تحديث مستويات عوامل البيانات في R

عندما يتعلق الأمر بتحويل مستوى من عامل داخل إطار البيانات في R، فإن العديد من الخيارات متاحة لك. في حالتك، ترغب في إزالة مستوى “Non-working adult” والصفوف المرتبطة به من إطار البيانات الخاص بك. يمكن تحقيق ذلك باستخدام وظيفة subset() بشكل فعال.

قبل أن نبدأ، دعني أوضح لك أن السبب وراء فشل الكود الذي قمت بتجربته يعود إلى الاستخدام الخاطئ لعملية المقارنة. في السطر:

rCopy code
if(qlfs$TravelMode[i] = "Non-working adult")

لاحظ أنه يجب استخدام == بدلاً من = لأن == هو عامل المقارنة بينما = يُستخدم للتعيين. بالإضافة إلى ذلك، يجب أن يكون المعامل “Non-working adult” بين علامتي اقتباس ليكون مقارنة صحيحة. بالتالي، يجب تعديل الكود إلى:

rCopy code
if(qlfs$TravelMode[i] == "Non-working adult")

الآن، بالنظر إلى الطريقة الصحيحة للقيام بذلك باستخدام وظيفة subset()، يمكنك استخدام الكود التالي:

rCopy code
qlfs <- subset(qlfs, TravelMode != "Non-working adult")

هذا السطر من الكود يختار كل الصفوف في إطار البيانات ‘qlfs’ التي لا تحتوي على “Non-working adult” كقيمة في عمود ‘TravelMode’. بمجرد تنفيذ هذا الكود، سيتمتع إطار البيانات الخاص بك بتحديث يحتوي على الصفوف المطلوبة فقط.

إذا كنت ترغب في تجاهل الصفوف التي تحتوي على “NA” بعد تنفيذ الكود، يمكنك استخدام الكود التالي:

rCopy code
qlfs <- na.omit(qlfs)

هذا سيقوم بإزالة أي صفوف تحتوي على قيم “NA” من إطار البيانات الخاص بك.

باستخدام هذه الطرق، يمكنك بسهولة إجراء التغييرات المطلوبة في إطار البيانات الخاص بك دون الحاجة إلى حلقات for غير ضرورية أو استخدام droplevels().

بالطبع، هذا الطريقة الفعّالة والبسيطة لتحقيق الهدف المطلوب في تحديث إطار البيانات الخاص بك. ومن المهم أن تعرف أيضًا أنه يمكنك استخدام وظيفة droplevels() لإزالة المستويات الغير مستخدمة بعد إجراء التغييرات اللازمة في البيانات.

بعد تطبيق الكود لإزالة “Non-working adult” من مستوى العامل، قد تجد أن هناك مستوياتٍ أخرى قد أصبحت فارغة. ولإزالتها، يمكنك استخدام droplevels() كما يلي:

rCopy code
qlfs$TravelMode <- droplevels(qlfs$TravelMode)

هذا السطر يعمل على تحديث عمود “TravelMode” في إطار البيانات ليتم استبعاد أي مستوى غير مستخدم بعد العملية الأولى لإزالة “Non-working adult”.

في الختام، يعد استخدام الوظائف subset() و droplevels() في R طريقة فعّالة وسريعة لإجراء التعديلات المطلوبة على البيانات دون الحاجة إلى استخدام حلقات for غير ضرورية أو تكرار عمليات تعديل البيانات. هذه الطرق توفر لك إمكانية التعامل مع البيانات الكبيرة بكفاءة وسهولة، مما يساعد في تحسين إنتاجيتك وفعاليتك في البرمجة باستخدام R.