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 a blogból megtudhatja, hogyan mentheti automatikusan az e-mail mellékleteket a SharePointba, majd törölheti az e-maileket a Power Automate segítségével.
A Microsoft LuckyTemplates irányítópult 18 legjobb példája 2023
Ismerje meg, hogyan hozhat létre <strong>Power Automate</strong> folyamatokat a semmiből. Sablon használata helyett mi magunk hozzuk létre a kiváltó okokat és a műveleteket.
4 módszer a Pi használatára a Pythonban példákkal
Ebben az útmutatóban bemutatom, hogyan lehet Pénzügyi információk mátrixát létrehozni a Profit és veszteség (P&L) kimutatással a LuckyTemplates alkalmazásban.
Fedezze fel, hogyan lehet dinamikusan egyesíteni oszlopokat a Power Query Table.CombineColumns függvény segítségével.
Ismerje meg, hogyan adhatjuk hozzá és szinkronizálhatjuk SharePoint-fájljainkat az asztalon és a OneDrive-on.
Tudja meg, miért fontos egy dedikált dátumtáblázat a LuckyTemplatesben, és ismerje meg ennek leggyorsabb és leghatékonyabb módját.
Ez a rövid oktatóanyag kiemeli a LuckyTemplates mobil jelentési funkcióját. Megmutatom, hogyan készíthet hatékony jelentéseket mobileszközökön.
Ebben a LuckyTemplates bemutatóban olyan jelentéseket tekintünk át, amelyek professzionális szolgáltatáselemzést mutatnak be egy olyan cégtől, amely több szerződéssel és ügyfél-elkötelezettséggel rendelkezik.
