Zusammenfassung und Zeitplan

Dies ist ein Kurzüberblick über Datenverarbeitung mit tidyverse in R.

Das Material eignet sich für R-Nutzer, die bereits Erfahrung mit R haben und die tidyverse-Pakete kennenlernen möchten oder ihr Wissen um diese vertiefen wollen.

Im Folgenden werden einige Möglichkeiten eingeführt, wie Datenverarbeitung und -visualisierung mit R und dem tidyverse Paketen durchgeführt werden können. Hierbei werden grundlegende Kenntnisse von R vorausgesetzt.

Übersicht

Fragen

  • Wie organisiere ich tabellarische Daten? (tibble)
  • Wann sind Daten “tidy”?
  • Wie importiere ich Daten? (readr, readxl, …)
  • Wie transformiere ich Tabellen? (dplyr, tidyr)
  • Wie baue ich Workflows mit pipes? (magrittr)
  • Wie bearbeite ich Text? (stringr)
  • Wie führe ich mehrere Datensätze zusammen? (dplyr)
  • Wie visualisiere ich Daten? (ggplot2)

Ziele

  • Überblick über die Möglichkeiten der Datenverarbeitung mit tidyverse Paketen
  • Nachschlagewerk für die Verwendung von tidyverse Funktionen

Literatur

Als zusätzliche Lektüre und für einen detaillierten Einstieg im Selbststudium empfehlen wir das frei verfügbare Buch R for Data Science.

Abhängig von den gewählten Themen und Übungen, kann der tatsächliche Zeitplan etwas abweichen.

Daten

Folgende Dateien werden in den Beispielen verwendet:

Voraussetzungen

Folgende Installationen werden benötigt:

  • R version 4.2.0 oder neuer
  • tidyverse packages via install.packages(c("tidyverse", "readxl", "writexl"))

Alle Codebeispiele können in RStudio ausgeführt werden, wenn zuvor tidyverse geladen wurde. Zum Beispiel via library(tidyverse).