حلاً فعّالاً في R: جمع القيم عبر أعمدة معينة في DataFrame

عندما تواجه تحدياً في البرمجة باستخدام لغة R وتحديداً في إدارة البيانات باستخدام DataFrame، يمكنك بسهولة تنفيذ العمليات المعقدة مثل جمع القيم في أعمدة محددة. في هذا السياق، تبدو البيانات التي تعمل عليها مشابهة لبيانات DataFrame، حيث يوجد أعمدة للنتائج وأخرى للعمليات.

لحل هذا التحدي، يمكنك استخدام مجموعة من الوظائف القوية المتوفرة في R. أولاً وقبل كل شيء، تحتاج إلى استيراد مكتبة تسمى “dplyr”، التي توفر أدوات فعالة لتحليل البيانات. يمكنك فعل ذلك باستخدام الأمر التالي:

RCopy code
library(dplyr)

ثم، يمكنك استخدام دالة mutate لإنشاء عمود جديد يحتوي على مجموع القيم في الأعمدة المعنية. في حالتك، سنقوم بتجاوز القيم المفقودة (NA) باستخدام دالة rowSums التي تجمع القيم في صفوف البيانات. الكود قد يكون كما يلي:

RCopy code
df <- df %>%
  mutate(sum = rowSums(select(., starts_with("score"), na.rm = TRUE)))

في هذا السياق، يتم استخدام select(., starts_with("score")) لتحديد الأعمدة التي تبدأ بـ “score”، ثم rowSums لجمع القيم في صفوف البيانات. النتيجة تخزن في عمود جديد يسمى “sum”. يمكنك بسهولة تكرار هذا العمل على أي بيانات تكون لديك.

يُظهر هذا الكود كيف يمكن لـ R أن تكون أداة قوية لإدارة وتحليل البيانات، حيث توفر مجموعة من الدوال والمكتبات التي تجعل العمليات المعقدة مهمة سهلة.

في عالم البرمجة باستخدام R، يظهر لنا الكود السابق كفعال وسهل الفهم، ولكن دعنا نتعمق أكثر في الخطوات المستخدمة لحل هذه المشكلة.

أولاً، تم استيراد مكتبة dplyr، وهي جزء من حزمة tidyverse المعروفة في R، والتي توفر أدوات تحليل بيانات قوية ومنظمة. باستخدام mutate، تم إنشاء عمود جديد باسم “sum”. يتم استخدام select لتحديد الأعمدة ذات الاهتمام باستخدام starts_with("score")، مما يتيح لنا اختيار جميع الأعمدة التي تبدأ بـ “score”.

ثم تم استخدام rowSums لجمع قيم الصفوف. الخاصية na.rm = TRUE تساعد في تجاوز القيم المفقودة (NA) أثناء الجمع. هذا يعني أنه إذا كان هناك قيم مفقودة في أي من الأعمدة، فإن هذه القيم لن تؤثر على الناتج النهائي.

هذا الكود يعكس الطريقة التي يمكن بها تنظيم البيانات وإجراء عمليات تحليلية متقدمة باستخدام R. يتيح لك tidyverse التعامل بكفاءة مع البيانات وتحويلها بسلاسة، مما يوفر للمبرمج تجربة برمجية فعالة وفعّالة.