'summarise_each() : 다수의 변수에 동일한 summarise 함수 적용'에 해당되는 글 1건

  1. 2016.09.18 [R] 데이터 전처리, 조작을 위한 dplyr 패키지 : distinct(), sample_n(), sample_frac(), mutate(), transmute(), summarise(), summarise_each(), group_by() 함수 (2)

데이터 전처리, 조작을 위한 dplyr 패키지의 단일 테이블에 대한 함수(one-table verbs)로서 지난번 포스티에서는

 

 - 행(row) 선별 : filter(), slice()

 - 행(row) 정렬 : arrange()

 - 열(column) 선별 : select()

 - 열(column) 조건부 선별 : select(df, starts_with()), select(df, ends_with()), select(df, contains()),

select(df, matchs()), select(df, one_of()), select(df, num_range()) 

 - 변수 이름 변경 : rename()

 

함수에 대해서 알아보았습니다. (☞ 바로 가기 http://rfriend.tistory.com/234)

 

 

 

[ R dplyr package : a grammar of data manipulation ]

 

 

 

 

이번 포스팅에서는 dplyr 패키지에 대한 두번째 소개 포스팅으로서, distinct(), sample_n(), sample_frac(), mutate(), transmute(), summarise() 함수에 대해서 알아보겠습니다.

 

 dplyr verbs

 description

 similar {package} function

 filter() 

 Filter rows with condition

 {base} subset

 slice()

 Filter rows with position

 {base} subset 

 arrange()

 Re-order or arrange rows

 {base} order

 select()

 Select columns

 {base} subset
 > select(df, starts_with())  Select columns that start with a prefix   
 > select(df, ends_with())  Select columns that end with a prefix  
 > select(df, contains())  Select columns that contain a character string  
 > select(df, matchs())  Select columns that match a regular expression  
 > select(df, one_of())  Select columns that are from a group of names  
 > select(df, num_range())  Select columns from num_range a to n with a prefix  

 rename()

 Rename column name

 {reshape} rename
 distinct()  Extract distinct(unique) rows  {base} unique
 sample_n()  Random sample rows for a fixed number  {base} sample
 sample_frac()  Random sample rows for a fixed fraction  {base} sample

 mutate()

 Create(add) new columns. 
 mutate() allows you to refer to columns that you’ve just created

 {base} transform 
 transmute()

 Create(add) new columns.

 transmute() only keep the new columns.

 {base} transform

 summarise()

 Summarise values

 {base} summary

 

 

 

 

(1) 중복없는 유일한 값 추출 : distinct() 

 

distinct(dataframe, 기준 var1, 기준 var2, ...) 의 형식으로 중복없는 유일한(distinct, unique) 값을 추출하고자 하는 기준 변수를 기입해주면 됩니다.

 

{base} 패키지의 unique() 함수와 매우 기능을 수행하며, dplyr 패키지의 distinct() 가 C언어로 짜여져서 속도는 훨씬 빠릅니다.

 

[문제] Cars93 데이터 프레임에서 '차종(Type)'과 '생산국-미국여부(Origin)' 변수를 기준으로 중복없는 유일한 값을 추출하시오.

 

library(dplyr)
library(MASS) # to use Cars93 dataframe

 

> names(Cars93)
 [1] "Manufacturer"       "Model"              "Type"               "Min.Price"         
 [5] "Price"              "Max.Price"          "MPG.city"           "MPG.highway"       
 [9] "AirBags"            "DriveTrain"         "Cylinders"          "EngineSize"        
[13] "Horsepower"         "RPM"                "Rev.per.mile"       "Man.trans.avail"   
[17] "Fuel.tank.capacity" "Passengers"         "Length"             "Wheelbase"         
[21] "Width"              "Turn.circle"        "Rear.seat.room"     "Luggage.room"      
[25] "Weight"             "Origin"             "Make"

 

> # distinct(dataframe, var1, var2) :  find unique values in a table
> 
>
distinct(Cars93, Origin) Origin 1 non-USA 2 USA >
> distinct(Cars93, Type) Type 1 Small 2 Midsize 3 Compact 4 Large 5 Sporty 6 Van > > distinct(Cars93, Origin, Type) Origin Type 1 non-USA Small 2 non-USA Midsize 3 non-USA Compact 4 USA Midsize 5 USA Large 6 USA Compact 7 USA Sporty 8 USA Van 9 USA Small 10 non-USA Sporty 11 non-USA Van

 

참고로, {base} 패키지의 unique() 함수로는 unique(Cars93[, c("Origin", "Type")])  이렇게 입력해주면 되며, 위의 distinct() 함수와는 달리 rownames 가 dataset의 row 번호로 반환되는 차이점이 있습니다.  dplyr 패키지가 전반적으로 문법이 깔끔하다는 생각이 드실겁니다.

