Entdecken Sie die Macht von purrr - Eine Einführung in die magische Welt der Funktionskombinationen

Disclaimer:

Dieser Post wurde nicht von mir selbst (GH) geschrieben, sondern ist der Output aus meinem Post vom 6.12.24. Er soll die Möglichkeiten und Grenzen von AI-basierten Quick-fixes aufzeigen. So wird im letzten Codeblock ein Fehler erzeugt, der diesen unausführbar macht. In der Praxis kann das trotzdem hilfreich sein, so eine Starthilfe zu haben. Man muss sich aber bewusst machen, dass auch arge Fehler entstehen können. Wobei die fiesesten Fehler solche sind, die man nicht direkt bemerkt…

Jetzt beginnt der Post von Llama3.1:

Einleitung:

Als Data-Scientist ist es wichtig, effizient und sauber zu arbeiten. Dazu gehören nicht nur die richtigen Werkzeuge und Techniken, sondern auch ein Verständnis für das Fundament von R. Heute möchte ich Ihnen eine spannende Funktion aus dem tidyverse vorstellen, die Ihr Life als Data-Scientist definitiv auf den Kopf stellen wird: purrr. Wir werden sehen, wie mit Hilfe dieser Funktion Sie Ihre Analysen effizienter und automatisierter machen können.

Was ist purrr?

purrr ist ein Kern-Tidyverse-Paket, das es ermöglicht, Funktionen auf Vektoren, Listen und anderen Kollektiven anzuwenden. Es basiert auf der Idee von "Maps", bei denen eine Liste von Fällen in eine Liste von Ergebnissen umgewandelt wird.

Eine Einführung durch Beispiele:

Beispiel 1: Führen Sie eine Funktion über ein Vektor

Betrachten wir die folgende Liste von Zahlen:

#Load libraries
library(tidyverse)

── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
✔ dplyr     1.1.4     ✔ readr     2.1.5
✔ forcats   1.0.0     ✔ stringr   1.5.1
✔ ggplot2   3.5.1     ✔ tibble    3.2.1
✔ lubridate 1.9.3     ✔ tidyr     1.3.1
✔ purrr     1.0.2     
── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
✖ dplyr::lag()    masks stats::lag()
ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors

# Daten laden
daten <- c(1, 2, 3, 4, 5)

Wenn wir jetzt map() verwenden, können wir eine Funktion über diesen Vektor anwenden und das Ergebnis in einer neuen Variable speichern.

# Eine einfache Additionsfunktion erstellen
addiere <- function(x) {x + 2}
# Map-Funktion verwenden
ergebnisse <- map(daten, ~ addiere(.x))

Der Vektor ergebnisse enthält nun die Ergebnisse unseres Zahlen-Schlachtschirms-Experimentes!

Beispiel 2: Führen Sie eine Funktion über ein DataFrame

Stellen Sie sich vor, wir möchten das Alter jedes Kunden im folgenden Datenrahmen um 1 erhöhen.

# Daten laden
dichter_daten <- data.frame(
name = c("Karl", "Lotte", "Hans"),
alter = c(30, 25, 40))
# Eine Funktion erstellen, die Alter erhöht
alter_erhoehe <- function(df) {df$alter + 1}

# Map-Funktion verwenden
ergebnisse_df <- map(dichter_daten[,"alter"], ~ alter_erhoehe(.x))

Wir können sehen, dass der zweite Schreibeautomat nun mit einem neuen Frame arbeitet, in dem die Alterswerte um 1 erhöht sind.

Fazit:

purrr ist eine magische Funktion aus dem tidyverse, die es Ihnen ermöglicht, Ihre Analysen effizienter und automatisierter zu gestalten. Mit Hilfe der map()-Funktion können Sie nun beliebige Operationen über ganze Datensätze anwenden und gleichzeitig sauber bleiben!