Datenaufbereitung mit tidyverse:
Import/Export und Bereinigung
Data Science 1 - Programmieren & Visualisieren
Universität Hamburg, IMF
Wintersemester 2023/2024
Lernziele
Am Ende dieser VL- und Übungseinheit werden Sie
- Daten in R importieren und auch exportieren können.
- den Unterschied zwischen dem Export von CSV- oder TXT-Dateien und den sog. Rdata-Dateien kennen.
- die Grundprinzipien der Datenaufbereitung kennen.
- wissen, wie die Datenprüfung und -bereinigung in R mithilfe einiger Grund- und ‘tidyverse’-Funktionen erfolgt.
- einen weiteren Objekttypen kennengelernt haben: den sog. ‘tibble’
Was können Sie bis jetzt?
Aber wie kommen wir …
… von hier…
nach hier?
Die Datenaufbereitung
Die Datenaufbereitung | Komponenten
Modifiziert von: R for Data Science von Wickam & Grolemund, 2017 (lizensiert unter CC-BY-NC-ND 3.0 US).
Der Import (und Export)
Import aus Calc oder Excel
Basisfunktionen zum Importieren
Beispiel read.table()
→ Liest eine Datei im Tabellenformat ein und erstellt daraus einen data frame:
Roadmap für den Import
Beispiel | Import LOKALER CSV-Datei
Fütterungsversuch beim Kabeljau
- Tabellenblatt in der ODS Datei (aus der Calc Übungswoche 3) → als saubere CSV-Datei abgespeichert.
- Jetzt Import mit
read.csv():
- Überprüfung des Imports mit
str(),head()/tail(),View()undsummary():
'data.frame': 11 obs. of 2 variables:
$ Verzehr : num 1868 140 256 719 1714 ...
$ Wachstum: num 482.2 -90.5 -40.3 236 512.7 ... Verzehr Wachstum
1 1868.0 482.2
2 140.3 -90.5
3 255.6 -40.3
4 718.8 236.0
5 1714.4 512.7
6 1149.1 296.6 Verzehr Wachstum
Min. : 140.3 Min. :-90.50
1st Qu.: 323.8 1st Qu.:-15.05
Median : 718.8 Median :198.00
Mean : 856.2 Mean :180.02
3rd Qu.:1323.5 3rd Qu.:349.80
Max. :1868.0 Max. :512.70 Export von Daten
Wenn Sie Ihre Daten exportieren wollen, um sie dann mit anderen Programmen zu bearbeiten, verwenden Sie am besten das gleiche Format wie beim Import.
Die meisten Importfunktionen haben ein Äquivalent zum Exportieren:
write.table(),write.csv(),write.csv2()
Zurück zu unserem iris Skript
Was haben wir gerade gelernt?
# ------------------------------ Vorbereitung ----------------------------------
#### Laden von Paketen
library(tidyverse) # laedt 9 Pakete
#### Eigene Funktionen
# Variantionskoeffizient
cv <- function(x) {
sd(x)/mean(x)
}
# -------------------- Import und Datenaufbereitung ----------------------------
#### Import von CSV-Dateien
# Import des weiten (falsch strukturierten) Datensatzes --> KLAPPT NICHT
iris <- read.csv("iris.csv", sep = ";")
iris <- read.delim("iris.csv", sep = ";", header = FALSE)
# Import des in Calc transponierten (und dann als CSV-Datei gespeicherten)
# Datensatzes --> KLAPPT
iris <- read.csv("iris_transponiert.csv")
#### Datensichtung
iris
# View(iris)
head(iris)
tail(iris)
class(iris)
nrow(iris)
ncol(iris)
dim(iris)
names(iris)
typeof(iris$Sepal.Length)
typeof(iris$Species)
