Rendere ordinati i dati con tidyr
Trasformate dati disordinati in un formato tidy per facilitarne l'analisi, utilizzando le funzioni di tidyr.
Rendere ordinati i dati con tidyr è una lezione R Academy gratuita su CoddyKit. Questa è la lezione 3 di 3. Puoi leggere la lezione completa qui gratuitamente — poi esercitati direttamente nel browser con un editor di codice integrato e un tutor IA disponibile 24/7. Fa parte del percorso di apprendimento R Academy, e i tuoi progressi si sincronizzano tra il web e l'app CoddyKit. Il corso R Academy include 3 lezioni in totale.
Introduzione alla pulizia dei dati con tidyr
Il pacchetto tidyr aiuta a organizzare dati disordinati in un formato strutturato.
Pivot dei dati: dal formato ampio a quello lungo
Usi pivot_longer() per convertire i dati dal formato ampio al formato lungo.
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')Pivot dei dati: dal formato lungo a quello ampio
Usi pivot_wider() per convertire i dati dal formato lungo al formato ampio.
data_wide <- pivot_wider(data_long, names_from = 'Month', values_from = 'Score')Separazione delle colonne
La funzione separate() divide una colonna in più colonne.
data <- data.frame(Name = c('Alice_Smith', 'Bob_Jones'))
data_separated <- separate(data, Name, into = c('FirstName', 'LastName'), sep = '_')Unione delle colonne
La funzione unite() combina più colonne in una sola.
data_united <- unite(data_separated, FullName, FirstName, LastName, sep = ' ')Gestione dei valori mancanti
Usi drop_na() per rimuovere i valori mancanti da un dataset.
library(dplyr)
data_clean <- data %>% drop_na()Sostituzione dei valori mancanti
Usi replace_na() per riempire i valori mancanti con un valore specifico.
data_filled <- data %>% mutate(Score = replace_na(Score, 0))Combinazione di più funzioni tidyr
È possibile usare insieme pivot_longer(), separate() e unite() per una pulizia completa dei dati.
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 = ' ')Riepilogo
In questa lezione ha imparato:
- Come ristrutturare i dati usando
pivot_longer()epivot_wider(). - Come separare e unire le colonne per ottenere dati strutturati.
- Come gestire i valori mancanti usando
drop_na()ereplace_na().
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Scrivi ed esegui vero codice nel tuo browser, ricevi aiuto istantaneo da un tutor IA disponibile 24/7, e riprendi da dove hai lasciato sul web o nell'app.
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Domande Frequenti
La lezione «Rendere ordinati i dati con tidyr» è gratuita?
Sì — il testo completo di «Rendere ordinati i dati con tidyr» è gratuito qui sul web. Per esercitarvi in modo interattivo (un editor di codice integrato e un tutor IA 24/7) e sbloccare il resto del corso R Academy, passa a CoddyKit PRO. Il corso R Academy include 3 lezioni in totale.
Cosa imparerò in «Rendere ordinati i dati con tidyr»?
Trasformate dati disordinati in un formato tidy per facilitarne l'analisi, utilizzando le funzioni di tidyr. Eserciti R Academy con codice pratico che esegui direttamente nel browser, e un tutor IA 24/7 risponde alle tue domande mentre lavori sulla lezione.
Ho bisogno di esperienza per iniziare R Academy?
Non è richiesta alcuna esperienza precedente. R Academy su CoddyKit è strutturato per principianti e studenti avanzati, quindi puoi iniziare da qui o dall'inizio e procedere al tuo ritmo. Questa è la lezione 3 di 3.
Quanto tempo richiede la lezione «Rendere ordinati i dati con tidyr»?
La maggior parte delle lezioni CoddyKit richiede circa 5–10 minuti. Ogni lezione è breve e interattiva, quindi fai progressi costanti e riprendi esattamente da dove hai lasciato su web e app.
Posso scrivere ed eseguire codice in questa lezione R Academy?
Sì. Ogni lezione R Academy include un editor di codice integrato, quindi scrivi ed esegui codice reale direttamente nel tuo browser e ricevi feedback istantaneo dall'IA — nessuna configurazione locale necessaria.
Tutte le lezioni di questo corso
- Introduzione a Tidyverse
- Data wrangling con dplyr
- Rendere ordinati i dati con tidyr