تحسين إدارة البيانات باستخدام مكتبة dplyr في لغة البرمجة R

في بيئة البرمجة R، يمكنك بسهولة حذف جميع الأعمدة في إطار البيانات باستثناء القليل المحدد باستخدام أسماء السلاسل الخاصة بها. تأتي هذه الحاجة عندما يكون لديك إطار بيانات كبير وترغب في التحكم في الأعمدة التي تريد الاحتفاظ بها.

للقيام بذلك، يمكنك استخدام الدالة select من مكتبة dplyr في R. سأوضح لك الطريقة بشكل مفصل:

أولاً وقبل كل شيء، قد يكون من الأفضل تحميل مكتبة dplyr إذا لم تكن قد قمت بذلك بالفعل. يمكنك فعل ذلك باستخدام الأمر التالي:

RCopy code
install.packages("dplyr")
library(dplyr)

بمجرد تحميل المكتبة، يمكنك استخدام الأمر التالي لحذف جميع الأعمدة باستثناء الـ 25 المحددة بواسطة أسماء السلاسل:

RCopy code
# قم بتحديد أسماء السلاسل التي تريد الاحتفاظ بها
selected_columns <- c("column1", "column2", ..., "column25")

# استخدم دالة select لاختيار الأعمدة المحددة فقط
your_data_frame <- your_data_frame %>% select(all_of(selected_columns))

يرجى استبدال “your_data_frame” بالاسم الفعلي لإطار البيانات الخاص بك، وتحديد أسماء السلاسل التي تريد الاحتفاظ بها في المصفوفة “selected_columns”.

هذا الكود يعتمد على مكتبة dplyr القوية في R، والتي توفر أدوات فعالة لتحليل وتنقية البيانات. يتم استخدام select هنا لاختيار الأعمدة المحددة بواسطة أسماء السلاسل.

بالطبع، دعوني أقدم لك مزيدًا من المعلومات حول استخدام مكتبة dplyr في R وكيف يمكن تحسين إدارة البيانات باستخدامها.

مكتبة dplyr هي جزء من حزمة tidyverse في R، والتي تهدف إلى تسهيل وتحسين عمليات التحليل والتلاعب في البيانات. يوفر dplyr مجموعة من الوظائف المحسنة للأداء لتحقيق عمليات شائعة مثل التصفية والتجميع والتحويل.

إليك بعض الوظائف الأساسية المتوفرة في مكتبة dplyr:

1. filter: تستخدم لاختيار الصفوف التي تستوفي شروط معينة.

   RCopy code
   your_data_frame <- your_data_frame %>% filter(column1 > 10, column2 == "value")
   

2. mutate: تستخدم لإنشاء أعمدة جديدة أو تحويل الأعمدة الحالية.

   RCopy code
   your_data_frame <- your_data_frame %>% mutate(new_column = column1 * 2, modified_column = log(column2))
   

3. arrange: تستخدم لفرز الصفوف بناءً على قيمة معينة في أحد الأعمدة.

   RCopy code
   your_data_frame <- your_data_frame %>% arrange(column1, desc(column2))
   

4. group_by و summarize: يمكن استخدامهما معًا لتجميع البيانات بناءً على فئة محددة واستخدام وظائف تجميع مثل sum أو mean.

   RCopy code
   your_data_frame <- your_data_frame %>% group_by(category_column) %>% summarize(avg_value = mean(value))
   

باستخدام هذه الوظائف، يمكنك تحسين تحليل البيانات الخاص بك وتنظيفها بشكل فعال. يجمع tidyverse بشكل عام بين مجموعة من الحزم مثل ggplot2 لرسم الرسوم البيانية وtibble لتحسين الإطارات البيانية، مما يجعلها مجتمعًا قويًا للتحليل البياني في R.