R ) dplyr 패키지 살펴보기 ( filter, select, arrange, mutate, summarise, group_by, %>% (파이프연산자) ) in r
dplyr 패키지 안에 있는 데이터를 쉽게 다룰 수 있게 도와주는 filter, select, arrange, mutate, summarise, group_by 함수 그리고 %>% (파이프연산자)에 대해 알아보겠습니다. data는 R내장 data인 "iris" data를 사용하도록 하겠습니다. 먼저 파이프연산자 %>%를 보겠습니다. 파이프연산자 %>%는 함수의 첫번째 인자로 data를 전달하는 역할을 합니다. 예를 들어보겠습니다. 이전에 배웠던 head 함수를 갖고 예를 들어보겠습니다. head() 함수의 ()안에 data를 넣어주어야 해당 data의 앞부분이 나오게 됩니다. head() 함수의 인자중 가장 첫번째 인자로 data를 받게 됩니다. 이때 파이프연산자를 쓰면 head() 함수의 첫번째 인자인..
2021. 9. 1.
R ) 데이터(data) 전반적 구조 파악하기 head, tail, View, dim, str, summary in r
data를 받으면 가장먼저 data의 전반적 구조에 대해 파악해야 합니다. 이때 사용하는 기능들을 알아보겠습니다. 이번에 사용할 data는 R 내장 data인 iris data를 이용하여 알아보도록 하겠습니다. 이번에 알아볼 함수는 head, tail, View, dim, str, summary 입니다 먼저 각각 data의 기능을 설명하겠습니다. head() : 벡터, 매트릭스, 데이터프레임의 처음부터 정해진 수까지의 data를 반환합니다. 디폴트 값으로 처음 5개의 값을 반환합니다. head(iris) head(iris,2) tail() : 벡터, 매트릭스, 데이터프레임의 마지막부터 정해진 수까지의 data를 반환합니다. 디폴트 값으로 처음 5개의 값을 반환합니다. tail(iris) tail(iris..
2021. 8. 31.
