Dönüştürme
Kitabın ikinci kısmında veri görselleştirmeyi derinlemesine ele aldık. Bu kısımda ise bir veri çerçevesinde karşılaşacağınız en önemli değişken türlerini ve bunlarla çalışmanızı sağlayan araçları öğreneceksiniz.
Bu bölümleri ihtiyaç duydukça okuyabilirsiniz. Büyük ölçüde birbirinden bağımsız tasarlandıkları için belirli bir sırayı izlemeniz gerekmez.
12 Mantıksal vektörler bölümünde mantıksal vektörleri (logical vectors) öğreneceksiniz. Bunlar vektörlerin en basit türüdür, ancak son derece güçlüdürler. Bu vektörleri sayısal karşılaştırmalarla oluşturmayı, Boole cebiriyle birleştirmeyi, özetlerde kullanmayı ve koşullu dönüştürmeler uygulamayı göreceksiniz.
13 Sayılar bölümünde, veri biliminin temel gücünü sağlayan sayısal vektörlerle çalışmaya yönelik araçları ayrıntılı biçimde inceleyeceksiniz. Sayma işlemi ve bir dizi önemli dönüştürme ve özetleme fonksiyonu hakkında daha fazla bilgi edineceksiniz.
14 Karakter dizileri bölümünde karakter dizileriyle (strings) çalışmak için gereken araçları öğrenecek; karakter dizilerini dilimleyecek, parçalara ayıracak ve yeniden birleştireceksiniz. Bu bölüm ağırlıklı olarak stringr paketine odaklanır; ancak karakter dizilerinden veri çıkarmaya adanmış birkaç tidyr fonksiyonunu da öğreneceksiniz.
15 Düzenli ifadeler bölümünde, karakter dizilerini işlemek için güçlü bir araç olan düzenli ifadelerle (regular expressions) tanışacaksınız. Bölümün sonunda, ilk bakışta “Klavyenin üzerinden bir kedi mi geçti?” dedirten bu ifadelerle karmaşık karakter dizisi kalıplarını okuyup yazabilir hâle geleceksiniz.
16 Faktörler bölümünde, R’ın kategorik verileri saklamak için kullandığı veri türü olan faktörleri (factors) öğreneceksiniz. Bir değişkenin sabit bir olası değerler kümesi olduğunda veya bir karakter dizisi için alfabetik olmayan bir sıralama kullanmak istediğinizde faktör kullanırsınız.
17 Tarih ve saatler bölümünde tarihler ve tarih-saatlerle çalışmak için gereken temel araçları öğreneceksiniz. Ne yazık ki tarih-saatler, onları öğrendikçe daha da karmaşık görünmeye başlar; ancak lubridate paketinin yardımıyla en yaygın zorlukların üstesinden gelebileceksiniz.
18 Eksik değerler bölümünde eksik değerleri derinlemesine ele alacağız. Daha önce farklı yerlerde değindiğimiz bu konuyu şimdi bir bütün olarak inceleyecek; örtük (implicit) ve açık (explicit) eksik değerler arasındaki farkı ve bunlar arasında nasıl ve neden dönüşüm yapabileceğinizi öğreneceksiniz.
19 Birleştirmeler bölümünde iki veya daha fazla veri çerçevesini birleştirmeye yönelik araçları öğrenerek bu kısmı tamamlayacaksınız. Birleştirmeleri (joins) öğrenirken anahtar (key) kavramıyla tanışacak ve bir veri kümesindeki her satırı nasıl tanımladığınızı düşünmeye başlayacaksınız.