Excel er et fantastisk værktøj. Jeg elsker det. Men lad os sige, at du vil lege med masser af data fra mange forskellige filer, og du vil lave mange handlinger på disse data. Eller måske skal du vedligeholde data, der bliver indtastet og opdateret fra mange forskellige kilder og i høj frekvens. Bare nogle grunde til, hvorfor det måske […]
“OECD” er en pakke i R, der giver en grænseflade til at udføre en forespørgsel direkte fra R-kode. I dette indlæg bruger jeg “OECD”-pakken til at analysere europæiske transportdata. Jeg begynder med at læse i OECD-pakken i R. Den indeholder en funktion “search_dataset”, og jeg vil gerne læse, hvad den kan: “search_dataset” giver os mulighed for […]
I tidligere indlæg viste jeg, hvordan man henter og bruger data fra Twitter ( twitteR ), Yahoo Finance ( quantmod ), The Guardian ( guardianR ) og OECD ( oecd R-package ). I dette indlæg viser jeg, hvordan du får adgang til FRED-data med en API-nøgle ved hjælp af den tilgængelige R-pakke: fredr. En god dokumentation for at komme i gang med fredr-pakken er også udgivet af […]
Udover Pandas og Seaborn vil jeg også gerne give dig en kort introduktion til matplotlib. Matplotlib er et andet vigtigt modul og bibliotek i Python. Det bruges til datavisualisering. Nedenstående kodningseksempel får dig i gang. Den fulde dokumentation om matplotlib er tilgængelig her: https://matplotlib.org/index.html # importerer matplotlib, matplotlib.pyplot importerer matplotlib importerer matplotlib.pyplot som plt # importerer pandaer og numpy, da […]
Jeg udvider min seneste analyse af udviklingen i tysk transportvolumen ved at sammenligne forskellige indlandsgodskategorier i et ggplot-diagram. Dataene forespurgte jeg igen ved hjælp af OECD-pakken i R. Fra det forrige indlæg kender vi allerede ID-nøglen til det transportrelaterede datasæt af interesse. Ved hjælp af get_dataset (R-funktion fra OECD-databasen) trækker jeg dataene via OECD-grænsefladen i R . Ved hjælp af dplyr […]