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[R] 시각화 - 막대그래프(barplot)
R 2022. 1. 25. [R] 시각화 - 막대그래프(barplot) 막대그래프(barplot) : 빈도표(도수분포표)를 활용하여 각 수준(도수)의 값(크기)을 높이(막대)로 표현하는 그래프 sales
[R] 빈도표
R 2022. 1. 25. [R] 빈도표 빈도표 생성하기 직업별, 부서별 빈도표 생성하기 1)tapply tapply(employees$EMPLOYEE_ID,list(employees$JOB_ID,employees$DEPARTMENT_ID),length,default = 0) 2) table(테이블) : 데이터 빈도수를 생성하는 함수 table(employees$JOB_ID,employees$DEPARTMENT_ID) 3) xtabs(~기준,테이블) : 빈도수를 생성하는 함수(=table) xtabs(~JOB_ID,employees) +) x
[R] 시각화 - 원그래프(pie)
R 2022. 1. 25. [R] 시각화 - 원그래프(pie) 양적자료 : 숫자, 크기로 측정되는 값 -연속형 자료 : 실수형, 키/몸무게 ... -이산형 자료 : 정수형, 여학생수/남학생수/출생아수 ... 질적자료(범주형) : 자료에 내포된 의미가 있는 데이터(이산형자료와 유사) -순위형 자료 : 학점(A,B,C...), 설문조사(좋다,보통,나쁘다) -명목형 자료(순서X) : 성별(여,남), 혈액형(A,B,AB,O), 거주지역 요약방법 자료정리 시각화(그래프) 양적 자료 수치, 표 도수분포표 합,평균,분산,표준편차,중앙값,최댓값,최솟값,범위 히스토그램 상자도표, 산점도 막대그래프 질적 자료 표 도수분포표 빈도표 상대빈도표 원,막대그래프 원그래프(pie chart) 범주형 자료에 대한 상대도수분포표를 나타내기 위해 일반적으로 사용되는 그래프 예) S회사에서 새로 개..
[R] sqldf
R 2022. 1. 20. [R] sqldf sqldf : SQL을 이용해서 데이터를 처리 install.packages("sqldf") library(sqldf) 주의! sql 함수가 거의 사용가능하지만 안되는 함수도 있음(trunc,round 등) join left outer join right outer join 존재하지 않음 (위치 바꿔서 left outer join 사용할 것) full outer join 존재하지 않음(union 사용) 집합 부서가 없는 사원 정보 출력 union 합집합 intersect 교집합 except 차집합 case문 사용 가능 sqldf("select last_name, salary, case when salary < 5000 then 'low' when salary < 10000 then 'medium' whe..
R 2022. 1. 20. [R] join count & n() : 행의 개수를 세는 방법 departement_id가 20번인 사원의 수 employees%>% dplyr::filter(DEPARTMENT_ID==20)%>% dplyr::summarise(n()) 부서별 사원의 수 employees%>% dplyr::group_by(DEPARTMENT_ID)%>% dplyr::count() 부서별 직업별 사원의 수 employees%>% dplyr::count(DEPARTMENT_ID,JOB_ID,sort=T) join emp % dplyr::anti_join(employees,by='DEPARTMENT_ID') 관리자인 사원의 정보 출력해주세요 #SQL select * from employees e where exists(select 'x' ..
[R] rank
R 2022. 1. 19. [R] rank rank 오름차순 순위 x % dplyr::mutate(rank=dplyr::dense_rank(desc(SALARY)))%>% dplyr::filter(rank% dplyr::mutate(순위=dplyr::dense_rank(desc(SALARY)))%>% dplyr::filter(순위==1) employees%>% dplyr::select(EMPLOYEE_ID,LAST_NAME,SALARY,JOB_ID)%>% dplyr::group_by(JOB_ID)%>% dplyr::filter(dplyr::dense_rank(desc(SALARY))==1)
[R] dplyr::summarise()
R 2022. 1. 19. [R] dplyr::summarise() dplyr::summarise() : 주어진 데이터 집계 dplyr::summarise(employees,sum_sal=sum(SALARY),mean_sal=mean(SALARY)) 주의! dplyr를 선언하지 않으면 우선순위가 plyr::이 먼저 수행된다. group_by() emploees%>% group_by(DEPARTMENT_ID)%>% summarise(sum_sal=sum(SALARY),avg_sal=mean(SALARY)) (+) tibble : x 데이터프레임으로 변환 options(tibble.print_max=Inf) : 행 전부 출력 여러 컬럼을 기준으로 group by 가능 emploees%>% group_by(DEPARTMENT_ID,JOB_ID)%>% summarise(sum_..
[R] dplyr
R 2022. 1. 19. [R] dplyr library(dplyr) dplyr::filter() : 조건에 해당하는 행을 필터링하는 함수. 행선택X filter(employees,DEPARTMENT_ID==20) dplyr::select() : 특정한 컬럼을 선택하는 함수 select(employees,EMPLOYEE_ID,LAST_NAME,SALARY) dplyr::arrange() : 정렬 arrange(x,SALARY) #오름차순 arrange(x,desc(SALARY)) #내림차순 %>%(파이프) : 여러문장을 조합해서 사용하는 방법 연산자 employees %>% select(LAST_NAME,JOB_ID,SALARY) %>% filter(SALARY>=10000) %>% arrange(desc(SALARY),LAST_NAME) !주의..
[R] ddply
R 2022. 1. 18. [R] ddply ddply : 데이터프레임을 분할하고 함수를 적용한 뒤 데이터프레임으로 결과를 반환하는 함수 install.packages('plyr') library(plyr) summarise : 기준컬럼의 데이터끼리(그룹) 모은 후 함수에 적용. SQL문의 GROUP BY절과 동일함. ddply(employees,'DEPARTMENT_ID',summarise,sum_sal=sum(SALARY)) x
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