[패스트캠퍼스 수강 후기] R 인강 100% 환급 챌린지 6차 미션

 

[패스트캠퍼스 수강 후기] R 인강 100% 환급 챌린지 6차 미션

패스트캠퍼스의 강의 중, 프로젝트와 함께 배우는 R 데이터 분석 올인원 패키지 Online를 수강하고 있습니다.

https://bit.ly/2DKMGNx 

내용을 복습도 할 겸, 미션에도 참가할 겸, 블로그에 매일 매일 정리해 보게 되었습니다.

 

오늘은 6회차 미션!

Part 2) [R로 하는 데이터 분석] 데이터 분석 기본기 익히기

1. 04. Ch 04. 데이터를 파악하고 다루기 쉽게 수정하기 - 01. 데이터의 특성 파악하기

2. 05. Ch 04. 데이터를 파악하고 다루기 쉽게 수정하기 - 02. 데이터의 변수명 바꾸기

 

1. 04. Ch 04. 데이터를 파악하고 다루기 쉽게 수정하기 - 01. 데이터의 특성 파악하기

1. 지난번 데이터 가져오기에 이어지는 강의

2. 왜 분리해놨을까? ^^]

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

4. head(exam)

1. 앞부분 데이터를 확인

2. head(exam, 10)

1. 10개의 데이터만 확인

5. tail(exam)

1. 뒤에서부터 보여줌

2. tail(exam, 10)도 가능

6. View(exam)

1. V가 대문자!

7. dim(exam)

1. 몇행, 몇열인지 확인

8. str()

1. 속성파악

1. 데이터 내의 각 변수의 데이터형 등을 확인

2.  

   

9. summary(exam)

1. 주요 통계량

1. 최대 최소, 중간값, 평균 등등을 보여줌

2. 

10. mpg <- as.data.frame(ggplot2::mpg)

1. ggplot2내의 mpg라는 데이터를 데이터 프레임 형태로 가져오기

2. 그런데 ggplot2::mpg도 데이터프레임 같은데??

1. https://statkclee.github.io/data-science/data-handling-tibble.html

 

 

1. 05. Ch 04. 데이터를 파악하고 다루기 쉽게 수정하기 - 02. 데이터의 변수명 바꾸기\

1. 데이터 수정하기

2. library(dplyr)이 필요!

3. rename을 사용하자!

4. 주의!

1. 단, 수정하기 전에는 백업본 (복사본)을 만들어 두자!

2. 습관적으로 처음 데이터를 만들면 _raw를 붙이고, 복사본은 _new로 만들자

5. 예제

1. df_raw <- data.frame(var1 = c(1, 2, 1),

2.                      var2 = c(2, 3, 2))

3. df_raw

4. df_new <- df_raw

5.  

6. df_new <- rename(df_new, v2 = var2)

7. df_new

6. 연습

1. 

2. mpg2 <- as.data.frame(mpg)

3. mpg2 <- rename(mpg2, city = cty, highway = hwy)

4. head(mpg2, 6)

 

6회차는 쉬웠음.

가져온 데이터에 대해서 head, tail, str, summary등을 적용하기만 하면 되는 내용.

다만 그 다음 강좌는 의외로 유용한데 머리 속에 안남는 것

변수명을 바꾸는 것은 rename()

뒤쪽 강의를 듣다가 이름을 바꾸고 싶어졌는데 rename이 기억이 안났음.

이제는 기억하자!