Szerkessze az adatokat az R-ben a DataEditR csomag használatával

Ebből az oktatóanyagból megtudhatja, hogyan szerkesztheti az adatokat R-ben a DataEditR csomag használatával. .

A DataEditR egy R-csomag, amely lehetővé teszi irányítópultok és jelentések készítését R nyelven grafikus felhasználói felület segítségével. Ezután rámutatunk és kattinthatunk, szerkeszthetünk és adatokat adhatunk meg. A CRAN oldalról is letöltheti. Nézze meg a tanfolyamot, hogy megtudja, hogyan töltheti le a csomagot.

Menjünk át egy rövid bemutatón. Ez egy CRAN adathalmaz, ahol alapvető adatszerkesztési manipulációkat végezhetünk, majd elmenthetjük. GUI-t fogunk használni, ha az R egy kódolóeszköz.

Először indítsuk el az RStudiót, írjuk be a könyvtárat (DataEditR), és nyomjuk meg az Enter billentyűt . Győződjön meg róla, hogy telepítette, ha nincs.

Szerkessze az adatokat az R-ben a DataEditR csomag használatával

Következő gépelje be  a browseVignettes (DataEditR) parancsot . Ez egy jó funkció futtatása, mert itt ellenőrizhetjük a csomag oktatóanyagait.

Szerkessze az adatokat az R-ben a DataEditR csomag használatával

Futtassa a browseVignettes programot, majd kattintson a  HMTL  hivatkozásra. 

Szerkessze az adatokat az R-ben a DataEditR csomag használatával

Görgessen le a DataEditR oktatóanyagok listájának megtekintéséhez. Megtudhatja, hogyan indíthatja el, hogyan működik, hogyan importálhat adatokat, és így tovább. Nézze meg ezt, ha haladóbb lesz.

Szerkessze az adatokat az R-ben a DataEditR csomag használatával

Térjünk vissza az RStudióhoz, és koncentráljunk a csomag adatszerkesztési elemeire.

Tartalomjegyzék

Adatok szerkesztése R-ben a DataEditR csomag használatával

Írjuk be a library(Ecdat ), majd a data(package = Ecdat) szót, majd futtassuk ezt a csomagot.

Szerkessze az adatokat az R-ben a DataEditR csomag használatával

Ezek az Ecdat R adatkészletei  . Nagyon sok üzletorientált adatkészlet létezik, amelyeket jó használni gyakorlatokhoz vagy bemutatókhoz.

Szerkessze az adatokat az R-ben a DataEditR csomag használatával

Ehhez a bemutatóhoz a Ház adatkészletet fogjuk használni. Új ablak megnyitásához írja be a data_edit(Housing) parancsot.

Szerkessze az adatokat az R-ben a DataEditR csomag használatával

Most a Házadat-szerkesztőben vagyunk. Ide új fájlt is feltölthetünk.

Szerkessze az adatokat az R-ben a DataEditR csomag használatával

Itt van néhány lehetőségünk. Az első az Oszlopok kiválasztása .

Szerkessze az adatokat az R-ben a DataEditR csomag használatával

Ezek olyan gombok, amelyeken kiválaszthatjuk, hogy melyiket szeretnénk.

Szerkessze az adatokat az R-ben a DataEditR csomag használatával

A következő a  Sorok szűrője .

Szerkessze az adatokat az R-ben a DataEditR csomag használatával

Szűrhetünk számokat vagy karakterláncokat, és hozzáadhatunk vagy eltávolíthatunk szűrőket.

Szerkessze az adatokat az R-ben a DataEditR csomag használatával

Következő a  Szinkronizálás  opció. Újra betöltődik az adatkészletünk kezdeti beállításába.

Szerkessze az adatokat az R-ben a DataEditR csomag használatával

Most térjünk át az adatok mentésére vonatkozó két lehetőségre. 

Kijelölés mentése fájlba  opció bizonyos dolgokhoz való, amelyeket el kell mentenünk a vágólapra. 

Szerkessze az adatokat az R-ben a DataEditR csomag használatával

A Mentés fájlba opcióra kattintva a teljes adatkészletet is elmenthetjük   .

Szerkessze az adatokat az R-ben a DataEditR csomag használatával

Például a teljes adatkészletet CSV-fájlként szeretnénk menteni.

Szerkessze az adatokat az R-ben a DataEditR csomag használatával

Kattintson a jobb gombbal az oszlop egyik cellájára a különböző lehetőségek megtekintéséhez. Ebben a példában a fenti Beszúrás sort jelöljük ki .

Szerkessze az adatokat az R-ben a DataEditR csomag használatával

A mezőkbe adatokat írhatunk be. Ezt nem tudjuk megtenni a Power Queryben.

Vannak esetek, amikor olyan webalkalmazást szeretnénk építeni, ahol az emberek megadhatják adataikat. Közvetlenül egy R-fájlba lő, amely arra a folyamatra megy, amelyet csak akarunk. Olyan, mint egy front-end eszköz.

Szerkessze az adatokat az R-ben a DataEditR csomag használatával

A DataEditR-ben az oszlopok nevei is könnyen módosíthatók, mivel mindez csak egy mutasson és kattintson rá. 

Például a történetek fejlécét n_stories- re szeretnénk szerkeszteni . Nincs más dolgunk, mint a cellára kattintani, és átnevezni.

