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R-Programmierung: R-Pakete verwenden
Erweitern Sie Ihre Kompetenzen, indem Sie lernen, wie man Pakete verwendetPreview the first lesson free — get full access to all 6 lessons.
Anfänger Anbieter : David Christensen 6 Lektionen · 27m auf Arabisch, Deutsch, Englisch, Spanisch, Französisch, Portugiesisch, Chinese
Kursbeschreibung
In diesen Lektionen lernen Sie, wie man Pakete von CRAN und GitHub herunterlädt und installiert, und die Unterschiede zwischen den beiden. Sie werden erfahren, warum diese Ressourcen zu Beginn Ihrer Reise in die R-Programmierung unerlässlich sind. Sie werden auch lernen, wie man externe Paketfunktionen zur Datenmanipulation verwendet, insbesondere das beliebte Paket dplyr. Dieses leistungsstarke Paket wird Ihre Fähigkeit, die volle Kontrolle über Ihre Daten zu übernehmen und signifikante Ergebnisse für eine Vielzahl von Anwendungsfällen zu erzielen, erheblich erweitern.
Wir werden Sie auch mit den Pivot-Funktionen von tidyr vertraut machen, wie pivot_wider() und unnest-Funktionen wie separate_rows(). Dies sind leistungsstarke Werkzeuge zur Datenmanipulation, die Ihnen helfen werden, Ihre Daten effektiver zu organisieren. Am Ende dieser Lektionen werden Sie ein umfassendes Verständnis für die Verwendung externer Pakete in R haben und sollten in der Lage sein, Daten mithilfe externer Funktionen effektiv zu manipulieren und zu organisieren.
Was Sie lernen werden
- Laden Sie R-Pakete von CRAN und GitHub herunter und installieren Sie diese, und unterscheiden Sie zwischen den beiden Quellen
- Verwenden Sie externe Paketfunktionen für Datenmanipulation mit dem dplyr-Paket
- Wenden Sie die Pivot-Funktionen von tidyr wie pivot_wider() an, um Daten umzuformen
- Verwenden Sie unnest-Funktionen wie separate_rows() in tidyr, um Daten zu organisieren
- Manipulieren und organisieren Sie Daten effektiv mit externen Paketfunktionen in R
Wichtige Erkenntnisse
- CRAN und GitHub sind wesentliche Ressourcen zum Herunterladen und Installieren von Paketen, wenn Sie mit der R-Programmierung beginnen.
- Das dplyr-Paket erweitert Ihre Fähigkeit, die volle Kontrolle über Ihre Daten in einer breiten Palette von Anwendungsfällen zu übernehmen.
- tidyr bietet Pivot-Funktionen wie pivot_wider() und unnest-Funktionen wie separate_rows() zum Umformen von Daten.
- Am Ende der Lektionen haben Sie ein umfassendes Verständnis dafür, wie man externe Pakete in R verwendet.
- Externe Paketfunktionen ermöglichen es Ihnen, Daten effektiver zu manipulieren und zu organisieren.
Häufig gestellte Fragen
Was deckt dieser Kurs ab?
Er behandelt das Herunterladen und Installieren von Paketen von CRAN und GitHub, die Unterschiede zwischen den beiden, die Verwendung externer Paketfunktionen für Datenmanipulation mit dplyr und die Verwendung von tidyr-Pivot-Funktionen wie pivot_wider() und unnest-Funktionen wie separate_rows().
Für wen ist dieser Kurs bestimmt?
Er ist für diejenigen gedacht, die ihre Reise in der R-Programmierung beginnen und externe Pakete verwenden möchten, um Daten zu manipulieren und zu organisieren.
Welche Fähigkeiten erwerbe ich?
Sie erwerben Fähigkeiten in R (Programmiersprache), RStudio, Tidyr, dem Knitr-Paket und statistischen Paketen und können Daten effektiv mit externen Funktionen manipulieren und organisieren.
Welche Pakete werden in diesem Kurs unterrichtet?
Der Kurs konzentriert sich auf dplyr für Datenmanipulation und tidyr für die Umformung von Daten mit Pivot-Funktionen wie pivot_wider() und unnest-Funktionen wie separate_rows().
Welche Themen sind in den Lektionen enthalten?
Lektionen umfassen die Installation von Paketen von CRAN und von GitHub, die Arbeit mit externen Paketfunktionen, eine Einführung in dplyr in zwei Teilen und eine Einführung in tidyr.
