📌 dplyr 라이브러리

data manipulation

• mutate - 새로운 변수 생성
• select - 필요한 변수만 추출
• filter - 조건에 맞는 데이터 필터링
• arrange - 정렬하기
• summarize - 통계량 구하기
• group_by - 그룹 나누기

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변수 선택 - select

select(df, 변수명,…)

또는 select(df, 번호)

• 예전에 필터링은:
  df[c(‘변수명’,…)] 변수 이름으로

df[1:n]열 번호로

• select(df, -변수명)
• select(df, -c(변수명,…)
  

• 변수명 앞에 –가 붙으면 삭제
• 선택과 삭제 동시 사용 가능

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변수 생성 - mutate

• mutate(df, 변수명=수식)

• 예전에는df$변수명 = 수식
  

• 부상자수를 구하여 data2에 저장

• data2에서 시도와 시군구를 합쳐서 시도_시군구 생성하여 data3에 저장

• data3에서 사고당부상자수를 구하여 data4에 저장

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정렬하기 - arrange

• arrange(df, 변수명, desc(변수명))
  

• desc는 역순으로

• 예전에는df[order(변수명, -변수명), ]

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필터링 - filter, and, or

• filter(df, 조건)

• 예전에는df[조건, ]행에 조건식, 열은 전부

• %>%: 파이프위의 결과를 그대로 받아 다음 코드 실행 – 데이터프레임 생략 가능
  

• filter(df, 조건)

• ,(쉼표)로 연결된 조건은 and

• &: and

• |: or 사용 가능

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📌 파이프 사용

앞의 결과를 다른 변수에 저장하지 않고 그대로 다음 줄에 넘겨줌
데이터프레임 이름을 명시하지 않아도 됨. (각 문장의 끝에 %>%)