Szerkessze az adatokat az R-ben a DataEditR csomag használatával

Szerkessze az adatokat az R-ben a DataEditR csomag használatával

Egy másik funkció több szám, dátum vagy akár szöveg kiterjesztése és kitöltése más cellákba. Hasonlóan működik az Excelben.

Kattintson egy cellára, bővítse ki, és töltse ki a többi cellára.

Szerkessze az adatokat az R-ben a DataEditR csomag használatával

Ezután jelölje ki az adatkészlet egyes részeit, és kattintson a jobb gombbal a cellák igazításának módosításához.

Szerkessze az adatokat az R-ben a DataEditR csomag használatával

A Crop to selection opciót is használhatjuk a cellák kiemelésével és a kijelölt cellák levágásával.

Szerkessze az adatokat az R-ben a DataEditR csomag használatával

Ez a csomag fejlesztés alatt áll. A nagy előny az adatok szerkesztésének lehetősége R-ben, különösen az oszlopnevek megváltoztatása és egy oszlop beszúrása.

Szerkessze az adatokat az R-ben a DataEditR csomag használatával

V1  az R-beli oszlopnevek alapértelmezett helyőrzője.

Most kattintson a  Kész gombra .

Szerkessze az adatokat az R-ben a DataEditR csomag használatával

Ez a módosított adatkészlet. Mentéssel egy másolatot is megtarthatunk.

Szerkessze az adatokat az R-ben a DataEditR csomag használatával




Következtetés

Adatbevitelre használhatjuk a DataEditR csomagot az Excel-szerű felület, valamint a mutass és kattints, majd szerkeszt funkciója miatt.

Az R eszköz egy reprodukálható eszköz, ahol minden változtatás teljes mértékben szerkeszthető. A GUI használata azonban nem a leginkább reprodukálható eszköz, de megvannak a maga felhasználói felületének előnyei.

Remélem, használhatja ezt az oktatóanyagot, amikor saját adatait szerkeszti R-ben. Kérjük, ne felejtsen el előfizetni a LuckyTemplates TV-csatornára.

Minden jót,


Scatter Plot In R Script: Hogyan készítsünk és importáljunk

Scatter Plot In R Script: Hogyan készítsünk és importáljunk

Ebből az oktatóanyagból megtudhatja, hogyan hozhat létre R szórványdiagram vizualizációt a LuckyTemplates alkalmazásban az R Script vizualizáció segítségével.

Emelje fel a külső eszközök menüjét a LuckyTemplates szolgáltatásban

Emelje fel a külső eszközök menüjét a LuckyTemplates szolgáltatásban

Ismerje meg a LuckyTemplates legjobb külső eszközeit, és tanulja meg, hogyan telepítheti őket LuckyTemplates asztalára. Ezek több lehetőséget biztosítanak a jelentések számára.

Hozzon létre gyors mérést a LuckyTemplates alkalmazásban a Quick Measures Pro segítségével

Hozzon létre gyors mérést a LuckyTemplates alkalmazásban a Quick Measures Pro segítségével

Ebben a blogban megismerjük és gyakoroljuk a Quick Measures Pro alkalmazását, amely egy nélkülözhetetlen külső eszköz a LuckyTemplates gyorsmérésekhez.

Mutasd az utolsó frissítés dátumát/időpontját a LuckyTemplates jelentéseiben

Mutasd az utolsó frissítés dátumát/időpontját a LuckyTemplates jelentéseiben

Ismerje meg, hogyan találhat pontos utolsó frissítési dátumot a LuckyTemplates jelentéshez. Mindössze egy M Code-ot és fejlett szerkesztőt kell használnia.

Pénzügyi év dinamikus szűrése a LuckyTemplates jelentésekben

Pénzügyi év dinamikus szűrése a LuckyTemplates jelentésekben

Ebben az oktatóanyagban arról fogunk beszélni, hogyan lehet hatékonyan szűrni több adatot pénzügyi évenként a LuckyTemplates jelentéseiben.

Power Query M nyelvi oktatóanyag és mesteri oktatóanyag

Power Query M nyelvi oktatóanyag és mesteri oktatóanyag

Ez az oktatóanyag megvitatja, hogyan lehet sikeresen implementálni egy M nyelvet, és hogyan lehet megoldani a Power Query szerkesztőben előforduló gyakori hibákat.

Pandák cseppindex oszlopa: Példákkal magyarázva

Pandák cseppindex oszlopa: Példákkal magyarázva

Pandák cseppindex oszlopa: Példákkal magyarázva

7 módszer annak ellenőrzésére, hogy egy Python-karakterlánc tartalmaz-e részkarakterláncot

7 módszer annak ellenőrzésére, hogy egy Python-karakterlánc tartalmaz-e részkarakterláncot

7 módszer annak ellenőrzésére, hogy egy Python-karakterlánc tartalmaz-e részkarakterláncot

A Power Automate dinamikus tartalom áttekintése

A Power Automate dinamikus tartalom áttekintése

Ismerje meg, mi az a Power Automate Dynamic Content, és hogyan teszi lehetővé a felhasználók számára az előző lépésekből származó mezőhivatkozások kiválasztását vagy kifejezések írását.

Fájl helyének megváltoztatása a LuckyTemplates lekérdezési paraméterével

Fájl helyének megváltoztatása a LuckyTemplates lekérdezési paraméterével

Ebből az oktatóanyagból megtudhatja, hogyan oszthat meg egy fájlt olyan személlyel, aki nem tagja a vállalatának, a LuckyTemplates sql lekérdezési paraméterével.