Ya sea que estés acostumbrado a trabajar con RPT o que estés manejando este formato por primera vez, editarlo no debería sentirse como un desafío. Diferentes formatos pueden requerir software particular para abrirlos y modificarlos de manera efectiva. Sin embargo, si necesitas limpiar rápidamente fechas en RPT como parte de tu proceso habitual, lo mejor es encontrar una herramienta multifuncional de documentos que permita todo tipo de operaciones sin esfuerzo adicional.
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en el último video cubrimos lo esencial de dplyr y miramos algunas funciones básicas integradas en este video vamos a cubrir algunos paquetes adicionales que puedes cargar en tu proyecto de R para hacer aún más manipulación de datos vamos a ver específicamente la limpieza de datos, reestructuración de datos y unión de conjuntos de datos vamos a usar el mismo conjunto de datos que la última vez, las canciones del billboard hot 100 y dejaré un enlace en la descripción de todos modos, empecemos así que primero vamos a comenzar cargando nuestras bibliotecas dplyr y reader y luego cargando nuestro conjunto de datos billboard 100 también vamos a tomar nuestro código de la última vez para seleccionar la fecha hasta las columnas de artista y luego renombrar las columnas de semanas en la lista a semana popular vamos a proceder y ejecutar eso y ver cómo se ve nuestra salida tenemos nuestra fecha, nuestro rango, nuestra canción, nuestro artista y luego semanas populares y todo esto estará en nuestro marco de datos music df ahora mirando este marco de datos veo un par de problemas de inmediato primero o
