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ggvis 패키지를 이용한 산점도R 2018. 7. 21. 07:35
install.packages("ggvis")library(ggvis) # 1. 기본 mtcars %>% ggvis(~mpg, ~wt) %>% layer_points() # 2. 점의 색깔 변경하기 mtcars %>% ggvis(~mpg, ~wt, fill := "red") %>% layer_points() # 3. 집단을 다른 색으로 표현하기 mtcars$cyl % ggvis(~mpg, ~wt, fill = ~cyl) %>% layer_points() # 4. disp라는 양적 자료를 이용하여 채도를 반영하기 mtcars$cyl % ggvis(~mpg, ~wt, fill = ~disp) %>% layer_points()
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2018년도 027번째 읽은 책 : 센스메이킹Books 2018. 7. 20. 23:53
제 목 : 센스메이킹 지 음 : 크리스티안 마두스베르그 옮 김 : 김태훈 출판사 : 위즈덤하우스 가 격 : 16,000원 페이지 : p307 독서기간 : 2018년 7월 17일(화) ~ 2018년 7월 20일(금) 센스메이킹을 읽었다. 부제목으로 을 넣었다. 1장. 센스메이킹, 데이터로부터 의미를 추출하다. 2장. 완변학 데이터가 놓치고 있는 것 3장. 현실을 지배하는 구조를 파헤쳐줄 이정표 - 개인이 아니라 문화를 살핀다. 4장. 데이터의 틈을 파고드는 감각 - 피상적 데이터가 아니라 심층적 데이터가 필요하다. 5장. 현실을 관찰하는 최적의 장소 - 동물원이 아니라 초원으로 나간다. 6장. 창조력을 키우는 사소한 경험들 - 제조가 아니라 창조한다. 7장. 데이터의 흐름을 꿰뚫는 관점 - GPS가 아니라..
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broom::tidy()R 2018. 7. 19. 22:32
broom 패키지는 모델 결과를 표준화된 형태로 출력하는 다양한 옵션을 제공하며, 이는 결과를 해석하는 데에 도움이 된다.또한 broom 패키지에 있는 tidy() 함수를 사용하면 다양한 모델 객체의 결과를 표준화된 데이터 프레임 형태로 변경할 수 있다. install.packages("broom") library(broom)broom::tidy(lm(dist ~ speed, data = cars)) [출처] 효율적인 R 프로그래밍, 로빈 러브 레이스/콜린 길렙시 지음, R Korea 번역팀 번역, 느린생각, p182
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효율적인 데이터 다듬기를 위한 핵심 팁 다섯 가지R 2018. 7. 17. 22:21
1. 시작 단계에서 데이터를 정리하는 데에 시간을 투자하는 것은 장기적으로 봤을 때, 이후에 겪는 문제를 미리 방지하여 결과적으로 시간을 절약할 수 있게 된다.2. Tidy 데이터는 데이터 정리에 관한 기본 개념을 제공하며, tidyr 패키지의 일부 함수를 이용하여 이러한 작업을 할 수 있다.3. tibble 패키지를 이용하여 만든 data_frame 속성을 이용하면 데이터 세트를 효율적으로 출력하고 손쉽게 다룰 수 있다.4. dplyr 패키지는 빠르고 직관적인 데이터 처리 함수를 제공한다. 몇몇 데이터 처리 애플리케이션의 경우엔 data.table 패키지는 놀라운 속도를 보여준다.5. %>% 연산자는 복잡한 데이터 처리 작업 과정을 간단명료하게 처리하는 데 도움이 된다. [출처] 효율적인 R 프로그래밍..