dplyr패키지2 group_by( ) 와 summarise( ) 함수: 그룹별 요약 데이터 분석 과정에서 월별, 주별 등 그룹별 평균이나 빈도를 계산할 때 group_by( )와 summarise( )함수를 효율적으로 사용할 수 있다. 특히, summarise( ) 함수는 전체 데이터에서 각 변수 혹은 케이스의 값을 요약할 때 사용하기보다는 group_by( ) 함수와 조합해 그룹별 요약 값을 효율적으로 계산할 때 많이 사용하고 있다. 구체적인 계산방법은 아래 예시와 같다. Case 1: summarise( ) 함수를 활용한 각 변수 요약 값 계산 예시: Ozone 변수의 평균을 계산해 Ozone maen이라는 변수명을 할당하여 출력할 경우 Ozone 변수는 결측치를 포함하므로 이를 제외하고 계산하기 위해 na.rm = TRUE를 지정함. > airquality %>% summarise.. 2022. 8. 11. arrange( ) 함수: 케이스(행) 정렬 데이터 분석 과정에서 특정 변수 값을 바탕으로 데이터를 정렬해야 하는 경우에는 arrange( ) 함수를 적용하면 보다 쉽게 작업을 수행할 수 있다. arrange( ) 함수는 앞서 설명드린 filter, select 함수 등과 조합하여 효율적으로 사용할 수 있다. 구체적인 사용 방법은 아래 예시와 같다. Case 1: 오름차순(기본값) arrange( ) 함수의 괄호 안에 정렬 기준으로 사용할 변수를 입력 예시: Ozone 변수를 기준으로 케이스를 오름차순으로 정렬할 경우 > airquality %>% arrange(Ozone) %>% head(5) Ozone Solar.R Wind Temp Month Day 1 1 8 9.7 59 5 21 2 4 25 9.7 61 5 23 3 6 78 18.4 57 .. 2022. 8. 9. 이전 1 다음