 

({base} 패키지의 unique() 함수, duplicated() 함수 포스팅 보러가기

         : http://rfriend.tistory.com/165 )

 

 

 

 

(2) 무작위 표본 데이터 추출 : sample_n(), sample_frac()

 

(2-1) sample_n(dataframe, a fixed number) : 특정 개수만큼 무작위 추출

 

[문제] Cars93 데이터 프레임(1~5번째 변수만 사용)에서 10개의 관측치를 무작위로 추출하시오.

 

> # sample_n() : randomly sample rows for a fixed number > sample_n(Cars93[, 1:5], 10) Manufacturer Model Type Min.Price Price 68 Oldsmobile Achieva Compact 13.0 13.5 38 Ford Crown_Victoria Large 20.1 20.9 75 Pontiac Firebird Sporty 14.0 17.7 59 Mercedes-Benz 300E Midsize 43.8 61.9 70 Oldsmobile Silhouette Van 19.5 19.5 49 Lexus ES300 Midsize 27.5 28.0 47 Hyundai Sonata Midsize 12.4 13.9 93 Volvo 850 Midsize 24.8 26.7 2 Acura Legend Midsize 29.2 33.9 41 Honda Prelude Sporty 17.0 19.8 >
> # random sampling one more time
> sample_n(Cars93[, 1:5], 10)
Manufacturer Model Type Min.Price Price 69 Oldsmobile Cutlass_Ciera Midsize 14.2 16.3 64 Nissan Sentra Small 8.7 11.8 44 Hyundai Excel Small 6.8 8.0 78 Saab 900 Compact 20.3 28.7 39 Geo Metro Small 6.7 8.4 22 Chrysler Imperial Large 29.5 29.5 7 Buick LeSabre Large 19.9 20.8 9 Buick Riviera Midsize 26.3 26.3 27 Dodge Dynasty Midsize 14.8 15.6 91 Volkswagen Corrado Sporty 22.9 23.3

 

 

 

 

(2-2) sample_frac(dataframe, a fixed fraction) : 특정 비율만큼 무작위 추출

 

[문제] Cars93 데이터 프레임(1~5번째 변수만 사용)에서 10%의 관측치를 무작위로 추출하시오.

 

> # sample_frac() : randomly sample rows for a fixed fraction
> nrow(Cars93)
[1] 93
> 
>
nrow(Cars93)*0.1 [1] 9.3 >
> sample_frac(Cars93[ , 1:5], 0.1) Manufacturer Model Type Min.Price Price 72 Plymouth Laser Sporty 11.4 14.4 8 Buick Roadmaster Large 22.6 23.7 80 Subaru Justy Small 7.3 8.4 31 Ford Festiva Small 6.9 7.4 75 Pontiac Firebird Sporty 14.0 17.7 90 Volkswagen Passat Compact 17.6 20.0 30 Eagle Vision Large 17.5 19.3 41 Honda Prelude Sporty 17.0 19.8 76 Pontiac Grand_Prix Midsize 15.4 18.5

 

 

Cars93 데이터 프레임은 관측치가 93개 이며, 10%는 9.3개에 해당하므로, 위 예제에서 sample_frac(Cars93, 0.1)은 총 9개의 무작위 샘플을 추출했습니다.

 

 

 

(2-3) smaple_n(dataframe, n, replace = TRUE) : 복원 추출

 

위의 두개의 예제는 한번 추출한 표본은 다시 추출하지 않는 '비복원 추출(sampling with replacement)'이었습니다. (눈을 감고 주머니에서 한번 뽑았으면, 뽑힌 공은 다시 주머니에 넣지 않고 옆에 따로 빼어놓고, 다시 눈을 감고 주머니에서 공을 뽑음)

 

dplyr 패키지의 sample_n(), sample_frac() 함수의 default 는 비복원추출이며, 만약 '복원추출(sampling with replacement, bootstrap sampling)'을 하고 싶다면 'replace = TRUE' 옵션을 설정해주면 됩니다. (눈을 감고 주머니에서 공을 뽑고, 뽑힌 공을 다시 주머니에 넣은 후에, 눈을 감고 다시 주머니에서 공을 뽑음) 

 

 

[문제] Cars93 데이터 프레임(1~5번까지 변수만 사용)에서 20개의 관측치를 무작위 복원추출 하시오.