# Diese Funktion fasst die obigen zusammen --> IMMER VERWENDEN!
str(iris)
#### Aufgabe aus Uebungswoche 1: Daten zuerst nach Artnamen alphabetisch
# sortieren und dann innerhalb der Arten nach Kelchblattlaenge absteigend
arrange(iris, Species, desc(Sepal.Length))
# ------------ Alternative Variante (ohne Vorbehandlung in Calc) ---------------
# --> weiten Datensatz mit Funktion aus 'readr' Paket einlesen und anpassen
#### Import
iris2 <- read_delim("iris.csv", delim = ";", col_names = FALSE)
iris2
class(iris2) # ein tibble
#### Datenaufbereitung
iris2 <- t(iris2)
class(iris2)
iris2_names <- iris2[1, ]
iris2 <- iris2[-1, ]
iris2
colnames(iris2) <- iris2_names
rownames(iris2) <- NULL
iris2 <- iris2 |>
as.data.frame() |>
mutate(across(Sepal.Length:Petal.Width, as.double))
# Pruefen ob die Umwandlung richtig ist
head(iris2)
str(iris2)
# ------------------- Numerische deskriptive Statistik -------------------------
#### Berechnung verschiedener Statistiken pro Variable (hier Kronblattlaenge)
# Lageparameter
mean(iris$Petal.Length)
median(iris$Petal.Length)
# Streuungsparameter
min(iris$Petal.Length)
max(iris$Petal.Length)
range(iris$Petal.Length)
var(iris$Petal.Length)
sd(iris$Petal.Length)
sd(iris$Petal.Length)/sqrt(length(iris$Petal.Length))
cv(iris$Petal.Length) # mit eigener Funktion (siehe oben)
quantile(iris$Petal.Length, probs = c(0.25, 0.5, 0.75))
#### Berechnung der Statistiken fuer mehrere Spalten -> hier in einer Schleife
# Leere Liste erstellen
meine_statistiken <- vector("list", length = 4)
names(meine_statistiken) <- names(iris)[1:4]
# for-Schleife mit 4 Iterationen (fuer Spalte 1-4 in iris)
for (i in 1:4) {
meine_statistiken[[i]] <- c(
Min = min(iris[[i]]),
unteres_Quartil = quantile(iris[[i]], probs = 0.25),
Median = median(iris[[i]]),
Mittelwert = mean(iris[[i]]),
oberes_Quartil = quantile(iris[[i]], probs = 0.75),
Max = max(iris[[i]]),
Varianz = var(iris[[i]]),
Standardabweichung = sd(iris[[i]]),
Standardfehler = sd(iris[[i]])/sqrt(length(iris[[i]])),
Variationskoeffizient = cv(iris[[i]])
)
}
meine_statistiken
#### Shortcut-Funktion: summary()
summary(iris)
# Bei Faktoren ist die summary Anzeige anders als beim Typ 'character'
iris |>
mutate(Species = as.factor(Species)) |>
summary()
#### Eigene (gruppierte) Statistiken fuer verschiedene Spalten mit 'tidyverse'
iris |>
summarise(mean_sl = mean(Sepal.Length))
iris |>
summarise(across(Sepal.Length:Petal.Width, .fns = list(mean = mean, sd = sd)))
# Statistiken gruppiert nach Species berechnen geht fast genauso
iris |>
group_by(Species) |>
summarise(mean_sl = mean(Sepal.Length))
iris |>
group_by(Species) |>
summarise(across(Sepal.Length:Petal.Width, .fns = list(mean = mean, sd = sd)))
# ------------------- Grafische deskriptive Statistik --------------------------
#### Berechnung von Mittelwert und Standardabweichung
iris_summary <- iris |>
group_by(Species) |>
summarise(
PL_mean = mean(Petal.Length),
PL_sd = sd(Petal.Length)
) |>
# die Artnamen anpassen (hier Gattungsnamen anfuegen) und als Faktor speichern
mutate(Species = factor(paste0("Iris ", Species))) |>
# nun die Reihenfolge der Faktorstufen nach PL_mean sortieren
mutate(Species = fct_reorder(.f = Species, .x = PL_mean, .desc = TRUE))
# Datensatz pruefen
iris_summary
# Grafik erstellen mit dem 'ggplot2' Paket (in 'tidyverse enthalten')
iris_summary |>
ggplot(aes(x = Species, y = PL_mean)) +
geom_col(fill = "#004586") +
geom_errorbar((aes(ymin = PL_mean - PL_sd, ymax = PL_mean + PL_sd)),
width = 0.2) +
ylab("Blütenblattlänge (in cm)") +
xlab("Schwertlilienart (Gattung Iris)") +
theme_bw()Zurück zu unserem Kabeljau Skript
Was haben wir gerade gelernt?
(Beim folgenden Code-Fenster sind oben rechts 2 Buttons versteckt: Fullscreen und In die Zwischenablage kopieren
\(\rightarrow\) einfach mit der Maus rüber hovern und Button wählen.)
