biridir.

LuckyTemplates Çevrimiçi Hizmetindeki Uygulamaları Kullanmak İçin En İyi İpuçları

LuckyTemplates Çevrimiçi Hizmetindeki Uygulamaları Kullanmak İçin En İyi İpuçları

LuckyTemplates Apps çevrimiçi hizmetinin çeşitli kaynaklardan oluşturulan farklı raporların ve içgörülerin yönetilmesine nasıl yardımcı olabileceğini göstermek istiyorum.

Fazla Mesai Kâr Marjı Değişikliklerini Analiz Edin - LuckyTemplates ve DAX ile Analitik

Fazla Mesai Kâr Marjı Değişikliklerini Analiz Edin - LuckyTemplates ve DAX ile Analitik

LuckyTemplates'da ölçü dallandırma ve DAX formüllerini birleştirme gibi teknikleri kullanarak kâr marjı değişikliklerinizi nasıl hesaplayacağınızı öğrenin.

DAX Studioda Veri Önbellekleri İçin Materyalleştirme Fikirleri

DAX Studioda Veri Önbellekleri İçin Materyalleştirme Fikirleri

Bu öğreticide, veri önbelleklerini gerçekleştirme fikirleri ve bunların DAX'ın sonuç sağlama performansını nasıl etkilediği tartışılacaktır.

LuckyTemplates Kullanarak İş Raporlaması

LuckyTemplates Kullanarak İş Raporlaması

Şimdiye kadar hala Excel kullanıyorsanız, iş raporlama ihtiyaçlarınız için LuckyTemplates'ı kullanmaya başlamak için en iyi zaman budur.

LuckyTemplates Ağ Geçidi Nedir? Bilmen gereken her şey

LuckyTemplates Ağ Geçidi Nedir? Bilmen gereken her şey

LuckyTemplates Ağ Geçidi Nedir? Bilmen gereken her şey