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.
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.
Következő gépelje be a browseVignettes (DataEditR) parancsot . Ez egy jó funkció futtatása, mert itt ellenőrizhetjük a csomag oktatóanyagait.
Futtassa a browseVignettes programot, majd kattintson a HMTL hivatkozásra.
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.
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.
Ezek az Ecdat R adatkészletei . Nagyon sok üzletorientált adatkészlet létezik, amelyeket jó használni gyakorlatokhoz vagy bemutatókhoz.
Ehhez a bemutatóhoz a Ház adatkészletet fogjuk használni. Új ablak megnyitásához írja be a data_edit(Housing) parancsot.
Most a Házadat-szerkesztőben vagyunk. Ide új fájlt is feltölthetünk.
Itt van néhány lehetőségünk. Az első az Oszlopok kiválasztása .
Ezek olyan gombok, amelyeken kiválaszthatjuk, hogy melyiket szeretnénk.
A következő a Sorok szűrője .
Szűrhetünk számokat vagy karakterláncokat, és hozzáadhatunk vagy eltávolíthatunk szűrőket.
Következő a Szinkronizálás opció. Újra betöltődik az adatkészletünk kezdeti beállításába.
Most térjünk át az adatok mentésére vonatkozó két lehetőségre.
A Kijelölés mentése fájlba opció bizonyos dolgokhoz való, amelyeket el kell mentenünk a vágólapra.
A Mentés fájlba opcióra kattintva a teljes adatkészletet is elmenthetjük .
Például a teljes adatkészletet CSV-fájlként szeretnénk menteni.
Kattintson a jobb gombbal az oszlop egyik cellájára a különböző lehetőségek megtekintéséhez. Ebben a példában a fenti Beszúrás sort jelöljük ki .
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.
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.
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.
Ezután jelölje ki az adatkészlet egyes részeit, és kattintson a jobb gombbal a cellák igazításának módosításához.
A Crop to selection opciót is használhatjuk a cellák kiemelésével és a kijelölt cellák levágásával.
Ez a csomag fejlesztés alatt áll. A nagy előny az adatok szerkesztésének lehetősége R-ben, különösen az oszlopnevek megváltoztatása és egy oszlop beszúrása.
A V1 az R-beli oszlopnevek alapértelmezett helyőrzője.
Most kattintson a Kész gombra .
Ez a módosított adatkészlet. Mentéssel egy másolatot is megtarthatunk.
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,
Ebből az oktatóanyagból megtudhatja, hogyan hozhat létre R szórványdiagram vizualizációt a LuckyTemplates alkalmazásban az R Script vizualizáció segítségével.
Ismerje meg a LuckyTemplates legjobb külső eszközeit, és tanulja meg, hogyan telepítheti őket LuckyTemplates asztalára. Ezek több lehetőséget biztosítanak a jelentések számára.
Ebben a blogban megismerjük és gyakoroljuk a Quick Measures Pro alkalmazását, amely egy nélkülözhetetlen külső eszköz a LuckyTemplates gyorsmérésekhez.
Ismerje meg, hogyan találhat pontos utolsó frissítési dátumot a LuckyTemplates jelentéshez. Mindössze egy M Code-ot és fejlett szerkesztőt kell használnia.
Ebben az oktatóanyagban arról fogunk beszélni, hogyan lehet hatékonyan szűrni több adatot pénzügyi évenként a LuckyTemplates jelentéseiben.
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
7 módszer annak ellenőrzésére, hogy egy Python-karakterlánc tartalmaz-e részkarakterláncot
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.
Ebből az oktatóanyagból megtudhatja, hogyan oszthat meg egy fájlt olyan személlyel, aki nem tagja a vállalatának, a LuckyTemplates sql lekérdezési paraméterével.