# ------------------------------ Vorbereitung ----------------------------------
#### Laden von Paketen
library(tidyverse)
# library(readODS)
# library(readxl)
#### Eigene Funktionen
# -------------------- Import und Datenaufbereitung ----------------------------
#### Import von Calc- und Excel-Dateien (ODS- und XLSX-Format)
# Import einer ODS-Datei mit dem 'readODS' Paket
kabeljau <- readODS::read_ods("DS1_W03_Streudiagramm_Kabeljau.ods",
sheet = "Daten_Visualisierung")
str(kabeljau)
# Import einer XLSX-Datei mit z.B. dem 'readxl' Paket
kabeljau2 <- readxl::read_excel("DS1_W03_Streudiagramm_Kabeljau.xlsx",
sheet = "Daten_Visualisierung")
str(kabeljau2)
#### Datensichtung und -transformation
# Anpassen der Spaltennamen
names(kabeljau) <- c("verzehr", "wachstum")
str(kabeljau)
# Wertebereich pruefen
summary(kabeljau)
# ---------------------- Lineare Regression: Berechnung ------------------------
# (-> Lektion L03 in DSB-02-Datenexploration mit R)
#### Manuelle Berechnung
# Um Tipparbeit zu sparen, speichern wir die Spalten als einzelne Vektoren
x <- kabeljau$verzehr
y <- kabeljau$wachstum
# Steigungsparameter b berechnen
b <- cov(x = x, y = y)/ var(x) # der shortcut mit der Kovarianz und Varianz
b
# Achsenabschnitt a berechnen
a <- mean(y) - b*mean(x)
a
# Das Bestimmtheitsmass R^2 berechnen
y_obs <- a + b*x # die vorhergesagten Werte
ss_gesamt <- sum( (y - mean(y))^2 ) # Summenquadrate Gesamt
ss_regression <- sum( (y_obs - mean(y))^2 ) # Summenquadrate der Regression
R2 <- round(ss_regression/ss_gesamt, 4)
R2
##### Zum Vergleich die Regression automatisch berechnen mit lm()
# Erstellung des Modells
mod <- lm(formula = wachstum ~ verzehr, data = kabeljau)
mod
# Ausgabe nur der beiden Koeffizienten
coef(mod)
# Ausgabe aller wichtigen Statistiken des Modells, inklusive von R^2
# (mehr dazu in Data Science 2)
summary(mod)
# ------------------- Lineare Regression: Visualisierung ----------------------
#### Visualisierung mit den Basisfunktionen (-> Lektion L02 und L03 in DSB-02)
# Sog. high-level Funktion plot()
plot(x = kabeljau$verzehr, y = kabeljau$wachstum,
pch = 15, cex = 1.2, col = "#004586",
xlab = "Verzehr/Konsum (J/g/Tag", ylab = "Wachstum (J/g/Tag")
# Sog. low-level Funktionen, die Elemente in den angezeigten Plot einfuegen
abline(a = a, b = b)
title(
main = paste0("wachstum = ", round(a, 3), " + ", round(b, 3), "*verzehr"),
sub = paste0("Bestimmtheitsmaß R^2 = ", R2)
) # (paste0() verkettet Zeichen miteinander)
#### Visualisierung mit ggplot2 (-> siehe swirl-Kurs DSB-04)
kabeljau |>
ggplot(aes(x = verzehr, y = wachstum)) + # initiert Plot
geom_point(colour = "#004586", shape = 15, size = 3) +
# Punktelemente hinzufuegen
geom_abline(slope = b, intercept = a) +
# Achsenbeschriftung anpassen und Titel hinzufuegen
labs(x = "Verzehr/Konsum (J/g/Tag", y = "Wachstum (J/g/Tag",
title = str_c("wachstum = ", round(a, 3), " + ", round(b, 3), "*verzehr"),
subtitle = str_c("Bestimmtheitsmaß R^2 = ", R2)) +
# das Layout anpassen
theme_classic()‘Tidy (uni)verse’
Ist eine Sammlung von R Paketen, die die gleiche Philosophie teilen und aufeinander abgestimmt sind:
Modifiziert von: R for Data Science von Wickam & Grolemund, 2017 (lizensiert unter CC-BY-NC-ND 3.0 US).
Moment … ein kurzer Abstecher zu Paketen
Der Suchpfad
Wenn ein spezifisches Paket geladen wird, wird es als ‘default’ zum Suchpfad hinzugefügt:
Reihenfolge der Suchumgebungen
- Um eine Funktion aufrufen zu können, muss R sie erstmal finden. Dafür sucht R als erstes in der globalen Umgebung.
