주말을 통으로 쉬었다... KDT 하기시작하니까 시간이 매우 부족하다... 여튼 시작!
데이터 전처리 - 원하는 형태로 데이터 가공하기
dplyr은 가장 많이 사용하는 패키지이다.
filter() - 행 추출
select() - 열 추출
arrange() - 정렬
mutate() - 변수 추가
summarise() - 통계치 산출
group_by() - 집단별로 나누기
left_join() - 데이터 합치기(열)
bind_rows() - 데이터 합치기(행)
조건에 맞는 데이터만 추출하기
- dplyr 패키지 로드 후 csv_exam.csv 파일 df로 만들기
library(dplyr)
exam <- read.csv("csv_exam.csv")
exam- dplyr 패키지의 filter()를 이용해 1반만 추출
exam %>% filter(class == 1)%>% 기호를 이용해 함수들을 나열하는 방식으로 코드 작성.
smilegate megaport infra