تحليل البيانات باستخدام مكتبة dplyr في R

لين، من الواضح أنك تبحث عن طريقة لتجميع البيانات في إطار اللغة R بحيث يمكنك حساب المتوسط والوسيط للوزن والطول في كل فئة عمرية. يمكنك القيام بذلك باستخدام وظيفة “group_by” في مكتبة “dplyr”، وهي واحدة من أشهر مكتبات R لمعالجة البيانات.

قبل البدء، يجب عليك التأكد من تثبيت مكتبة “dplyr” إذا لم تكن مثبتة بالفعل. يمكنك فعل ذلك باستخدام الأمر التالي:

RCopy code
install.packages("dplyr")

بعد ذلك، قم بتحميل المكتبة:

RCopy code
library(dplyr)

الآن، لنفترض أن إطار بياناتك يسمى “df”، يمكنك استخدام وظيفة “group_by” مع وظيفة “summarize” لحساب المتوسط والوسيط لكل فئة عمرية. اليك كيفية القيام بذلك:

RCopy code
# تجميع البيانات حسب العمر وحساب المتوسط والوسيط للوزن والطول
result <- df %>%
  group_by(age) %>%
  summarize(avg_weight = mean(weight),
            median_weight = median(weight),
            avg_height = mean(height),
            median_height = median(height))

# طباعة النتائج
print(result)

سيقوم الكود أعلاه بتجميع البيانات حسب العمر، ثم حساب المتوسط والوسيط للوزن والطول في كل فئة عمرية، ومن ثم طباعة النتائج.

هذه هي الطريقة المثلى للقيام بما تحتاجه في R بواسطة مكتبة “dplyr”. إذا كنت بحاجة إلى مزيد من المساعدة أو لديك أي استفسارات، فلا تتردد في طرحها!

بالطبع! يتيح استخدام مكتبة “dplyr” في R العديد من الوظائف القوية لتحليل البيانات وتحويلها بطريقة فعالة ومنظمة. إليك بعض المعلومات الإضافية حول كيفية استخدام “dplyr” لمعالجة البيانات:

1. وظيفة filter(): تستخدم لاختيار الصفوف التي تطابق شرطًا محددًا. على سبيل المثال، إذا أردت اختيار الأفراد الذين يبلغون 20 عامًا فأكثر، يمكنك استخدام:

RCopy code
filtered_data <- df %>% filter(age >= 20)

2. وظيفة mutate(): تستخدم لإضافة متغيرات جديدة إلى الإطار البيانات أو تعديل المتغيرات الحالية. مثلاً، إذا أردت تحويل الأوزان من كيلوغرام إلى جرام، يمكنك استخدام:

RCopy code
mutated_data <- df %>% mutate(weight_grams = weight * 1000)

3. وظيفة arrange(): تستخدم لفرز الصفوف بناءً على قيمة معينة. على سبيل المثال، إذا أردت فرز البيانات حسب الوزن بترتيب تنازلي، يمكنك استخدام:

RCopy code
arranged_data <- df %>% arrange(desc(weight))

4. وظيفة select(): تستخدم لاختيار الأعمدة المطلوبة من الإطار البيانات. مثلاً، إذا كنت تريد اختيار الأعمدة age وweight فقط، يمكنك استخدام:

RCopy code
selected_data <- df %>% select(age, weight)

5. وظيفة rename(): تستخدم لإعادة تسمية الأعمدة. على سبيل المثال، إذا كنت تريد إعادة تسمية العمود weight إلى column_weight، يمكنك استخدام:

RCopy code
renamed_data <- df %>% rename(column_weight = weight)

باستخدام هذه الوظائف، يمكنك إجراء مجموعة متنوعة من عمليات تحليل البيانات وتجهيزها بشكل فعال وسلس في R باستخدام مكتبة “dplyr”.