للقيام بإدراج القيم الفعلية كأعمدة في البيانات في R، يمكن استخدام الوظائف الأساسية في R لتحقيق هذا الهدف بسهولة. يمكن تنفيذ هذه المهمة باستخدام وظيفة spread()
من حزمة tidyr
في R. هذه الخطوات توضح كيفية تنفيذ العملية:
- تحميل الحزمة وقراءة البيانات:
يمكن تحميل الحزمة وقراءة البيانات باستخدام الأوامر التالية:
R# تحميل الحزمة
library(tidyr)
# قراءة البيانات من المصدر المتاح
df <- read.table(text = "id value variable
1 25.5 max_temp
1 16.4 min_temp
2 23.1 max_temp
3 12.1 min_temp", header = TRUE)
- تحويل البيانات إلى الشكل المناسب:
بعد قراءة البيانات، يمكن تحويلها إلى الشكل المناسب باستخدام الوظيفةspread()
من حزمةtidyr
:
R# تحويل البيانات إلى الشكل المناسب
df_transformed <- spread(df, variable, value)
- النتائج:
بعد تنفيذ الخطوتين السابقتين، سيكون لديك إطار بيانات جديد يحتوي على القيم الفعلية كأعمدة، كما هو مطلوب في المثال:
R# طباعة النتائج
print(df_transformed)
سينتج الكود السابق مخرجات تشبه ما ترغب في الحصول عليه:
-
تحويل قيم القواميس في Python: دليل سريع19/02/2024
-
أداء البحث في jQuery01/03/2024
-
تقسيم شاشة Android إلى نصفين27/03/2024
php id max_temp min_temp
1 1 25.5 16.4
2 2 23.1 <NA>
3 3 <NA> 12.1
بهذا، يمكنك الآن إدراج القيم الفعلية كأعمدة في إطار البيانات في R باستخدام حزمة tidyr
. تلك العملية تجعل عملية التحليل اللاحقة أسهل وأكثر دقة دون الحاجة إلى إجراء تعديلات يدوية في Excel.
المزيد من المعلومات
بالتأكيد، سنواصل تطوير المقال لتوضيح المزيد من النقاط وتقديم المعلومات الإضافية.
-
التعامل مع القيم المفقودة:
لاحظ أن بعض الصفوف قد تحتوي على قيم مفقودة. في المثال الخاص بك، الصف الثاني يفتقد قيمةmax_temp
، والصف الثالث يفتقد قيمةmin_temp
. يمكن التعامل مع هذه القيم المفقودة بطرق مختلفة، مثل ملء الفراغات بقيم محددة مثلNA
كما هو مبين في النتائج. -
الاستخدام الأساسي لحزمة tidyr:
يجب أن نلاحظ أن حزمةtidyr
توفر وظائف متقدمة لتنظيف البيانات وتشكيلها. بالإضافة إلىspread()
، هناك العديد من الوظائف الأخرى مثلgather()
التي تقوم بالعملية المعاكسة لـspread()
، وتمكنك من تحويل البيانات من الشكل الواسع إلى الشكل الطويل. -
استخدام الحزم الأخرى:
بالإضافة إلىtidyr
، هناك العديد من الحزم الأخرى في R التي توفر وظائف لتشكيل البيانات، مثل حزمةreshape2
وحزمةdplyr
. يمكن استكشاف هذه الحزم البديلة للقيام بنفس المهام بأساليب مختلفة. -
التحليل اللاحق:
بعد تحويل البيانات إلى الشكل المطلوب، يمكنك الآن القيام بالتحليل اللاحق بسهولة. يمكنك استخدام وظائف R الأخرى لتحليل البيانات، مثل الرسوم البيانية باستخدام حزمةggplot2
أو إجراء الاحتمالات والتحليل الإحصائي باستخدام حزمةstats
. -
التوثيق والمساعدة:
يمكن العثور على مزيد من المعلومات حول استخدام حزمةtidyr
وغيرها من حزم R من خلال الوثائق الرسمية والمجتمعات عبر الإنترنت مثل Stack Overflow و GitHub. يمكن لهذه المصادر أن توفر إرشادات ومساعدة في حل المشاكل وفهم استخدامات الوظائف بشكل أفضل.
باستخدام الإرشادات والأمثلة المقدمة أعلاه، يمكن للمستخدم الآن إجراء التحويلات اللازمة على بياناتهم في R بكفاءة وفعالية، مما يسهل عليهم التحليل واستكشاف البيانات بشكل أفضل وأدق.