Pipe In R: Toimintojen liittäminen Dplyrillä

Tässä opetusohjelmassa opit ketjuttamaan toimintoja yhteen käyttämällä R-ohjelmointikielen putkioperaattoria.

Nämä ovat joitain R:n perustoimintoja:

Pipe In R: Toimintojen liittäminen Dplyrillä

R:n dplyr voidaan pitää tiedonkäsittelyn kielioppina. Huomaa, kuinka kukin funktio on verbi, ja kun ne asetetaan yhteen, ne muodostavat komentomuodon. Kaikki nämä toiminnot on tarkoitettu toimimaan yhdessä.

Kuten taulukon viimeisellä rivillä näkyy, putkioperaattoria R:ssä edustaa %>% , mikä mahdollistaa toimintojen yhdistämisen.

Tässä opetusohjelmassa opit suorittamaan yleisiä dplyr-toimintoja ja ketjuttamaan ne sitten putkioperaattorilla.

Sisällysluettelo

Putkioperaattorin käyttö R:ssä koodin yksinkertaistamiseksi

Avaa R-ohjelma. Tyhjässä skriptissä sinun on kutsuttava kirjasto tidyverse- ja Lahman -kirjastojen avulla.

Tässä esimerkissä etsitään kunkin joukkueen voitot vuodesta 2000 lähtien.

Pipe In R: Toimintojen liittäminen Dplyrillä

Voit kirjoittaa koodin useilla tavoilla.

Ensimmäinen on ryhmien jatkuva uudelleen jakaminen. Sinun on suodatettava joukkueet vuositunnuksen mukaan ja ryhmitettävä ne sitten tiimitunnuksen mukaan. Saadaksesi keskiarvon, min ja maksimiarvon, sinun on käytettävätoiminto.

Kun suoritat R-koodin, saat taulukon, jossa näkyy teamID, keskiarvo, min ja max.

Pipe In R: Toimintojen liittäminen Dplyrillä

Tämä koodi sisältää kuitenkin liian monta näppäinpainallusta.

Joten, kokeillaan toista tapaa saada tulokset yhdellä kertaa, ja se on käyttämällä putkioperaattoria.

Piippuoperaattorin pikanäppäin on CTRL+SHIFT+M . Tämän avulla voit siirtää tiimisi tietokehyksen seuraaviin vaiheisiin.

Pipe In R: Toimintojen liittäminen Dplyrillä

Koodia varten sinun ei tarvitse määrittää ryhmiä uudelleen kuhunkin toimintoon. Sinun tarvitsee vain käyttää pipe-operaattoria kunkin toiminnon välillä siirtääksesi tietokehyksen koko koodiin.

Kun suoritat sen, saat samat tulokset kuin edellisellä menetelmällä.

Pipe In R: Toimintojen liittäminen Dplyrillä

Putken operaattorin avulla voit virtaviivaistaa ja yksinkertaistaa koodiasi. Tämän operaattorin käyttämiseen tottuminen kestää kuitenkin jonkin aikaa. Mutta kun olet ymmärtänyt, miten se toimii, R-komentosarjan luomisesta tulee helpompaa tehtävää.

Muutosten tekeminen koodiin

Putkioperaattorin käyttäminen helpottaa myös muutosten tekemistä R-koodiin.

Jos esimerkiksi haluat lisätä komentoja, sinun tarvitsee vain sisällyttää toinen koodirivi ja ketjuttaa se olemassa olevaan koodiin käyttämällä pipe-operaattoria.

Pipe In R: Toimintojen liittäminen Dplyrillä

Muista, että tämä ei ole tulosten määrittämistä objektille. Tulosteen luomiseen tarvitaan vain ryhmien tietokehys ja sen suorittaminen näiden toimintojen läpi.

Jos haluat määrittää tulokset objektille, sinun on käytettävä nuolioperaattoria ( <> ).

