Поздравляем!

Очистка данных в R

Maggie Matsui

Content Developer, DataCamp

Что вы изучили

Та же схема из урока 1.1: диагностика загрязнённых данных, последствия и очистка данных.

Глава 1: Типичные проблемы данных

Слева: планшет со стрелками от папки, облака, базы данных и документа — ограничения типов данных (строки, числа). По центру: числовая ось с двумя маркерами — ограничения диапазона значений. Справа: матрёшки — ограничения уникальности: поиск и обработка дубликатов.

Глава 2: Текстовые и категориальные данные

Слева: бейдж доступа — ограничения принадлежности: поиск несогласованных категорий и их объединение с помощью джойнов. По центру: квадраты, соединённые линиями — категориальные переменные: объединение в меньшее число категорий. Справа: два речевых пузыря — очистка текста: унификация форматов и проверка длин.

Глава 3: Сложные проблемы данных

Слева: шесть судейских форм — единообразие: унификация форматов валют и дат. По центру: таблица с тремя столбцами — перекрёстная проверка полей: суммирование по строкам и валидация возраста. Справа: пазл с недостающим элементом — полнота данных: поиск и обработка пропусков.

Глава 4: Связывание записей

Схема, показывающая этапы связывания записей

Развивайте и углубляйте полученные навыки

Категориальные данные
- Categorical Data in the Tidyverse
Текстовые данные
- String Manipulation with stringr in R
- Intermediate Regular Expressions in R
Написание чистого кода
- Defensive R Programming

Поздравляем!

Очистка данных в R