 

> # sample_n(dataframe, n, replace = TRUE) : random sampling with replacement
> sample_n(Cars93[, 1:5], 20, replace = TRUE) # a bootstrap sample of 20 records
      Manufacturer      Model    Type Min.Price Price
53           Mazda        323   Small       7.4   8.3
49           Lexus      ES300 Midsize      27.5  28.0
92           Volvo        240 Compact      21.8  22.7
48        Infiniti        Q45 Midsize      45.4  47.9
64          Nissan     Sentra   Small       8.7  11.8
56           Mazda        MPV     Van      16.6  19.1
23           Dodge       Colt   Small       7.9   9.2
25           Dodge     Spirit Compact      11.9  13.3
68      Oldsmobile    Achieva Compact      13.0  13.5
43           Honda     Accord Compact      13.8  17.5
17       Chevrolet      Astro     Van      14.7  16.6
70      Oldsmobile Silhouette     Van      19.5  19.5
10        Cadillac    DeVille   Large      33.0  34.7
81          Subaru     Loyale   Small      10.5  10.9
58   Mercedes-Benz       190E Compact      29.0  31.9
52         Lincoln   Town_Car   Large      34.4  36.1
31            Ford    Festiva   Small       6.9   7.4
43.1         Honda     Accord Compact      13.8  17.5
47         Hyundai     Sonata Midsize      12.4  13.9
17.1     Chevrolet      Astro     Van      14.7  16.6

 

 

위 무작위 표본 추출 결과를 보면 17번 Cehvrolet Astro와 43번 Honda Accord가 중복으로 추출되었음을 알 수 있습니다.

 

 

 

(2-4) dataframe %>% group_by(factor_var) %>% sample_n(size) : 집단별 층화 표본 추출

 

분석을 하다 보면 집단, 그룹별로 동일한 수의 표본을 무작위 추출해서 분석해야 하는 경우가 있습니다.  특히 분석 주제 혹은 분석에 큰 영향을 미치는 요인 변수에 대한 집단 분포(distribution)가 한쪽 그룹으로 심하게 편향된 모집단(biased, unbalanced population)의 경우 층화 무작위 표본 추출(stratified random sampling)이 필요합니다.

 

[예제] Cars93 데이터 프레임에서 '제조국가_미국여부(Origin)'의 'USA', 'non-USA' 요인 속성별로 각 10개씩의 표본을 무작위 비복원 추출하시오.

 

> # dataframe %>% group_by(factor_var) %>% sample_n(size) : random sampling by group > Cars93[ , c("Manufacturer", "Model", "Origin")] %>% group_by(Origin) %>% sample_n(10) Source: local data frame [20 x 3] Groups: Origin [2] Manufacturer Model Origin <fctr> <fctr> <fctr> 1 Chrylser Concorde USA 2 Lincoln Town_Car USA 3 Ford Crown_Victoria USA 4 Oldsmobile Eighty-Eight USA 5 Oldsmobile Achieva USA 6 Lincoln Continental USA 7 Chrysler Imperial USA 8 Eagle Summit USA 9 Buick Riviera USA 10 Pontiac Bonneville USA 11 Volvo 240 non-USA 12 Mercedes-Benz 190E non-USA 13 Volkswagen Fox non-USA 14 Geo Metro non-USA 15 Honda Accord non-USA 16 Mazda 626 non-USA 17 Mazda Protege non-USA 18 Lexus SC300 non-USA 19 Acura Legend non-USA 20 Mercedes-Benz 300E non-USA

 

 

위의 '%>%' (단축키 : shift + ctrl + M)의 chaining 에 대해서는 다음번 포스팅에서 별도로 소개하겠으니 지금 궁금하시더라도 조금만 참아주세요. ^^;

 

 

 

 

(3) 새로운 변수 생성 : mutate(), transmute()

 

(3-1) mutate(dataframe, 새로운변수 = 기존변수 조합한 수식, ...)
       : 기존 변수 + 신규 변수 모두 keep 

 

새로운 변수를 생성할 때 mutate() 함수를 사용하며, 이는 {base} 패키지의 transform() 함수와 유사합니다만, 조금 더 유용합니다.

