[R]_30일차_06.03

06-5_파생변수 추가하기

• 파생변수 추가하기

06-6_집단별로 요약하기

• 집단별로 요약하기
• dplyr 조합하기
• 가로로 합치기
• 다른 데이터를 활용해 변수 추가하기
• 세로로 합치기

group_by()

• 변수 항목별로 데이터를 분리한다

mpg

• 열
  • manufacturer
  • model
  • displ
  • year
  • cyl
  • trans
  • drv
  • cty
  • hwy
  • fl
  • class

06-7_데이터 합치기

• 가로로 합치기 (join)
  • left_join()
  • 조인함수는 많다 (inner_join() - jeft_join() - right_join() - full_join() )
    • by 옵션
      • 해당 변수를 기준으로 join 함수 실행
• 세로로 합치기 (union)
  • bind_rows()

stringAsFactors = F

• 문자를 factor 타입으로 변환하지 않도록 설정하는 파라미터
• dataframe()은 변수에 문자가 들어 있으면 factor 타입으로 변환하도록 기본 설정되어 있다.

6장 정리

# 1. 조건에 맞는 데이터만 추출하기
exam %>% filter(english >= 80)

# 여러 조건 동시 충족
exam %>% filter(class == 1 & math >= 50)

# 여러 조건 중 하나 이상 충족

CH07_데이터 정제 (빠진 데이터, 이상한 데이터 제거하기)

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07-1_결측치 정제하기

• 결측치 란?
  • 비어있는 값
  • R에서는 NA 로 표기
    • ★ NA 앞 뒤에 따옴표""를 붙이지 않는다!

is.na() 함수

• 결측치는 TRUE, 아니면 FALSE 반환
• table() 에 적용 → 데이터에 결측치가 총 몇개 있는지 반환
• !is.na()
• filter() 에 적용 → 결측치가 있는 행 제거 (원본 데이터는 그대로 존재!)
  • 일일히 변수를 지정해야 행 제거 가능 na.omit() 함수

결측지 처리하는 방식

• 제거하는 방식 → 행 제거
• 다른 값으로 대체하는 방식 → 대체 값을 무엇으로 정할지 결정 해야함
  • 결측치가 몇퍼센트 있는지 파악해야 함
  • 평균의 오류를 조심해야함

na.omit() 함수

• 변수를 지정하지 않고 결측치가 있는 행을 한 번에 제거 가능

함수의 결측치 제외 기능

• na.rm 파라미터
• na.rm = T
  • 결측치 제외하고 함수 적용