06. 자유자재로 데이터 가공하기

 

dplyr 패키지에 있는 함수 알아보기

 

많이 사용하는 함수 종류

dplyr 패키지 설치하기

library(dplyr)

 

filter() - 조건에 맞는 데이터만 추출하기

<1> dplyr 패키지를 로드한 후 csv_exam.csv 파일을 데이터 프레임으로 만들어 출력하기

exam <- read.csv("csv_exam.csv")
exam

<2> dplyr 패키지의 filter 함수를 이용하여 1반 학생들의 데이터만 추출하기

exam %>% filter(class==1)

<3> 같은 형식으로 2반 학생들의 데이터만 추출하기

exam %>% filter(class=2)

<4> 변수가 '특정 값이 아닌 경우'에 해당하는 데이터 추출하기

exam %>% filter(class != 1)  #1반이 아닌 학생만 추출

 

 

select() - 필요한 변수만 추출하기

<1> select() 이용하여 수학 점수만 추출하기

exam %>% select(math)

<2> select() 이용하여 여러 변수 추출하기

exam %>% select(class, math, english)

<3> 특정 변수 제외하기

exam %>% select(-english)

 

 

arrange() - 순서대로 정렬하기

<1> 오름차순으로 정렬하기

english 변수의 값을 기준으로 오름차순으로 정렬됨

<2> 내림차순으로 정렬하기

english 변수의 값을 기준으로 내림차순으로 정렬됨

쉼표를 사용하여 여러 변수 한 번에 정렬 가능

 

 

mutate() - 파생변수 추가하기★

<1> 파생변수 추가하기

세 과목의 점수를 모두 더한 total이라는 파생 변수 추가

<2> 여러 파생변수 한 번에 추가하기

+

세 과목 점수를 더한 total 변수의 상위 5개

 

summarise() - 요약하기

** summarise 함수에는 연속형 변수만 들어갈 수 있다. (주로 group_by 함수와 같이 사용)

group_by() - 집단별로 나누기

** group_by 함수에는 범주형 변수만 들어갈 수 있다.

 

 

(출처; 쉽게 배우는 R 데이터 분석, 김영우)