 

[문제] Cars93 데이터프레임에서 최소가격(Min.Price)과 최대가격(Max.Price)의 범위(range), 최소가격 대비 최대가격의 비율(=Max.Price/Min.Price) 의 새로운 변수를 생성하시오.

 

> # mutate(dataframe, new_var = operation of old vars, ...) : Create(add) new columns > Cars93_1 <- Cars93[c(1:10), c("Model", "Min.Price", "Max.Price")] # subset for better printing > Cars93_1 Model Min.Price Max.Price 1 Integra 12.9 18.8 2 Legend 29.2 38.7 3 90 25.9 32.3 4 100 30.8 44.6 5 535i 23.7 36.2 6 Century 14.2 17.3 7 LeSabre 19.9 21.7 8 Roadmaster 22.6 24.9 9 Riviera 26.3 26.3 10 DeVille 33.0 36.3 > > > Cars93_1 <- mutate(Cars93_1, + Price_range = Max.Price - Min.Price, + Price_Min_Max_ratio = Max.Price / Min.Price) > > > Cars93_1 Model Min.Price Max.Price Price_range Price_Min_Max_ratio 1 Integra 12.9 18.8 5.9 1.457364 2 Legend 29.2 38.7 9.5 1.325342 3 90 25.9 32.3 6.4 1.247104 4 100 30.8 44.6 13.8 1.448052 5 535i 23.7 36.2 12.5 1.527426 6 Century 14.2 17.3 3.1 1.218310 7 LeSabre 19.9 21.7 1.8 1.090452 8 Roadmaster 22.6 24.9 2.3 1.101770 9 Riviera 26.3 26.3 0.0 1.000000 10 DeVille 33.0 36.3 3.3 1.100000

 

 

 

 

{dplyr} 패키지의 mutate() 함수하나의 함수 명령문 안에서 신규로 생성한 변수를 바로 다른 신규 생성 변수의 input 변수로 사용할 수 있어서 편리합니다

 

반면에, {base} 패키지의 transform() 함수는 하나의 명령문 안에 신규 변수를 다른 신규 변수의 input 변수로 사용할 수 없습니다.  R 초급자가 transform() 함수 쓰다가 '객체가 없다고? 이게 왜 안되고 에러가 나지?'하면서 에러 메시지의 의미를 잘 이해를 못하고 어찌 조치를 취해야 할지 몰라 애를 먹는 부분이기도 합니다. 아래의 예제를 참고하시면 이해가 될 것입니다.

 

> # comparison with {dplyr} mutate() and {base} transform()
> # : mutate() allows you to refer to columns that you’ve just created
> Cars93_1 <- Cars93[c(1:10), c("Model", "Min.Price", "Max.Price")] # subset for better printing
> Cars93_1
        Model Min.Price Max.Price
1     Integra      12.9      18.8
2      Legend      29.2      38.7
3          90      25.9      32.3
4         100      30.8      44.6
5        535i      23.7      36.2
6     Century      14.2      17.3
7     LeSabre      19.9      21.7
8  Roadmaster      22.6      24.9
9     Riviera      26.3      26.3
10    DeVille      33.0      36.3
> 
> Cars93_2 <- mutate(Cars93_1, 
+                    Price_range = Max.Price - Min.Price, 
+                    Price_range_cd = ifelse(Price_range >= 5, 1, 0))
> 
> Cars93_2
        Model Min.Price Max.Price Price_range Price_range_cd
1     Integra      12.9      18.8         5.9              1
2      Legend      29.2      38.7         9.5              1
3          90      25.9      32.3         6.4              1
4         100      30.8      44.6        13.8              1
5        535i      23.7      36.2        12.5              1
6     Century      14.2      17.3         3.1              0
7     LeSabre      19.9      21.7         1.8              0
8  Roadmaster      22.6      24.9         2.3              0
9     Riviera      26.3      26.3         0.0              0
10    DeVille      33.0      36.3         3.3              0
> 
>
# {base} transform() > Cars93_3 <- transform(Cars93_1, + Price_range = Max.Price - Min.Price, + Price_range_cd = ifelse(Price_range >= 5, 1, 0))

Error in ifelse(Price_range >= 5, 1, 0) : object 'Price_range' not found

 

 

위의 예제에서 {base} 패키지의 transform() 함수로 Price_range_cd 신규 변수를 만들려면 (1) Price_range 신규 변수를 먼저 생성하고 -> (2) Price_range_cd 신규 변수를 생성하는 두단계 절차(multi steps)를 나누어서 밟아야 합니다.  mutate() 함수 대비 조금 더 불편하지요?  

