Veri kümesini keşfetme

purrr ile Orta Düzey Fonksiyonel Programlama

Colin Fay

Data Scientist & R Hacker at ThinkR

Veri kümesi

rstudioconf: 5055 tweetten oluşan bir liste

length(rstudioconf)

length(rstudioconf[[1]])

5055

31

library(purrr)
vec_depth(rstudioconf)

Kaynak: ThinkR-open/datasets

JSON - Tipik bir API çıktısı

JSON == iç içe listeler

{
    "menu": {
        "id": "file",
        "value": "File",
        "popup": {
            "menuitem": [
                { "value": "New", "onclick": "CreateNewDoc" },
                { "value": "Open", "onclick": "OpenDoc" },
                { "value": "Close", "onclick": "CloseDoc" }
            ]
        }
    }
}

Yordayıcı tazeleme

Gördük:

map_*()
discard()
keep()

Yordayıcı işlevciller:

Bir öğe ve bir yordayıcı alır
Yordayıcıyı öğeye uygular

keep() & discard()

Koşulu sağlayan öğeleri keep() ile tutun:

keep(1:10, ~ .x < 5)

1 2 3 4

Koşulu sağlayan öğeleri discard() ile eler:

discard(1:10, ~ .x < 5)

5  6  7  8  9 10

Haydi pratik yapalım!

purrr ile Orta Düzey Fonksiyonel Programlama