تحليل بيانات في R باستخدام مكتبة data.table: حساب عدد القيم غير NA في كل صف

في محاولة لحل مشكلتك والحصول على نتائج أفضل، يمكنك استخدام وظائف rowSums و is.na المتاحة في R بطريقة فعّالة دون الحاجة إلى الحلقات التي قد تكون أقل فعالية. لديك مجموعة البيانات d التي تحتوي على القيم NA، وترغب في إنشاء عمود جديد num_obs يحتوي على عدد القيم غير NA في كل صف. لتحقيق ذلك، يمكنك استخدام الكود التالي:

RCopy code
library(data.table)

# مجموعة البيانات الأصلية
a = c(1,2,3,4,NA)
b = c(6,NA,8,9,10)
c = c(11,12,NA,14,15)
d = data.table(a, b, c)

# إضافة عمود جديد num_obs
d[, num_obs := rowSums(!is.na(.SD)), .SDcols = names(d)]

# طباعة النتيجة
print(d)

في هذا الكود، تم استخدام rowSums لحساب عدد القيم غير NA في كل صف. الدالة !is.na(.SD) تُنتج مصفوفة من القيم المنطبقة على الشرط (غير NA)، ثم يتم حساب مجموع القيم في كل صف باستخدام rowSums. النتيجة تُخزن في عمود جديد يُسمى num_obs.

هذا النهج يعزز الكفاءة ويتجنب الحاجة إلى حلقة تكرار، مما يجعل الكود أكثر وضوحًا وأداءًا.

تحليل وتعديل البيانات يعتبر جزءًا أساسيًا في عملية تحليل البيانات والبرمجة باستخدام لغة R. في هذا السياق، تتيح مكتبة data.table إمكانيات قوية لتحليل وتحرير البيانات بشكل فعّال.

في الكود السابق، قمت باستخدام الوظيفة rowSums لحساب مجموع القيم غير NA في كل صف. يُظهر هذا الكود استخدام العديد من المفاهيم المتقدمة في R وdata.table، والتي قد تسهم في تحسين فهمك ومهاراتك في البرمجة. إليك بعض المعلومات الإضافية:

1. .SD و .SDcols: في data.table، .SD تُستخدم للإشارة إلى جميع الأعمدة (sub-data.table)، بينما .SDcols تُستخدم لتحديد الأعمدة المعنية. في الكود، استخدم .SDcols = names(d) لتحديد جميع الأعمدة في d.

2. تفوق data.table على الحلقات: بدلاً من استخدام حلقات للتلاعب في الصفوف، يُفضل استخدام الوظائف الرياضية المتاحة في data.table، حيث تُحسن الأداء بشكل كبير.

3. مزايا data.table: تتميز data.table بأداء فائق وقدرة على معالجة كميات كبيرة من البيانات بسرعة، مما يجعلها خيارًا شائعًا بين محللي البيانات والمبرمجين.

4. المزيد من الوظائف الرياضية: في R، هناك مجموعة واسعة من الوظائف الرياضية التي يمكن استخدامها لتحليل البيانات. مثل rowSums، هناك colSums و colMeans لحساب مجموع ومتوسط الأعمدة.

هذا السياق يعكس الطريقة التي يمكن بها تحسين فهم البرمجة في R من خلال استخدام مكتبة data.table والتعامل بشكل فعّال مع البيانات الكبيرة وتحليلها.