R Academy · درس

تنظيم البيانات باستخدام tidyr

حوّل البيانات غير المنظمة إلى تنسيق منظم لتسهيل تحليلها باستخدام دوال tidyr

الدرس 3 من 310 خطوة

تنظيم البيانات باستخدام tidyr درس مجاني في R Academy على CoddyKit. هذا هو الدرس 3 من أصل 3. يمكنك قراءة الدرس كاملاً أدناه مجاناً — ثم تمرن عليه مباشرة في المتصفح باستخدام محرر أكواد مدمج ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7. هذا الدرس جزء من مسار التعلم في R Academy، وتقدمك يتزامن عبر الويب وتطبيق CoddyKit. تتضمن دورة R Academy 3 دروس في المجموع.

مقدمة إلى تنظيم البيانات باستخدام tidyr

تساعد حزمة tidyr في تنظيم البيانات غير المرتبة ضمن بنية منظمة.

تنظيم البيانات باستخدام tidyr — رسم توضيحي 1

تغيير محور البيانات: من العريض إلى الطويل

استخدموا pivot_longer() لتحويل البيانات من التنسيق العريض إلى التنسيق الطويل.

library(tidyr)
data <- data.frame(Name = c('Alice', 'Bob'), Jan = c(10, 15), Feb = c(20, 25))
data_long <- pivot_longer(data, cols = c('Jan', 'Feb'), names_to = 'Month', values_to = 'Score')

تغيير محور البيانات: من الطويل إلى العريض

استخدموا pivot_wider() لتحويل البيانات من التنسيق الطويل إلى التنسيق العريض.

data_wide <- pivot_wider(data_long, names_from = 'Month', values_from = 'Score')

فصل الأعمدة

تقسم الدالة separate() عمودًا واحدًا إلى عدة أعمدة.

data <- data.frame(Name = c('Alice_Smith', 'Bob_Jones'))
data_separated <- separate(data, Name, into = c('FirstName', 'LastName'), sep = '_')

دمج الأعمدة

تجمع الدالة unite() عدة أعمدة في عمود واحد.

data_united <- unite(data_separated, FullName, FirstName, LastName, sep = ' ')

التعامل مع القيم المفقودة

استخدموا drop_na() لإزالة القيم المفقودة من مجموعة بيانات.

library(dplyr)
data_clean <- data %>% drop_na()

استبدال القيم المفقودة

استخدموا replace_na() لملء القيم المفقودة بقيمة محددة.

data_filled <- data %>% mutate(Score = replace_na(Score, 0))

دمج عدة دوال من tidyr

يمكنكم استخدام pivot_longer() وseparate() وunite() معًا لتنظيم البيانات بالكامل.

data_tidy <- data %>% pivot_longer(cols = c('Jan', 'Feb'), names_to = 'Month', values_to = 'Score') %>% separate(Name, into = c('FirstName', 'LastName'), sep = '_') %>% unite(FullName, FirstName, LastName, sep = ' ')

الملخص

في هذا الدرس، تعلمتم ما يلي:

  • كيفية إعادة تشكيل البيانات باستخدام pivot_longer() وpivot_wider().
  • كيفية فصل الأعمدة ودمجها للحصول على بيانات منظمة.
  • كيفية التعامل مع القيم المفقودة باستخدام drop_na() وreplace_na().
تنظيم البيانات باستخدام tidyr — رسم توضيحي 10
البدء مجانًا

تعلم R مع معلم ذكاء اصطناعي — مجانًا

اكتب وقم بتشغيل أكوادك الفعلية في المتصفح، واحصل على مساعدة فورية من معلم ذكاء اصطناعي متاح 24/7، واستمر من حيث توقفت على الويب أو في التطبيق.

الدورات
43
الدروس
159

الأسئلة الشائعة

هل درس «تنظيم البيانات باستخدام tidyr» مجاني؟

نعم — نص درس «تنظيم البيانات باستخدام tidyr» كامل متاح مجاناً هنا على الويب. لتمرينه بشكل تفاعلي (محرر أكواد مدمج ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7) وفتح باقي دورة R Academy، انتقل إلى CoddyKit PRO. تتضمن دورة R Academy 3 دروس في المجموع.

ماذا ستتعلم في «تنظيم البيانات باستخدام tidyr»؟

حوّل البيانات غير المنظمة إلى تنسيق منظم لتسهيل تحليلها باستخدام دوال tidyr تتمرن على R Academy مع أكواد عملية تشغلها مباشرة في المتصفح، ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7 يجيب على أسئلتك أثناء عملك.

هل أحتاج إلى خبرة سابقة لأبدأ R Academy؟

لا تُشترط خبرة سابقة. R Academy على CoddyKit منظم للمبتدئين حتى المتقدمين، لذا يمكنك البدء من هنا أو من البداية والتقدم بسرعتك الخاصة. هذا هو الدرس 3 من أصل 3.

كم من الوقت يستغرق درس «تنظيم البيانات باستخدام tidyr»؟

معظم دروس CoddyKit تستغرق حوالي 5–10 دقائق. كل منها موجز وتفاعلي، لذا تحرز تقدماً مستمراً وتستأنف من حيث توقفت عبر الويب والتطبيق.

هل يمكنني كتابة وتشغيل أكواد في درس R Academy هذا؟

نعم. كل درس في R Academy يتضمن محرر أكواد مدمج، لذا تكتب وتشغل أكواداً حقيقية مباشرة في متصفحك وتحصل على تعليقات فورية من الذكاء الاصطناعي — بدون إعداد محلي.

جميع الدروس في هذه الدورة

  1. مقدمة إلى Tidyverse
  2. معالجة البيانات باستخدام dplyr
  3. تنظيم البيانات باستخدام tidyr
← العودة إلى R Academy