728x90 728x90 r74 R ) NA를 이전 행 값으로 채우기 na.locf()함수 in r data를 다루가 보면 NA의 값을 이전 행에 있는 값으로 채우고 싶을때가 있습니다. 이때 간단하게 사용할 수 있는 함수에 대해 알아보려고 합니다. df 2022. 11. 12. R ) separate_rows() 셀 분할하고 행으로 만들기 in r 안녕하세요 이번엔 data의 한 column의 cell을 분할하고 분할한 값을 바로 row로 만드는 separate_rows()에 대해 보려고 합니다. 해당 기능을 구현하고 싶어서 고민하고 있었는데 바로 사용할 수 있는 함수를 발견해서 아주 기분이 좋네요... 말로는 표현하기 어려운 부분이 있어 해보면서 알아보려합니다. separate_rows()는 tidyr 패키지에 들어있는 함수 입니다. data는 아래의 data를 써보도록 하겠습니다. df 2022. 10. 29. R ) transpose t( )함수 알아보기 [행 - 열 변환, 행/열 바꾸기] in r 오늘은 transpose에 대해 공부한걸 기록하려고 합니다. transpose란 테이블이 있으면 해당 테이블의 행과 열의 위치를 바꿔주는 기능을 말합니다. 함수로는 간단하게 t() 라고 쓸 수 있습니다. iris data를 이용해 한번 보도록 하겠습니다. iris data는 다음과 같이 5개의 열과 150개의 행으로 이루어져 있습니다. 이름 transprose해보겠습니다. t(iris) 그럼 위와 같이 간편하게 행과 열이 바뀐 모습의 data를 얻을 수 있습니다. 2022. 10. 29. spotfire ) 예시 data를 이용해 시각화 실습 해보기 feat. R 이용해 data처리, spotfire 이용해 시각화 in spotfire 안녕하세요 이번엔 예시 data를 이용해 실습을 해보려고 합니다. 관련해서 여러 해결방안이 있겠지만 저 나름의 방법으로 해보겠습니다. 우선 사용할 data는 다음과 같습니다. 여기서 구현할 기능은 다음과 같습니다. 1. 정규작업을 했을때 불량이 나온 제품들이 마지막 재작업을 했을때 측정값이 어떻게 변화를 하는지 시각화로 표현할 것입니다. 2. 결론은 정규작업 - 마지막 재작업의 측정 값을 비교할 것입니다. 3. 그렇기 때문에 정규작업, 재작업이 있는 제품 ID만 남길것이며 재측정과 같은 필요 없는 부분은 제거를 할것입니다. 그리고 재작업 측정값은 마지막으로 재작업한 측정값만 필요하므로 중간에 재작업 측정값도 지울 것입니다. 4. x축 : 측정년월일 y축 : 측정값의 평균 색 구분 : 정규작업 vs 재작업.. 2022. 10. 9. 이전 1 2 3 4 5 6 7 8 ··· 19 다음 728x90 728x90
