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dplyr2

R ) dplyr 패키지 살펴보기 ( filter, select, arrange, mutate, summarise, group_by, %>% (파이프연산자) ) in r -2 이전 블로그에 이어서 진행하도록 하겠습니다. mutate 함수를 보도록 하겠습니다. mutate 함수는 새로운 변수를 data에 추가하는 역할을 합니다. mutate 함수를 이용해 data를 추가해 보도록 하겠습니다. iris %>% mutate(test=1) iris %>% mutate(test=1, .after="Sepal.Length") iris %>% mutate(test=1, .before="Sepal.Length") .after 인자를 이용해 원하는 곳에 data를 추가할 수도 있습니다. .before 인자를 이용해 원하는 곳에 data를 추가할 수도 있습니다. summarise 함수를 보도록 하겠습니다. summarise 함수는 요약통계량을 구하는 함수 입니다. summarise를 이용해 요.. 2021. 9. 2.
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.
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