[R 프로그래밍] dplyr 패키지 함수들

#dplyr함수들은 %>%로 여러 함수를 조합해서 사용 가능

# 여러 함수 조합하기 dataSample %>%                      select (test, test1, test2) %>%                     filter ( test >= 30) %>%                     head (3)

#head()함수

# 해당 데이터의 일부만 출력한다. dataSample %>% head(5)

#filter() 함수

http://realab.tistory.com/7

# 특정 조건 만족 데이터 추출 dataSample %>% filter ( test > = 30) # AND 조건 체크 (조건 모두 만족) dataSample %>% filter ( id == 1 & test > 30)   # OR 조건 체크 (조건들 중 하나 이상 만족) dataSample %>% filter ( test1 > 30 | test2 > 50)

#select() 함수

http://realab.tistory.com/9

# 특정 컬럼 추출하기 dataSample %>% select (id)  # 특정 컬럼들 추출하기 dataSample %>% select (id, job)

#arrange() 함수

http://realab.tistory.com/10

# 오름차순 정렬하기 dataSample %>% arrange (id)  # 내림차순 정렬하기 dataSample %>% arrange (desc(id))  # 여러 컬럼 기준으로 정렬하기  ( id 오름차순 후, id가 동일하면 test 내림차순 정렬) dataSample %>% arrange(id, desc(test))

#mutate() 함수

http://realab.tistory.com/11

# 기존 컬럼 값을 연산해서 새로운 컬럼 추가하기 dataSample %>% (total = test1 + test2)  # 여러 개의 컬럼 추가하기 dataSample %>%                      mutate ( total = test1 + test2),                     mean = total / 2)  # 조건문 적용해서 컬럼 추가하기 dataSample %>% mutate (pass = ifelse (test > 60, "pass", "fail"))

#group_by() 함수

#summarise() 함수

http://realab.tistory.com/13

# 그룹 별로 요약해서 요약한 통계 량 보여주기 dataSample %>%                      group_by(class) %>%                     summarise (mean_test = mean(test)) #그룹 안에서 다시 그룹 나누기 dataSample %>%                     group_by(class, pass) %>%                     summarise (mean_test = mean(test)

#left_join() 함수

http://realab.tistory.com/15

#특정 컬럼을 기준으로 데이터 합치기 dataSample_all <- left_join(dataSample1, dataSample2, by="id")

#bind_rows() 함수

http://realab.tistory.com/15

# 다른 테이블을 가져와서 row추가하기 dataSample_all <- bind_rows (data1, data2, data3)

#distinct() 함수

http://realab.tistory.com/17

# 특정 컬럼의 유니크 값 추출하기  distinct (exam, english)