(R) 비교연산자, 논리연산자 / filter() in dplyr / near(), between(), %in%
* 이번 포스팅에서는 dplyr 패키지에서 filter()와 이 함수를 사용할때 필수적으로 쓰이는 비교연산자와 논리연산자에 대한 설명을 하도록 하겠습니다. dplyr 패키지에서 중심적인 역할을 하는 함수들에 대한 간략한 설명은, 아래 포스팅에서 확인하실 수 있습니다. https://jangpiano-science.tistory.com/135 (R) 데이터 전처리 dplyr 패키지 basics / select(), arrange(), filter(),mutate(), summary() / chain operator %>% dplyr 패키지는 데이터 프레임에 대한 일반적인 데이터 전처리 및 분석을 돕는 문법입니다. 즉, 기존 데이터셋을 특정 유형의 분석, 또는 데이터 시각화에 더 적합한 형식으로 변환하기 위..
2021. 6. 13.
(R) 데이터 전처리 dplyr 패키지 basics / select(), arrange(), filter(),mutate(), summary() / chain operator %>%
dplyr 패키지는 데이터 프레임에 대한 일반적인 데이터 전처리 및 분석을 돕는 문법입니다. 즉, 기존 데이터셋을 특정 유형의 분석, 또는 데이터 시각화에 더 적합한 형식으로 변환하기 위한 동사(verbs)를 제공하는 R의 가장 대표적인 패키지이죠. dplyr 패키지를 다운로드 하는 방법은 대표적으로 두가지로 나뉘는데요. 1. tidyverse 를 설치하는 방법 tidyverse 는 datascience를 위해 제작된 R 패키지들의 모음집이라고 할 수 있습니다. tidyverse 가 포함하는 패키지들로는 : dplyr, ggplot2, tidyr, readr, purrr, tibble, stringr, forcats 등이 있습니다. 따라서, tidyverse 패키지를 다운로드 받음으로써 자연스럽게 dpl..
2021. 6. 12.
(R) apply 계열 함수/apply, lapply, sapply, mapply, tapply / 함수 동시 적용/ 예시
apply() 계열 함수로는, apply(), lapply(), sapply(), mapply(), tapply(), vapply() 가 있습니다. 이는 어떠한 자료의 그룹, 열, 행별로 함수를 적용시키는 R 내장 함수입니다. 위 함수 모두, 함수를 데이터에 동시에 적용시키기에 매우 편리하게 하는 함수입니다, 하지만 각기 다른 특징, arguments을 가지기 때문에 정확한 이해가 필요하죠. 위 함수들을 적절히 적용하기 위해서는 데이터 구조에 대한 이해도가 필요할 수 있습니다. *데이터 구조에 대한 자세한 설명은, 아래의 포스팅을 참고해주세요:) https://jangpiano-science.tistory.com/127?category=875433 R 데이터 구조와 색인(Indexing)/ scalar,..
2021. 6. 3.
