استخراج صفوف متتالية باستخدام R و tidyverse

في مشروعي البرمجي باستخدام لغة البرمجة R، أواجه تحديًا يتعلق باستخراج صفوف محددة من إطار البيانات (dataframe) الخاص بي، الذي يحتوي على حوالي 790 ملاحظة. الصفوف التي أرغب في استخراجها تحمل جميعها نفس الاسم “S_NAME” وتتبع بشكل متتالي الصف السابق الذي يحمل نفس الاسم.

على سبيل المثال، أود أن أستخرج الصفوف 4، 7، و 10، حيث تتبع كل واحدة منها الصف التي قبلها وتحمل جميعها اسم “S_NAME”.

للتغلب على هذا التحدي في R، يمكنك استخدام دالة تصفية (filter) مع مكتبة tidyverse. إليك كود قد يساعدك في تحقيق هذه المهمة:

RCopy code
# تثبيت وتحميل مكتبة tidyverse إذا لم تكن مثبتة بالفعل
if (!requireNamespace("tidyverse", quietly = TRUE)) {
  install.packages("tidyverse")
}

# تحميل مكتبة tidyverse
library(tidyverse)

# إنشاء إطار بيانات تجريبي
df <- data.frame(
  column1 = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10),
  column2 = c("cat", "hat", "S_NAME", "tin", "sin", "S_NAME", "foo", "sin", "S_NAME", "tinn")
)

# استخراج الصفوف التي تلبي الشرط
result <- df %>%
  filter(column2 == "S_NAME")

# طباعة النتائج
print(result)

تأكد من تغيير اسم العمود الذي يحتوي على القيم “S_NAME” إذا كان اسمه في إطار البيانات الخاص بك هو غير “column2”. يمكنك استخدام هذا الكود كنقطة انطلاق لفهم كيفية استخدام دالة التصفية في R لاستخراج الصفوف المطلوبة وتكرار هذه العملية لمشروعك الخاص.

في البرمجة باستخدام لغة R، تعد مكتبة tidyverse مجموعة قوية من الحزم تتيح للمبرمجين تحليل وتنظيف البيانات بشكل فعال. تتضمن هذه المكتبة مجموعة من الحزم المفيدة مثل dplyr و ggplot2، وتستخدم بشكل واسع في تحليل البيانات وإنشاء الرسوم البيانية في R.

في الكود السابق، تم استخدام الدالة %>% التي تُعرف باسم “pipe”، وهي ميزة تتيح لك تنفيذ سلسلة من العمليات بشكل تتابعي. في هذا السياق، تم استخدامها لتطبيق سلسلة من العمليات على إطار البيانات df.

الدالة filter() تقوم بتصفية الصفوف حسب الشرط المحدد. في هذه الحالة، تم استخدامها لاستخراج الصفوف التي تحتوي على قيمة “S_NAME” في العمود المحدد (في هذا السياق، column2).

يمكنك أيضًا استخدام الدالة select() لاستخراج أعمدة محددة من الإطار البيانات، والدالة arrange() لفرز الصفوف حسب قيمة محددة. هذه الدوال تعزز من إمكانيات تحليل البيانات وتنظيمها بشكل أفضل.

لتوسيع مهاراتك في R، يفضل استكشاف الدورات التعليمية عبر الإنترنت والمصادر المختلفة المتاحة، والتي تغطي مواضيع مثل tidyverse و ggplot2 وغيرها. ذلك يمكن أن يساعدك في تحسين فهمك لاستخدام R في مشاريعك البرمجية.