 

 

 

 

(3-2) transmute(dataframe, 새로운 변수 = 기존 변수 조합한 수식, ...)
       : 신규 변수만 keep

 

위의 mutate() 함수가 기존 변수와 신규 변수를 모두 가지고 있는데 반해서, transmute() 함수는 신규 변수만 저장을 하고 기존 변수는 날려버립니다.

 

최소가격(Min.Price)과 최대가격(Max.Price)의 범위(range), 최소가격 대비 최대가격의 비율(=Max.Price/Min.Price) 의 새로운 변수를 생성한 후에, 이들 2개의 신규변수만 남겨두시오.

 

> # transmute() : Create(add) new columns > Cars93_1 <- Cars93[c(1:10), c("Model", "Min.Price", "Max.Price")] # subset for better printing > Cars93_1 Model Min.Price Max.Price 1 Integra 12.9 18.8 2 Legend 29.2 38.7 3 90 25.9 32.3 4 100 30.8 44.6 5 535i 23.7 36.2 6 Century 14.2 17.3 7 LeSabre 19.9 21.7 8 Roadmaster 22.6 24.9 9 Riviera 26.3 26.3 10 DeVille 33.0 36.3 > > Cars93_4 <- transmute(Cars93_1, + Price_range = Max.Price - Min.Price, + Price_Min_Max_ratio = Max.Price / Min.Price) > > Cars93_4 Price_range Price_Min_Max_ratio 1 5.9 1.457364 2 9.5 1.325342 3 6.4 1.247104 4 13.8 1.448052 5 12.5 1.527426 6 3.1 1.218310 7 1.8 1.090452 8 2.3 1.101770 9 0.0 1.000000 10 3.3 1.100000

 

 

 

 

 

 

 (4) 값 요약 : summarise()

 

(4-1) summarise(dataframe, mean, sd, ...) : 수치형 값에 대한 요약 통계량 계산

 

summarise() 함수이 제공하는 수치형 데이터에 대한 요약 통계량 옵션을 소개하자면요,

 

 - mean(x, na.rm = TRUE) : 평균, 결측값을 제외하고 계산하려면 na.rm = TRUE 추가

 - median(x, na.rm = TRUE) : 중앙값

 - sd(x, na.rm = TRUE) : 표준편차

 - min(x, na.rm = TRUE) : 최소값

 - max(x, na.rm = TRUE) : 최대값

 - IQR(x, na.rm = TRUE) : 사분위수 (Inter Quartile Range = Q3 - Q1)

 - sum(x, na.rm = TRUE) : 합, 결측값을 제외하고 계산하려면 na.rm = TRUE 추가

 

 

[예제] Cars93 데이터 프레임에서 가격(Price)의 (a) 평균, (b) 중앙값, (c) 표준편차, (d) 최소값, (e) 최대값, (f) 사분위수(IQR), (g) 합계를 구하시오. (단, 결측값은 포함하지 않고 계산함)

 

> # summarise() : Summarise numeric values
> #  > mean(), median(), sd(), min(), max(), IQR(), sum()
> # IQR : IQR(Inter quartile Range) = Upper Quartile - Lower Quartile
> summarise(Cars93, 
+           Price_mean = mean(Price, na.rm = TRUE), # mean of Price
+           Price_median = median(Price, na.rm = TRUE), # median of Price
+           Price_sd = sd(Price, na.rm = TRUE), # standard deviation of Price
+           Price_min = min(Price, na.rm = T), # min of Price
+           Price_max = max(Price, na.rm = T), # max of Price
+           Price_IQR = IQR(Price), na.rm = T, # IQR of Price
+           Price_sum = sum(Price, na.rm = TRUE)) # sum of Price

  Price_mean Price_median Price_sd Price_min Price_max Price_IQR na.rm Price_sum
1   19.50968         17.7  9.65943       7.4      61.9      11.1  TRUE    1814.4

 

 

 

 

 

(4-2) summarise(dataframe, n(), n_distinct(x), first(x), last(x), nth(x, n))
  : 개수 계산, 관측값 indexing

 

 - n() : 관측치 개수 계산, x 변수 입력하지 않음

 - n_distinct(x) : 중복없는 유일한 관측치 개수 계산, 기준이 되는 x변수 입력함

 - first(x) : 기준이 되는 x변수의 첫번째 관측치

 - last(x) : 기준이 되는 x변수의 마지막 관측치

 - nth(x, n) : 기준이 되는x변수의 n번째 관측치

 

 

[예제] Cars93_1 데이터 프레임에서 (a) 총 관측치의 개수, (b) 제조사(Manufacturer)의 개수(유일한 값), (c) 첫번째 관측치의 제조사 이름, (d) 마지막 관측치의 제조사 이름, (e) 5번째 관측치의 제조사 이름은?

