0Pricing
R Academy · Pelajaran

Mengolah Data dengan dplyr

Pelajari cara memfilter, mengurutkan, memilih, mengubah, dan meringkas data secara efektif menggunakan dplyr.

Mengolah Data dengan dplyr adalah pelajaran R Academy gratis di CoddyKit. Ini adalah pelajaran 2 dari 3. Kamu bisa membaca pelajaran lengkapnya di bawah secara gratis — lalu praktikkan langsung di browser dengan editor kode bawaan dan tutor AI 24/7. Ini adalah bagian dari jalur belajar R Academy, dan progresmu tersinkronisasi di web dan aplikasi CoddyKit. Kursus R Academy mencakup 3 pelajaran total.

Pengantar Pengolahan Data dengan dplyr

Pengantar Pengolahan Data dengan dplyr

Package dplyr menyediakan alat yang andal untuk memfilter, mengurutkan, memilih, dan meringkas data di R.

Mengolah Data dengan dplyr — ilustrasi 1

Memfilter Baris

Memfilter Baris

Fungsi filter() memilih baris berdasarkan kondisi.

library(dplyr)
data <- mtcars %>% filter(mpg > 20)

Memilih Kolom

Memilih Kolom

Fungsi select() mengekstrak kolom tertentu.

data <- mtcars %>% select(mpg, hp, cyl)

Mengurutkan Data

Mengurutkan Data

Fungsi arrange() mengurutkan baris secara menaik atau menurun.

data <- mtcars %>% arrange(desc(mpg))

Memodifikasi Data

Memodifikasi Data

Fungsi mutate() membuat variabel baru.

data <- mtcars %>% mutate(mpg_to_hp = mpg / hp)

Meringkas Data

Meringkas Data

Fungsi summarize() menghitung statistik ringkasan.

summary_data <- mtcars %>% summarize(mean_mpg = mean(mpg), max_hp = max(hp))

Mengelompokkan Data

Mengelompokkan Data

Fungsi group_by() mengelompokkan data sebelum diringkas.

grouped_data <- mtcars %>% group_by(cyl) %>% summarize(mean_mpg = mean(mpg))

Menggabungkan Beberapa Fungsi dplyr

Menggabungkan Beberapa Fungsi dplyr

Anda dapat merangkai beberapa fungsi dplyr menggunakan operator pipa %>%.

data <- mtcars %>% filter(mpg > 20) %>% select(mpg, hp) %>% arrange(desc(hp))

Ringkasan

Ringkasan

Dalam pelajaran ini, Anda telah mempelajari:

  • Cara memfilter, memilih, mengurutkan, dan memodifikasi data menggunakan dplyr.
  • Cara meringkas dan mengelompokkan data.
  • Cara menggabungkan beberapa fungsi dplyr menggunakan operator pipa.
Mengolah Data dengan dplyr — ilustrasi 10

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Apakah pelajaran “Mengolah Data dengan dplyr” gratis?

Ya — teks lengkap “Mengolah Data dengan dplyr” gratis dibaca di sini di web. Untuk praktiknya secara interaktif (editor kode bawaan dan tutor AI 24/7) dan buka sisa kursus R Academy, upgrade ke CoddyKit PRO. Kursus R Academy mencakup 3 pelajaran total.

Apa yang akan aku pelajari di “Mengolah Data dengan dplyr”?

Pelajari cara memfilter, mengurutkan, memilih, mengubah, dan meringkas data secara efektif menggunakan dplyr. Kamu berlatih R Academy dengan kode praktik yang langsung kamu jalankan di browser, dan tutor AI 24/7 menjawab pertanyaanmu saat kamu mengerjakan pelajaran ini.

Apakah aku perlu pengalaman untuk memulai R Academy?

Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya. R Academy di CoddyKit dirancang untuk pemula hingga pelajar tingkat lanjut, jadi kamu bisa memulai di sini atau dari awal dan belajar sesuai kecepatan kamu sendiri. Ini adalah pelajaran 2 dari 3.

Berapa lama pelajaran “Mengolah Data dengan dplyr” memakan waktu?

Sebagian besar pelajaran CoddyKit memakan waktu sekitar 5–10 menit. Setiap pelajaran ringkas dan interaktif, jadi kamu membuat kemajuan stabil dan melanjutkan dari tempat kamu tinggalkan di web dan aplikasi.

Bisakah aku menulis dan menjalankan kode dalam pelajaran R Academy ini?

Ya. Setiap pelajaran R Academy menyertakan editor kode bawaan, jadi kamu menulis dan menjalankan kode nyata langsung di browser dan mendapatkan umpan balik AI instan — tidak diperlukan penyiapan lokal.

Semua pelajaran dalam kursus ini

  1. Pengenalan ke Tidyverse
  2. Mengolah Data dengan dplyr
  3. Merapikan Data dengan tidyr
← Kembali ke R Academy