배움에 대한 열정과 끈기

더보기 ▣ 주요 키워드 ▣ reshape2(melt, dcast) cut 히스토그램 상자그림 ★ reshape2 melt : 칼럼이 많은 형태(wide) 가로를 세로 방향 긴(long) 형태로 변경하는 함수 install.packages('reshape2') library(reshape2) sales sales로 바꾸고 싶을 때 dcast함수 사용 m % # = reshape2::dcast(m,year~variable,sum) dplyr::group_by(year)%>% dplyr::summarise(qty=sum(qty),price=sum(price)) sales%>% # = reshape2::dcast(m,name~variable,sum) dplyr::group_by(name)%>% dplyr::su..

더보기 ▣ 주요 키워드 ▣ barplot 산점도 ●색상 가져오기 library(RColorBrewer) #색상들을 가져올 수 있는 패키지 display.brewer.all() #모든 색상표 display.brewer.pal(10,'RdBu') #빨강파랑의 종류로 10가지 ●그래픽에 그래프를 몇 개 출력할지 정하는 옵션/ 그래픽에 나와있는 모든 이미지 제거 par(mfrow=c(1,1)) # 그래프를 하나만 출력 par(mfrow=c(2,3)) # 그래프를 2 x 3만큼 출력(6개) graphics.off() # 현재 나와있는 그래프 제거 [문제157] exam.csv file에는 학생들의 시험점수가 있습니다. 학생들의 SQL 점수를 막대그래프로 출력해주세요. exam

더보기 ▣ 주요 키워드 ▣ dplyr summarise(n()), count,add_count, inner_join, left_join, right_join, full_join, semi_join, anti_join sqldf ⊙부서별 급여를 기준으로 내림차순 순위를 구하세요.(연이은순위) 1.ddply df % dplyr::select(EMPLOYEE_ID,LAST_NAME,SALARY,DEPARTMENT_ID)%>% # EMPLOYEE_ID,LAST_NAME,SALARY,DEPARTMENT_ID만 추출 dplyr::group_by(DEPARTMENT_ID)%>% #department_id로 그룹핑 dplyr::mutate(순위=dplyr::dense_rank(desc(SALARY)), #dense_r..

더보기 ▣ 주요 키워드 ▣ dplyr filter, select, arrange, %>%(파이프), mutate, summarise rank rank옵션, dense_rank, min_rank ⊙ 부서별 최고 급여자들의 정보 출력 1.ddply a % #조건2 SALARY가 10000이상인 것 arrange(desc(SALARY),LAST_NAME) #대상컬럼이 위에 있는 컬럼만 사용가능 없으면 오류 , 조건3 SALARY를 내림차순, LAST_NAME을 오름차순으로 정렬 ▶ dplyr::mutate : 새로운 컬럼을 추가하는 함수, 미리 보기 # 컬럼추가 employees$ann_sal = 5000) employees%>% filter(DEPARTMENT_ID ==30 & SALARY >= 5000)%..

더보기 ▣ 주요 키워드 ▣ subset ddply ⊙ locations테이블을 locations.csv 파일로 export 한 후 loc 변수로 로드하세요. Toronto 지역에 근무하는 사원들의 LAST_NAME,SALARY,DEPARTMENT_ID,DEPARTMENT_NAME,STREET_ADDRESS 정보를 출력 loc

더보기 ▣ 주요 키워드 ▣ - merge ⊙ 분산을 구하는 함수 var(1:5) 합((개별관측값 - 평균)^2) ------------------------ n-1 1. 함수 없이 variance

더보기 ▣ 주요 키워드 ▣ 함수(function) 매개변수 가변인수 전역변수 2중함수 벡터, 데이터 프레임, rbind 관계 a

더보기 ▣ 주요 키워드 ▣ 조건 제어문 if, ifelse 반복문 for, while, repeat next, break ★ 조건제어문 - 조건의 흐름을 제어 ▶ if문 if(조건){ 조건에 참일 때 수행 } if(조건){ 조건에 참일 때 수행 } else{ 조건에 거짓일 때 수행 } if(TRUE){ print('참') } if(FALSE){ print('참') } else{ print('거짓') } x

더보기 ▣ 주요 키워드 ▣ 중복제거 unique 정렬 sort, rev, order, doBy 그룹함수 aggregate, apply, lapply, sapply, mapply, tapply ★ 중복제거 unique unique(employees$JOB_ID) # job_id에서 중복되는 값을 제거하고 추출 na.omit(unique(employees$DEPARTMENT_ID)) # job_id에서 중복되는 값을 제거하고 na값도 제거하고 추출 as.integer(na.omit(unique(employees$DEPARTMENT_ID))) ★ 정렬 ▶ sort x

더보기 ▣주요 키워드▣ 문자함수 숫자함수 날짜함수 ★ 문자함수 ▶nchar - 문자수를 리턴하는 함수 nchar('R Dveloper') nchar('R Developer', type='chars') nchar('R Developer', type='bytes') nchar('빅데이터', type='chars') # 문자의 수 nchar('빅데이터', type='bytes') # 문자의 byte x