Joining Data in R using dplyr
Perform different join operations using the merge() function
Perform different join operations using dplyr join functions
You will need to join or merge two or more data sets at different points in your work as a data enthusiast. The dplyr package offers very sophisticated functions to help you achieve the join operation you desire. This project-based course, "Joining Data in R using dplyr" is for R users willing to advance their knowledge and skills. In this course, you will learn practical ways for data manipulation in R. We will talk about different join operations and spend a great deal of our time here joining the sales and customers data sets using the dplyr package. By the end of this 2-hour-long project, you will perform inner join, full (outer) join, right join, left join, cross join, semi join, and anti join using the merge() and dplyr functions. This project-based course is an intermediate-level course in R. Therefore, to get the most of this project, it is essential to have prior experience using R for basic analysis. I recommend that you complete the project titled: "Data Manipulation with dplyr in R" before you take this current project.
개발할 기술
- Data Management
- Data Manipulation
- Joins
- R Programming
- dplyr
단계별 학습
작업 영역이 있는 분할 화면으로 재생되는 동영상에서 강사는 다음을 단계별로 안내합니다.
Getting Started
Create and Clean data sets
Inner Join - Part 1
Inner Join - Part 2
Inner Join - Part 3
Full (Outer) Join
Left Join
Optional Practice Task: Right Join
Optional Cummulative Task: Cross, Semi & Anti Join
Wrap up
안내형 프로젝트 진행 방식
작업 영역은 브라우저에 바로 로드되는 클라우드 데스크톱으로, 다운로드할 필요가 없습니다.
분할 화면 동영상에서 강사가 프로젝트를 단계별로 안내해 줍니다.
자주 묻는 질문
자주 묻는 질문
안내 프로젝트를 구매하면 어떤 혜택이 있습니까?
데스크톱과 모바일에서 안내 프로젝트를 이용할 수 있습니까?
안내 프로젝트 강사는 누구입니까?
작업 완료 후 안내 프로젝트에서 해당 작업을 다운로드할 수 있습니까?
환불 규정은 어떻게 되나요?
재정 지원을 받을 수 있나요?
안내 프로젝트를 청강하고 동영상 일부를 무료로 볼 수 있습니까?
이 안내 프로젝트를 수행하려면 경험이 얼마나 필요합니까?
소프트웨어를 별도로 설치하지 않아도 바로 웹 브라우저를 통해 이 안내 프로젝트를 완료할 수 있습니까?
안내 프로젝트를 통해 어떤 학습 경험을 할 수 있습니까?
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