Este é o aplicativo para Windows chamado tidyr, cuja versão mais recente pode ser baixada como tidyr1.3.1sourcecode.tar.gz. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuita OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute online este aplicativo chamado tidyr com o OnWorks gratuitamente.
Siga estas instruções para executar este aplicativo:
- 1. Baixe este aplicativo em seu PC.
- 2. Entre em nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que você deseja.
- 3. Carregue este aplicativo em tal gerenciador de arquivos.
- 4. Inicie qualquer emulador on-line OS OnWorks a partir deste site, mas um emulador on-line melhor do Windows.
- 5. No sistema operacional OnWorks Windows que você acabou de iniciar, acesse nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que deseja.
- 6. Baixe o aplicativo e instale-o.
- 7. Baixe o Wine de seus repositórios de software de distribuição Linux. Depois de instalado, você pode clicar duas vezes no aplicativo para executá-lo com o Wine. Você também pode experimentar o PlayOnLinux, uma interface sofisticada do Wine que o ajudará a instalar programas e jogos populares do Windows.
Wine é uma forma de executar software Windows no Linux, mas sem a necessidade de Windows. Wine é uma camada de compatibilidade do Windows de código aberto que pode executar programas do Windows diretamente em qualquer desktop Linux. Essencialmente, o Wine está tentando reimplementar o suficiente do Windows do zero para que possa executar todos os aplicativos do Windows sem realmente precisar do Windows.
CAPTURAS DE TELA:
arrumador
DESCRIÇÃO:
tidyr é um pacote básico do tidyverse projetado para ajudar a remodelar e limpar conjuntos de dados confusos em dados organizados, ou seja, quadros de dados onde cada variável é uma coluna, cada observação é uma linha e cada valor é uma célula.
Recursos
- pivot_longer() e pivot_wider() para remodelar dados
- separate() e unite() para dividir ou combinar colunas
- drop_na(), fill(), replace_na() para tratamento de dados ausentes
- nest() e unnest() para fluxos de trabalho de lista-coluna
- Funciona perfeitamente com tibbles e verbos dplyr
- Projetado para design de dados legíveis e amigáveis ao pipeline
Linguagem de Programação
R
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/tidyr.mirror/. Ele foi hospedado no OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil em um de nossos sistemas operacionais gratuitos.