지방이의 Data Science Lab

시작 예를 들어, manufacturer에 보이는 저 audi. audi의 displ (engine displacement in liters)값을 몽땅 합쳐서 보고 싶다! 라고 판단 되면 아래 코드처럼 쓸 수 있습니다. 1 2 library(car);data = mpg aggregate(displ~manufacturer,data,sum) 다시말해, data에서 manufactuerer별로 총 displ합이 어떻게 돼? 하고 명령하는 것입니다. 아~ aggregate은 데이터를 가공할 수 있는 것이며, aggregate(y~x, data, function) 형태로 되어 있고, x별로 y값을 sum, mean, 등등 을 해달라고 부탁 할 수 있구나..! 라고 느끼실 것입니다. 아주 좋은 기능입니다. 여기서 ..

["NA" to NA] 1 data = mutate_all(data, funs(replace(., .=='NA', NA))) [Mean Imputation] 1 data$AGE[data$USERID=="홍길동"] = mean(mean(data$AGE[!is.na(data$AGE)])) [이상치] #1. 0보다 작을 수 없는 경우인데 0보다 작게 나온 데이터 이상치 삭제 1 2 idx = which(S_table$Sales.M.2015

완전 기초분석으로 R을 처음 접하는 사람이 배우기에 좋다.