Transformar
La segunda parte del libro fue una inmersión profunda en la visualización de datos. En esta parte del libro, aprenderá sobre los tipos de variables más importantes que encontrará dentro de un data frame y aprenderá las herramientas que puede usar para trabajar con ellos.
Puede leer estos capítulos cuando los necesite; están diseñados para ser en gran medida independientes para que puedan leerse desordenados.
12 Vectores lógicos te enseña sobre vectores lógicos. Estos son el tipo de vector más simple, pero son extremadamente poderosos. Aprenderá cómo crearlos con comparaciones numéricas, cómo combinarlos con álgebra booleana, cómo usarlos en resúmenes y cómo usarlos para transformaciones condicionales.
13 Números se sumerge en herramientas para vectores de números, la potencia de la ciencia de datos. Aprenderá más sobre contar y un montón de funciones importantes de transformación y resumen.
14 Caracteres te dará las herramientas para trabajar con cadenas de caracteres: las cortarás, las cortarás en dados y las volverás a unir. Este capítulo se centra principalmente en el paquete stringr, pero también aprenderá algunas funciones tidyr más dedicadas a extraer datos de cadenas caracteres.
15 Expresiones regulares le presenta las expresiones regulares, una poderosa herramienta para manipular cadenas de caracteres. Este capítulo lo llevará de pensar que un gato caminó sobre su teclado a leer y escribir patrones de cadenas de caracteres complejos.
16 Factores introduce factores: el tipo de datos que utiliza R para almacenar datos categóricos. Usa un factor cuando la variable tiene un conjunto fijo de valores posibles, o cuando desea usar un orden no alfabético de una cadena de caracteres.
17 Fechas y horas le dará las herramientas clave para trabajar con fechas y fechas-horas. Desafortunadamente, cuanto más aprende sobre las fechas y horas, más complicadas parecen volverse, pero con la ayuda del paquete lubridate, aprenderá a superar los desafíos más comunes.
18 Valores faltanres analiza los valores perdidos en profundidad. Los hemos discutido un par de veces de forma aislada, pero ahora es el momento de discutirlos de manera integral, ayudándolo a comprender la diferencia entre los valores faltantes implícitos y explícitos, y cómo y por qué podría convertir entre ellos.
19 Uniones termina esta parte del libro brindándole herramientas para unir dos (o más) marcos de datos. Aprender sobre combinaciones lo obligará a lidiar con la idea de las claves y pensar en cómo identifica cada fila en un conjunto de datos.