تغیرات اور جمع

منتخب کرنے اور فلٹر کرنے کے علاوہ، dplyr نئے حسابی کالم بنانے اور ڈیٹا کو گروپس میں جمع کرکے اس کا خلاصہ کرنے کی طاقتور صلاحیتیں پیش کرتا ہے۔

نئے کالم بنانا: mutate()

mutate() فعل آپ کو تمام اصل کالموں کو برقرار رکھتے ہوئے نئے کالموں کا حساب لگانے یا موجودہ کالموں میں ترمیم کرنے کی اجازت دیتا ہے۔

# Adds a 'double_salary' column computed as 'salary' multiplied by 2
df %>%
  mutate(double_salary = salary * 2)

# You can create multiple columns at once
df %>%
  mutate(
    total_cost = quantity * price,
    tax = total_cost * 0.22
  )

گروپ بندی اور جمع کرنا: group_by() اور summarise()

اکثر، اعداد و شمار کے تجزیے کے لیے قطاروں کے مخصوص گروپوں کے لیے خلاصہ کے اعدادوشمار (مثلاً اوسط، رقم، شمار) کا حساب لگانے کی ضرورت ہوتی ہے (مثال کے طور پر، ہر شعبہ کے لیے اوسط تنخواہ کا حساب لگانا)۔

1. group_by()

ڈیٹا فریم کو ایک یا زیادہ کالموں کی قدروں سے گروپ کرتا ہے۔ بذات خود، یہ اعداد و شمار کی بصری شکل کو تبدیل نہیں کرتا ہے، لیکن یہ dplyr کی طرف اشارہ کرتا ہے کہ بعد کے آپریشنز کو "گروپ بہ گروپ" انجام دیا جانا چاہیے۔

2. summarise() (یا summarize())

شماریاتی فنکشنز جیسے mean()، ​​sum()، min()، max()، یا n() (جو قطار شمار کرتے ہیں) کو لاگو کرکے کئی قطاروں کو ایک واحد خلاصہ قطار میں سمیٹتا ہے۔

# Calculates the average salary per department
df %>%
  group_by(department) %>%
  summarise(mean_salary = mean(salary))

اگر آپ گننا چاہتے ہیں کہ ہر گروپ کے کتنے ریکارڈ ہیں:

# Counts how many employees are in each city
df %>%
  group_by(city) %>%
  summarise(count = n())

خود ہی آزمائیں۔

مشق 1: ایک حسابی کالم بنائیں

مشق 2: گروپ بنائیں اور وسط کے ساتھ خلاصہ کریں۔

مشق 3: فی گروپ عناصر کی گنتی کریں۔

مشق 4: متعدد خلاصے

مشق 5: گروپ بندی اور مشترکہ فلٹرز