تحويل القيم باستخدام dplyr في R

في هذا السياق، يظهر أنك تواجه تحديًا في استخدام مكتبة dplyr لتعديل القيم في عمود معين بناءً على شروط معينة في لغة البرمجة R. سأقوم بتوفير إرشادات تفصيلية حول كيفية استخدام dplyr لتحقيق هذه المهمة.

أولاً وقبل البدء في الحلاقة باستخدام dplyr، يجب عليك التأكد من تحميل مكتبة dplyr إذا لم تكن قد قمت بذلك بالفعل. يمكنك فعل ذلك باستخدام الأمر التالي:

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

الآن، بعد تحميل مكتبة dplyr، يمكننا البدء في إعداد الحلاقة لتحقيق هدفك. يمكنك استخدام وظيفة mutate لتحديث القيم في عمود معين بناءً على شروط. في هذه الحالة، سنقوم بتعيين الشرط بأنه إذا كانت القيمة “Candy”، سنبقيها كما هي، وإذا كانت غير ذلك، سنقوم بتغييرها إلى “Non-Candy”.

اليك الشيفرة:

RCopy code
# قراءة البيانات
data <- data.frame(Candy = c("Candy", "Sanitizer", "Candy", "Water", "Cake", "Candy", "Ice Cream", "Gum", "Candy", "Coffee"))

# استخدام dplyr لتحديث البيانات
updated_data <- data %>%
  mutate(Candy = ifelse(Candy == "Candy", "Candy", "Non-Candy"))

# طباعة النتائج
print(updated_data)

تستخدم الوظيفة ifelse لتحديد القيم بناءً على الشروط المحددة. الآن، يمكنك أن تلاحظ أن القيم في العمود “Candy” تم تحديثها وفقًا للشروط المحددة.

باستخدام هذا الحلا، يمكنك بسهولة تحويل القيم في العمود إلى “Candy” و “Non-Candy” بناءً على الشروط التي حددتها.

بالطبع، دعنا نوسع المناقشة بشكل أعم حول استخدام مكتبة dplyr في R لتحقيق المزيد من العمليات البيانية على البيانات.

لتحليل البيانات بشكل فعّال باستخدام dplyr، يمكننا استخدام مجموعة من الوظائف الأخرى المتاحة. على سبيل المثال، يمكننا استخدام وظيفة group_by لتجميع البيانات بناءً على قيم محددة، وبعد ذلك استخدام وظيفة summarize لاستخراج إحصائيات ملخصة.

اليك مثال:

RCopy code
# قم بإضافة عمود إضافي يحتوي على عدد مرات ظهور كل قيمة
summary_data <- data %>%
  group_by(Candy) %>%
  summarize(count = n())

# طباعة النتائج
print(summary_data)

في هذا المثال، قمنا بتجميع البيانات بناءً على القيم في عمود “Candy”، ثم استخدمنا وظيفة summarize لحساب عدد المرات التي ظهرت فيها كل قيمة. هذا يوفر نظرة سريعة على توزيع القيم في العمود.

بالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدام dplyr للعديد من العمليات الأخرى مثل التصفية باستخدام filter، والفرز باستخدام arrange، وحساب المتوسط باستخدام mutate، والعديد من الوظائف الأخرى التي تسهل عليك تحليل البيانات بشكل فعّال.

الآن، يمكنك توسيع استخدامات dplyr لتلبية متطلبات تحليل بياناتك بشكل أوسع، وذلك من خلال استكشاف واستخدام مجموعة واسعة من الوظائف المتاحة في هذه المكتبة.