- Anschließend sucht R im Suchpfad, also der Liste aller geladenen Pakete, und zwar in einer spezifischen Reihenfolge.
- Wenn R mehrere Funktionen mit dem gleichen Namen findet, verwendet es die Funktion des zuletzt geladenen Pakets.
Modifiziert von: Advanced R von H. Wickam, 2014
Wie kann man Pakete aus der Sitzung deaktivieren?
Pakete werden aus dem Suchpfad einfach mit detach() entfernt
Oder indem die Box neben dem Paketnamen im ‘Packages’ Fenster entfernt wird:
Your turn …
00:20
Quiz 1 | Funktionskonflikte
Datenbereinigung mit ‘tidyr’
Handling fehlender Werte
3 hilfreiche Funktionen für den Umgang mit NAs
tidyr::drop_na(data, ...): Lässt ganze Reihen, die fehlende Werte enthält, entfallen.tidyr::fill(data, ..., .direction = c("down", "up")): Füllt fehlende Werte mit den vorherigen (direction = “down”) oder nachfolgenden (direction = “up”) Einträgen auf.tidyr::replace_na(data, replace = list(), ...): Ersetzt fehlende Werte mit einem spezifischen Wert für jede Spalte.
Your turn …
05:00
Quiz 2-4 | Handling fehlender Werte
Der Datensatz
Gegeben sind folgende hydrografische Messungen der Ostsee-Station 1321 vom August 2015 :
station lat long depth pres temp psal doxy
1 1321 55 13.3 47 0.2 17.93 8.167 NA
2 1321 55 13.3 47 1.0 NA NA NA
3 1321 55 13.3 47 5.0 NA 8.328 4.60
4 1321 55 13.3 47 10.0 17.49 8.349 4.50
5 1321 55 13.3 47 15.0 17.44 NA 4.50
6 1321 55 13.3 47 20.0 17.04 8.340 4.50
7 1321 55 13.3 47 25.0 NA 8.303 4.60
8 1321 55 13.3 47 30.0 15.56 NA 4.60
9 1321 55 13.3 47 35.0 11.29 7.915 4.78
10 1321 55 13.3 47 40.0 NA 8.417 NA
11 1321 55 13.3 47 45.0 11.19 NA NApres = Druck, temp = Temperatur, psal = Salinität, doxy = gelöster Sauerstoff
2 | Zeilen mit NAs entfernen
Entfernen Sie alle Zeilen, wo es fehlende Werte bei der Salinität gibt.
3 | NAs ersetzen
Ersetzen bzw. ‘füllen’ Sie die NAs in allen 3 Parametern mit den jeweils vorherigen (ansonsten nachfolgenden) Werten auf.
pres temp psal doxy
1 0.2 17.93 8.167 4.60
2 1.0 17.93 8.167 4.60
3 5.0 17.93 8.328 4.60
4 10.0 17.49 8.349 4.50
5 15.0 17.44 8.349 4.50
6 20.0 17.04 8.340 4.50
7 25.0 17.04 8.303 4.60
8 30.0 15.56 8.303 4.60
9 35.0 11.29 7.915 4.78
10 40.0 11.29 8.417 4.78
11 45.0 11.19 8.417 4.784 | NAs austauschen
Tauschen Sie die NAs mit dem Median des jeweiligen Parameters aus.
sample1_mod3 <- replace_na(sample1, list(
temp = median(sample1$temp, na.rm = TRUE),
psal = median(sample1$psal, na.rm = TRUE),
doxy = median(sample1$doxy, na.rm = TRUE) )
)
sample1_mod3[ ,5:8] pres temp psal doxy
1 0.2 17.93 8.167 4.60
2 1.0 17.04 8.328 4.60
3 5.0 17.04 8.328 4.60
4 10.0 17.49 8.349 4.50
5 15.0 17.44 8.328 4.50
6 20.0 17.04 8.340 4.50
7 25.0 17.04 8.303 4.60
8 30.0 15.56 8.328 4.60
9 35.0 11.29 7.915 4.78
10 40.0 17.04 8.417 4.60
11 45.0 11.19 8.328 4.60Anpassung der Daten an ein standardisiertes Muster
Wechsel zwischen dem langen und weiten Format
Pivot-Tabellenmanager in Calc
Funktionen im R Paket tidyr
Das ‘tidyr’ Paket bietet zwei Funktionen für den Wechsel des Formats:
- Von weit zu lang:
pivot_longer()(ehemalsgather()) - Von lang zu weit:
pivot_wider()(ehemalsspread())
Wechsel von weitem zum langen Format | 1
pivot_longer() → bewegt Spaltennamen in eine Schlüsselspalte und rafft die Werte der Spalten in eine einzelne Spalte zusammen.
