R:dplyr(데이터프레임 조작)

R언어 공부를 위한 틀 틀:R

1. R:개요
   1. R:코딩팁
   2. R:연산자
2. R:객체
   1. R:자료형
   2. R:자료구조
3. R:함수
   1. R:자주사용하는 함수
      1. R:aplly계열(반복문, 중복작업)
4. R:제어문
   1. R:조건문
   2. R:반복문
5. R:자료조작
   1. R:데이터프레임
   2. R:행렬
6. R:데이터 저장과 불러오기
   1. R:데이터베이스
   2. R:특정조건 추출하기
7. R:패키지
   1. R:magrittr(파이프연산자)
   2. R:dplyr(데이터프레임 조작)
   3. R:ggplot2(그래프그리기)
   4. R:KoNLP(한글 텍스트마이닝), wordcloud2(워드클라우드)
   5. R:ddply(데이터 집계, 조작)
   6. R:tidyverse(데이터를 정제하는 패키지들의 집합)
   7. R:jsonlite(JSON 파일 다루기)
   8. R:pbapply(apply계열에 진행바를 보여준다.)
8. R:활용
   1. R:데이터 접근
   2. R:연관성분석
   3. R:분류분석
9. R:팁
   1. R:연구용 팁
      

개요

			주요기여자
전신	plyr		하들리 위컴, 로메인 프랑소와
목적

dplyr

구성이 복잡한 경우, %>%를 활용하여 연산을 펴서 입력하기 위한 도구이다.

데이터셋[범위] %>% #범위를 설정하고

rowMeans() %>% #연산할 함수를 설정한다.

head() #이어서 연산할 것들을 덧붙인다.

한 줄로 쓸 수 있지만, 그렇게 하면 읽기 복잡해진다. 이를 직관적으로 보기 위한 기능.

또한 %>% 로 다른 명령어와 연계할 수 있어, 굉장히 편하게 사용할 수 있다.

집계데이터 만들기

이름	기원	기능	사용법
group_by()		집계기준 조합을 정해준다. 집계된 그룹을 따라 연산해 열을 만들 수 있다.	집계데이터 = 데이터셋 %>% group_by(열이름1, 열이름2) %>% summarise(열이름3 = 연산, 열이름4 = 연산, ....)
ungroup()		다시 사용할 땐 에러방지를 위해 ungroup 해주기.	데이터형 = 기존데이터형 %>% ungroup()
count()		그룹화 이후에 사용하면 해당 그룹에 속한 데이터 갯수를 세어준다.	집계데이터 = 데이터셋 %>% group_by(열이름1, 열이름2) %>% count()