 

> # summarise() : n(), n_distinct(), first(), last(), nth() > Cars93_1 <- Cars93[c(1:10), c("Manufacturer", "Model", "Type")] # subset for better print > Cars93_1 Manufacturer Model Type 1 Acura Integra Small 2 Acura Legend Midsize 3 Audi 90 Compact 4 Audi 100 Midsize 5 BMW 535i Midsize 6 Buick Century Midsize 7 Buick LeSabre Large 8 Buick Roadmaster Large 9 Buick Riviera Midsize 10 Cadillac DeVille Large > > summarise(Cars93_1, + tot_cnt = n(), # counting the number of all observations + Manufacturer_dist_cnt = n_distinct(Manufacturer), # distinct number of var + First_obs = first(Manufacturer), # first observation + Last_obs = last(Manufacturer), # last observation + Nth_5th_obs = nth(Manufacturer, 5)) # n'th observation



tot_cnt Manufacturer_dist_cnt First_obs Last_obs Nth_5th_obs 1 10 5 Acura Cadillac BMW

 

 

 

 

 

(4-3) summarise(group_by(dataframe, factor_var), mean, sd, ...) : 그룹별 요약 통계량 계산

 

그룹별 계산(Grouped operations)을 위해서 group_by() 함수를 이용합니다.

 

[예제] Cars93 데이터 프레임에서 '차종(Type)' 별로 구분해서 (a) 전체 관측치 개수, (b) (중복 없이 센) 제조사 개수, (c) 가격(Price)의 평균과 (d) 가격의 표준편차를 구하시오. (단, 결측값은 포함하지 않고 계산함)

 

> # summarise by group
> grouped <- group_by(Cars93, Type)
> summarise(grouped,
+           tot_conut = n(), # counting the number of cars
+           Manufacturer_dist_cnt = n_distinct(Manufacturer), # distinct number of var
+           Price_mean = mean(Price, na.rm = TRUE), # mean of Price
+           Price_sd = sd(Price, na.rm = TRUE) # standard deviation of Price
+           )
# A tibble: 6 x 5
     Type tot_conut Manufacturer_dist_cnt Price_mean  Price_sd
   <fctr>     <int>                 <int>      <dbl>     <dbl>
1 Compact        16                    15   18.21250  6.686890
2   Large        11                    10   24.30000  6.337507
3 Midsize        22                    20   27.21818 12.264841
4   Small        21                    16   10.16667  1.953288
5  Sporty        14                    12   19.39286  7.974716
6     Van         9                     8   19.10000  1.878164

 

 

 

 

(4) summarise_each() : 다수의 변수에 동일한 summarise 함수 적용

 

[문제] Cars93 데이터 프레임의 (i) 가격(Price) 변수와 (ii) 고속도로연비(MPG.highway) 의 두개의 변수에 대해 (a) 평균(mean), (b) 중앙값(median), (c) 표준편차(standard deviation) 의 3개의 함수를 동시에 적용하여 계산하시오.

 

> # summarize_each() : applies the same summary function(s) to multiple variables
> summarise_each(Cars93, funs(mean, median, sd), Price, MPG.highway)
  Price_mean MPG.highway_mean Price_median MPG.highway_median Price_sd MPG.highway_sd
1   19.50968         29.08602         17.7                 28  9.65943       5.331726

 

 

 

[Reference]

 - Introduction to dplyr (http://127.0.0.1:21980/library/dplyr/doc/introduction.html)

 - dplyr functions for single dataset (http://stat545.com/block010_dplyr-end-single-table.html)

 - dplyr tutorial (http://genomicsclass.github.io/book/pages/dplyr_tutorial.html)

 

많은 도움이 되었기를 바랍니다.

 

이전 포스팅과 이번 포스팅으로서 dplyr 패키지의 데이터 전처리, 조작을 위한 기본기를 익혔습니다.

다음번 포스팅에서는 R dplyr 패키지의 심화 함수로서, chain operations (Operator %>%, shift+ctrl+M) 에 대해서 소개하겠습니다.

 

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Posted by R Friend R_Friend