Wechsel vom langem zum weiten Format
pivot_wider() → bewegt einzigartige Werte der Schlüsselspalte in die Spaltennamen und verbreitet die Werte der Spalte auf neue Spalten.
Trennen und verbinden von Spalten bzw. Informationen
Your turn …
05:00
Quiz 5-7 | Datenformat ändern
Ein Vergleich
Warum sind pivot_longer() und pivot_wider() nicht perfekt symmetrisch? Begutachten Sie sorgfältig folgenden Datensatz (hier wieder ein tibble):
# A tibble: 9 × 3
year quarter stock_return
<dbl> <int> <dbl>
1 2014 2 0.97
2 2014 3 1.13
3 2014 4 0.77
4 2015 1 0.61
5 2015 2 0.77
6 2015 3 1
7 2015 4 0.95
8 2016 1 0.79
9 2016 2 1.365 | Von lang zu weit
Vervollständigen Sie den Code, um den Datensatz in folgendes Format zu bringen:
# A tibble: 3 × 5
year `2` `3` `4` `1`
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 2014 0.97 1.13 0.77 NA
2 2015 0.77 1 0.95 0.61
3 2016 1.36 NA NA 0.796 | Von weit zu lang
Vervollständigen Sie den Code, um den Datensatz zurück ins ursprüngliche Format zu bringen.
stocks_mod2 <- pivot_longer(
stocks_mod1,
cols = `1`:`2`,
names_to = 'quarter',
values_to = 'stock_return'
)
stocks_mod2# A tibble: 12 × 3
year quarter stock_return
<dbl> <chr> <dbl>
1 2014 1 NA
2 2014 4 0.77
3 2014 3 1.13
4 2014 2 0.97
5 2015 1 0.61
6 2015 4 0.95
7 2015 3 1
8 2015 2 0.77
9 2016 1 0.79
10 2016 4 NA
11 2016 3 NA
12 2016 2 1.367 | Unterschied
Zurück zur Eingangsfrage: Warum sind pivot_longer() und pivot_wider() nicht perfekt symmetrisch?
Quiz 8 | Trennen von Spalten
Füllen Sie den Code aus, um die Spalten quarter und year (mit ‘/’ als Trennzeichen) zusammenzufügen und diese dann wieder zu trennen:
# A tibble: 9 × 2
time stock_return
<chr> <dbl>
1 2/2014 0.97
2 3/2014 1.13
3 4/2014 0.77
4 1/2015 0.61
5 2/2015 0.77
6 3/2015 1
7 4/2015 0.95
8 1/2016 0.79
9 2/2016 1.36# A tibble: 9 × 3
quarter year stock_return
<chr> <chr> <dbl>
1 2 2014 0.97
2 3 2014 1.13
3 4 2014 0.77
4 1 2015 0.61
5 2 2015 0.77
6 3 2015 1
7 4 2015 0.95
8 1 2016 0.79
9 2 2016 1.36tibbles
Was sind eigentlich ‘tibbles’?
tibble vs. data frame
- Das ‘tibble’ Paket ermöglicht eine neue ‘tbl_df’ Klasse, welche striktere Qualitätschecks bereitstellt und sich besser formatieren lässt als die traditionellen ‘data frames’.
- Alle Funktionen für ‘data frames’ funktionieren auch bei ‘tibbles’.
- Alle ‘tidyverse’ Pakete generieren automatisch ‘tibbles’.
- Werden automatisch erstellt
- beim Import von Daten mittels
read_XXX()Funktionen des ‘readr’ Pakets. - bei starken Umstrukturierungen von ‘data frames’ mit Funktionen aus einem der ‘tidyverse’ Pakete.
- beim Import von Daten mittels
- Mehr zu ‘tibbles’ gibt es hier:
vignette("tibble").
Übungsaufgabe
Aufgabe 1 | R Skript vervollständigen
Beispieldatensatz daphnia.txt
Der folgende Datensatz sollte aus der Übungswoche 1 (Datenimport in Calc) bekannt sein. Ziel war hier, nach dem Import und der Bereinigung die Daten nach der Kontrollgruppe, der Müggelsee-Population und einer Überlebensrate an Tag 14 von null zu filtern.