Pipe In R: Toimintojen liittäminen Dplyrillä

Johtopäätös

Putkioperaattorin avulla voit virtaviivaistaa R-koodia. Se auttaa poistamaan prosessin, jossa muuttujia ja tietoja on jatkuvasti määritettävä uudelleen koko R-komentosarjassa. Yhdessä sarakkeen ja tidyverse-kirjaston kanssa sen avulla käyttäjät voivat helposti käsitellä R:n tietoja.

Tämä on yksi tidyverse-kirjaston käytön eduista. Se on loistava työkalu käyttäjille, jotka käsittelevät tilastoja ja datatieteitä.

Kaikki parhaat,


Päivämäärätaulukon luominen LuckyTemplatesissa

Päivämäärätaulukon luominen LuckyTemplatesissa

Ota selvää, miksi LuckyTemplatesissa on tärkeää pitää oma päivämäärätaulukko ja opi nopein ja tehokkain tapa tehdä se.

LuckyTemplates mobiiliraportointivinkkejä ja -tekniikoita

LuckyTemplates mobiiliraportointivinkkejä ja -tekniikoita

Tämä lyhyt opetusohjelma korostaa LuckyTemplates-mobiiliraportointiominaisuutta. Näytän sinulle, kuinka voit kehittää raportteja tehokkaasti mobiililaitteille.

Ammattimainen palveluanalyysiraportit LuckyTemplatesissa

Ammattimainen palveluanalyysiraportit LuckyTemplatesissa

Tässä LuckyTemplates Showcase -esittelyssä käymme läpi raportteja, jotka näyttävät ammattitaitoisen palveluanalytiikan yritykseltä, jolla on useita sopimuksia ja asiakkaiden sitoumuksia.

Microsoft Power Platform -päivitykset | Microsoft Ignite 2021

Microsoft Power Platform -päivitykset | Microsoft Ignite 2021

Käy läpi tärkeimmät Power Appsin ja Power Automaten päivitykset sekä niiden edut ja vaikutukset Microsoft Power Platformiin.

Yleiset SQL-funktiot: Yleiskatsaus

Yleiset SQL-funktiot: Yleiskatsaus

Tutustu joihinkin yleisiin SQL-toimintoihin, joita voimme käyttää, kuten merkkijono, päivämäärä ja joitain lisätoimintoja tietojen käsittelyyn tai käsittelyyn.

LuckyTemplates-mallin luominen: opas ja vinkkejä

LuckyTemplates-mallin luominen: opas ja vinkkejä

Tässä opetusohjelmassa opit luomaan täydellisen LuckyTemplates-mallin, joka on määritetty tarpeidesi ja mieltymystesi mukaan.

Kenttäparametrit ja pienet kertoimet LuckyTemplatesissa

Kenttäparametrit ja pienet kertoimet LuckyTemplatesissa

Tässä blogissa esittelemme, kuinka kerrostat kenttäparametreja pienillä kerroilla uskomattoman hyödyllisten näkemysten ja visuaalien luomiseksi.

LuckyTemplates-sijoitus ja mukautettu ryhmittely

LuckyTemplates-sijoitus ja mukautettu ryhmittely

Tässä blogissa opit käyttämään LuckyTemplates-sijoitus- ja mukautettuja ryhmittelyominaisuuksia näytetietojen segmentoimiseen ja luokitteluun kriteerien mukaan.

LuckyTemplatesissa näytetään vain tiettyyn päivämäärään asti kumulatiivinen kokonaissumma

LuckyTemplatesissa näytetään vain tiettyyn päivämäärään asti kumulatiivinen kokonaissumma

Tässä opetusohjelmassa käsittelen tiettyä tekniikkaa, jolla voit näyttää kumulatiivisen kokonaissumman LuckyTemplates-visuaaleissasi vain tiettyyn päivämäärään asti.

Bullet Charts: Kehittyneet mukautetut visuaalit LuckyTemplatesille

Bullet Charts: Kehittyneet mukautetut visuaalit LuckyTemplatesille

Opi luomaan ja mukauttamaan Bullet-kaavioita LuckyTemplatesissa, joita käytetään pääasiassa suorituskyvyn mittaamiseen suhteessa tavoitteeseen tai edellisiin vuosiin.