R में dplyr ट्रांसम्यूट फ़ंक्शन का उपयोग कैसे करें (उदाहरण के साथ)

आप डेटा फ़्रेम में नए परिकलित वेरिएबल जोड़ने और किसी भी मौजूदा वेरिएबल को हटाने के लिए आर में ट्रांसम्यूट () फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं।

यह फ़ंक्शन निम्नलिखित मूल सिंटैक्स का उपयोग करता है:

 df %>% transmute(var_new = var1 * 2)

इस उदाहरण में, var1 नामक मौजूदा वेरिएबल को 2 से गुणा करके var_new नामक एक नया वेरिएबल बनाया जाएगा।

निम्नलिखित उदाहरण दिखाते हैं कि आर में निम्नलिखित डेटा फ्रेम के साथ ट्रांसम्यूट() फ़ंक्शन का उपयोग कैसे करें:

 #create data frame
df <- data. frame (team=c('A', 'B', 'C', 'D', 'E'),
                 points=c(99, 90, 86, 88, 95),
                 assists=c(33, 28, 31, 39, 34),
                 rebounds=c(30, 28, 24, 24, 28))

#view data frame
df

  team points assists rebounds
1 A 99 33 30
2 B 90 28 28
3 C 86 31 24
4 D 88 39 24
5 E 95 34 28

उदाहरण 1: नया वेरिएबल बनाने के लिए ट्रांसम्यूट() का उपयोग करें

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि नया वेरिएबल बनाने के लिए ट्रांसम्यूट() का उपयोग कैसे करें:

 library (dplyr)

#create new variable called points2
df %>% transmute(points2 = points * 2)

  points2
1,198
2,180
3,172
4,176
5,190

पॉइंट2 मान पॉइंट कॉलम के मूल मानों को दो से गुणा करने के बराबर हैं।

ध्यान दें कि ट्रांसम्यूट() फ़ंक्शन वास्तव में मूल डेटा फ़्रेम को संशोधित नहीं करता है।

ट्रांसम्यूट() फ़ंक्शन के परिणामों को नए डेटा फ़्रेम में सहेजने के लिए, आपको उन्हें एक वेरिएबल में संग्रहीत करना होगा:

 library (dplyr)

#store results of transmute in variable
df_points2 <- df %>% transmute(points2 = points * 2)

#view results
df_points2

  points2
1,198
2,180
3,172
4,176
5,190

ट्रांसम्यूट() के परिणाम अब एक नए डेटा फ्रेम में संग्रहीत हैं।

उदाहरण 2: अनेक नए वेरिएबल बनाने के लिए ट्रांसम्यूट() का उपयोग करें

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि मौजूदा वेरिएबल्स से कई नए वेरिएबल बनाने के लिए ट्रांसम्यूट() का उपयोग कैसे करें:

 library (dplyr)

#create multiple new variables
df %>%
 transmute(
  points2 = points * 2,
  rebounds_squared = rebounds^2,
  assists_half = assists/2,
  team_name= paste0(' team_ ', team)
)

  points2 rebounds_squared assists_half team_name
1,198,900 16.5 team_A
2 180 784 14.0 team_B
3 172 576 15.5 team_C
4 176 576 19.5 team_D
5 190 784 17.0 team_E

ध्यान दें कि चार नए वेरिएबल बनाए गए हैं।

अतिरिक्त संसाधन

निम्नलिखित ट्यूटोरियल बताते हैं कि आर में अन्य सामान्य ऑपरेशन कैसे करें:

Dplyr में रीलोकेट() फ़ंक्शन का उपयोग कैसे करें
Dplyr में स्लाइस() फ़ंक्शन का उपयोग कैसे करें
Dplyr में लाइन नंबर के आधार पर फ़िल्टर कैसे करें