R တွင် အတန်းများကို စစ်ထုတ်နည်း

R အတွင်းရှိ အချို့သော အခြေအနေများပေါ်အခြေခံ၍ ဒေတာဘောင်တစ်ခု၏ အပိုင်းခွဲတစ်ခုကို သင်စိတ်ဝင်စားလေ့ရှိပါသည်။ ကံကောင်းထောက်မစွာ၊ ၎င်းသည် dplyr ပက်ကေ့ခ်ျမှ filter() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြု၍ လုပ်ဆောင်ရန် လွယ်ကူသည်။

 library(dplyr)

ဤသင်ခန်းစာတွင် starwars ဟုခေါ်သော built-in dplyr ဒေတာအစုံကို အသုံးပြု၍ ဤအင်္ဂါရပ်ကို လက်တွေ့ကျကျအသုံးပြုနည်း ဥပမာများစွာကို ရှင်းပြထားသည်။

 #view first six rows of starwars dataset
head(starwars)

# A tibble: 6 x 13
  name height mass hair_color skin_color eye_color birth_year gender homeworld
                                   
1 Luke~ 172 77 blond fair blue 19 male Tatooine 
2 C-3PO 167 75 <NA> gold yellow 112 <NA> Tatooine 
3 R2-D2 96 32 <NA> white, bl~ red 33 <NA> Naboo    
4 Dart~ 202 136 none white yellow 41.9 male Tatooine 
5 Leia~ 150 49 brown light brown 19 female Alderaan 
6 Owen~ 178 120 brown, gr~ light blue 52 male Tatooine 
# ... with 4 more variables: species , films , vehicles ,
# starships 

ဥပမာ 1- အချို့သောတန်ဖိုးနှင့်ညီသောအတန်းများကို စစ်ထုတ်ပါ။

အောက်ပါကုဒ်သည် ပြောင်းလဲနိုင်သော “ မျိုးစိတ်များ” သည် Droid နှင့် ညီမျှသည့် အတန်းများအတွက် ဒေတာအတွဲကို စစ်ထုတ်နည်းကို ပြသထားသည်။

 starwars %>% filter(species == ' Droid ')

# A tibble: 5 x 13
  name height mass hair_color skin_color eye_color birth_year gender homeworld
                                   
1 C-3PO 167 75 gold yellow 112 Tatooine 
2 R2-D2 96 32 white, bl~ red 33 Naboo    
3 R5-D4 97 32 white, red red NA Tatooine 
4 IG-88 200 140 none metal red 15 none        
5 BB8 NA NA none none black NA none        
# ... with 4 more variables: species , films , vehicles ,
# starships 

#A tibble: 5 x 13 မှ ညွှန်ပြထားသည့်အတိုင်း dataset ၏ 5 တန်းသည် ဤအခြေအနေနှင့်ကိုက်ညီကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့တွေ့မြင်နိုင်ပါသည်။

ဥပမာ 2- “and” ကို အသုံးပြု၍ အတန်းများကို စစ်ထုတ်ပါ

မျိုးစိတ် Droid ရှိရာ အတန်းများကို စစ်ထုတ်နိုင်ပြီး မျက်လုံးအရောင်မှာ အနီရောင် ဖြစ်သည် –

 starwars %>% filter(species == ' Droid ' & eye_color == ' red ')

# A tibble: 3 x 13
  name height mass hair_color skin_color eye_color birth_year gender homeworld
                                   
1 R2-D2 96 32 <NA> white, bl~ red 33 <NA> Naboo    
2 R5-D4 97 32 <NA> white, red red NA <NA> Tatooine 
3 IG-88 200 140 none metal red 15 none <NA>      
# ... with 4 more variables: species , films , vehicles ,
# starships 

ဒေတာအတွဲတွင် အတန်း ၃ တန်းသည် ဤအခြေအနေနှင့် ကိုက်ညီကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့ မြင်နိုင်သည်။

ဥပမာ 3- “သို့မဟုတ်” ကိုအသုံးပြု၍ အတန်းများကို စစ်ထုတ်ပါ

မျိုးစိတ် Droid သို့မဟုတ် မျက်လုံးအရောင် အနီရောင်ရှိသော အတန်းများကိုလည်း စစ်ထုတ်နိုင်သည်-

 starwars %>% filter(species == ' Droid ' | eye_color == ' red ')

# A tibble: 7 x 13
  name height mass hair_color skin_color eye_color birth_year gender homeworld
                                   
1 C-3PO 167 75 <NA> gold yellow 112 <NA> Tatooine 
2 R2-D2 96 32 <NA> white, bl~ red 33 <NA> Naboo    
3 R5-D4 97 32 <NA> white, red red NA <NA> Tatooine 
4 IG-88 200 140 none metal red 15 none <NA>     
5 Bossk 190 113 none green red 53 male Trandosha
6 Nute~ 191 90 none mottled g~ red NA male Cato Nei~
7 BB8 NA NA none none black NA none <NA>     
# ... with 4 more variables: species , films , vehicles ,
# starships  