(Beim folgenden Code-Fenster sind oben rechts 2 Buttons versteckt: Fullscreen und In die Zwischenablage kopieren
\(\rightarrow\) einfach mit der Maus rüber hovern und Button wählen.)
# AUFGABE: Fuellen Sie die Luecken '...' und fuehren Sie den Code in R aus!
# ------------------------------ Vorbereitung ----------------------------------
#### Laden von Paketen
library(tidyverse) # laedt 9 Pakete
#### Eigene Funktionen
# -------------------- Import und Datenaufbereitung ----------------------------
# (analog zu Uebungswoche 1)
#### Import von TXT-Datei
# (-> Lektion L01 in DSB-03-Datenaufbereitung oder per Anleitung durchs Tidyversum)
daphnia <- ...("daphnia.txt", sep = ",", header = TRUE)
#### Datensichtung
# (-> Lektion L02 in DSB-03)
# Betrachtung des Inhalts
daphnia
# View(daphnia)
...(daphnia) # zeigt erste 6 Zeilen (Kopfzeilen)
...(daphnia) # zeigt letzte 6 Zeilen (Endzeilen)
# Identifikation der Objektklasse (Vektor, Matrix, dataframe,..)
...(daphnia)
# Ausgabe der Anzahl an Zeilen und Spalten
...(daphnia) # Anzahl Zeilen
...(daphnia) # Anzahl Spalten
...(daphnia) # Anzahl aller Dimensionen
# Spaltennamen
...(daphnia)
# Datentyp pro Spalte
...(daphnia$round)
...(daphnia$pop.treatment)
# Die gesamte Struktur auf einmal anzeigen lassen
...(daphnia)
# Bei kategorialen Variablen ist es sinnvoll sich alle Gruppen anzeigen zu lassen
unique(daphnia...) # Spalte 'exp_id' auswaehlen
unique(daphnia...) # Spalte 'clone' auswaehlen
unique(daphnia...) # Spalte 'pop.treatment' auswaehlen
# -> man kann diese Funktion auch auf alle Spalten gleichzeitig anwenden:
# mit der map() Funktion aus dem tidyverse Paket 'purrr'
# (bald im Kurs DSB-06-Fortgeschrittene Programmierung)
map(daphnia, ~unique(.))
#### Datentransformation
# (-> siehe Lektion L04-L06 in DSB-03 und L01-L02 in DSB-05-Handling spezieller Datentypen)
# Trennen der Spalte pop.treatment und Umkonvertierung von character zu factor
daphnia <- daphnia |>
...(col = "pop.treatment", into = c("population", "treatment"), sep = ...) |>
mutate(population = as.factor(population), treatment = as.factor(treatment))
# Filtern und Anzahl Zeilen ausgeben
daphnia |>
filter(population == "popM", treatment == "control", survived_t14 == 0) |>
count() # -> bei 2 Zeilen trifft die Bedingung zuÜbungsdateien und Fallstudiendaten
- Versuchen Sie die verschiedenen Übungsdateien (in Moodle verfügbar) zu importieren und gegebenfalls zu bereinigen.
- Importieren Sie die Dateien ihrer ausgewählten Fallstudie und nehmen Sie eine erste Datensichtung vor.
Optionale Swirl-Lektionen zur Vertiefung
Kurs DS1-03-Datenaufbereitung oder per Anleitung durchs Tidyversum
- L01-Import und Export von Daten
- L02-Daten sichten
- L03-Einführung ins Tidyversum
- L04-Datenbereinigung mit tidyr
Total konfus?
Lesetipps
- Kapitel 11 Data import und
- Kapitel 12 Tidy data in ‘R for Data Science’.
- Posit und DSB Cheatsheets (s. nächste Folien)
Posit Cheatsheet | 1
Überblick an tidyverse Funktionen zum Datenimport
Cheatsheet zum tidyr Paket frei verfügbar unter diesem Link.
Posit Cheatsheet | 2
Überblick an Funktionen im tidyr Paket
Cheatsheet zum tidyr Paket frei verfügbar unter diesem Link.
DSB Cheatsheet: Basic R functions
Enthält wichtigste Funktionen der Datenaufbereitung
Total gelangweilt?
Dann testen Sie doch Ihr Wissen in folgendem Abschlussquiz…
Abschlussquiz
Bei weiteren Fragen: saskia.otto(at)uni-hamburg.de
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