ဒေတာအတွဲရှိ အတန်း ၇ တန်းသည် ဤအခြေအနေနှင့် ကိုက်ညီကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့တွေ့မြင်နိုင်ပါသည်။

ဥပမာ 4- စာရင်းတစ်ခုရှိ တန်ဖိုးများနှင့်အတူ အတန်းများကို စစ်ထုတ်ပါ။

အရောင်စာရင်းတွင် မျက်လုံးအရောင် ပေါ်လာသည့် အတန်းများကိုလည်း စစ်ထုတ်နိုင်သည်-

 starwars %>% filter(eye_color %in% c(' blue ', ' yellow ', ' red '))

# A tibble: 35 x 13
   name height mass hair_color skin_color eye_color birth_year gender
                               
 1 Luke~ 172 77 blond fair blue 19 male  
 2 C-3PO 167 75 <NA> gold yellow 112 <NA> 
 3 R2-D2 96 32 <NA> white, bl~ red 33 <NA>  
 4 Dart~ 202 136 none white yellow 41.9 male  
 5 Owen~ 178 120 brown, gr~ light blue 52 male  
 6 Beru~ 165 75 brown light blue 47 female
 7 R5-D4 97 32 <NA> white, red red NA <NA> 
 8 Anak~ 188 84 blond fair blue 41.9 male  
 9 Wilh~ 180 NA auburn, g~ fair blue 64 male  
10 Chew~ 228 112 brown unknown blue 200 male  
# ... with 25 more rows, and 5 more variables: homeworld, species,
# films, vehicles, starships  

ဒေတာအတွဲရှိ 35 တန်းတွင် အပြာ၊ အဝါ သို့မဟုတ် မျက်လုံးနီအရောင်ရှိနေသည်ကို ကျွန်ုပ်တို့တွေ့မြင်နိုင်ပါသည်။

ဆက်စပ်- R ရှိ %in% အော်ပရေတာအား အသုံးပြုနည်း (ဥပမာများနှင့်အတူ)

ဥပမာ 5- ထက်နည်းသော သို့မဟုတ် ပိုကြီးသော အတန်းများကို စစ်ထုတ်ပါ။

ကိန်းဂဏာန်းကိန်းရှင်များတွင် လုပ်ဆောင်ချက်များထက် နည်းသော သို့မဟုတ် ကြီးသည်ထက်နည်းသော အတန်းများကိုလည်း စစ်ထုတ်နိုင်သည်-

 #find rows where height is greater than 250
starwars %>% filter(height > 250)

# A tibble: 1 x 13
  name height mass hair_color skin_color eye_color birth_year gender homeworld
                                   
1 Yara~ 264 NA none white yellow NA male Quermia  
# ... with 4 more variables: species , films , vehicles ,
# starships   

#find rows where height is between 200 and 220
starwars %>% filter(height > 200 & height < 220)

# A tibble: 5 x 13
  name height mass hair_color skin_color eye_color birth_year gender homeworld
                                   
1 Dart~ 202 136 none white yellow 41.9 male Tatooine 
2 Rugo~ 206 NA none green orange NA male Naboo    
3 Taun~ 213 NA none gray black NA female Kamino   
4 Grie~ 216 159 none brown, wh~ green, y~ NA male Kalee    
5 Tion~ 206 80 none gray black NA male Utapau   
# ... with 4 more variables: species , films , vehicles ,
# starships 

#find rows where height is above the average height
starwars %>% filter(height > mean (height, na.rm = TRUE ))

# A tibble: 51 x 13
   name height mass hair_color skin_color eye_color birth_year gender
                               
 1 Dart~ 202 136 none white yellow 41.9 male  
 2 Owen~ 178 120 brown, gr~ light blue 52 male  
 3 Bigg~ 183 84 black light brown 24 male  
 4 Obi-~ 182 77 auburn, w~ fair blue-gray 57 male  
 5 Anak~ 188 84 blond fair blue 41.9 male  
 6 Wilh~ 180 NA auburn, g~ fair blue 64 male  
 7 Chew~ 228 112 brown unknown blue 200 male  
 8 Han ~ 180 80 brown fair brown 29 male  
 9 Jabb~ 175 1358 <NA> green-tan~ orange 600 herma~
10 Jek ~ 180 110 brown fair blue NA male  
# ... with 41 more rows, and 5 more variables: homeworld, species,
# films, vehicles, starships

filter() လုပ်ဆောင်ချက်အတွက် စာရွက်စာတမ်းအပြည့်အစုံကို ဤနေရာတွင် ရှာဖွေနိုင်ပါသည်။