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이번 포스트에서는 R언어로 데이터 전처리하는 방법에 대해 서술하겠습니다. '데이터 전처리(Data Preprocessing)'은 분석에 적합하게 데이터를 가공하는 작업입니다. 일부를 추출하거나, 종류별로 나누거나 여러 데이터를 합치는 등 데이터를 자유롭게 가공할 수 있어야 목적에 맞게 분석할 수 있습니다. dplyr은 데이터 전처리 작업에 가장 많이 사용되는 패키지입니다. dplyr의 대표적인 함수를 정리하면 아래와 같습니다. dplyr 함수 기능 filter( ) 행추출, 2023.01.12 - [언어/R] - R - R언어 dplyr로 데이터 전처리하기 (filter( ), %>%, %in%) select( ) 열 추출, 2023.01.12 - [언어/R] - R - R언어 dplyr 함수로 데이터 ..

이번 포스트에서는 R언어로 데이터 전처리하는 방법에 대해 서술하겠습니다. '데이터 전처리(Data Preprocessing)'은 분석에 적합하게 데이터를 가공하는 작업입니다. 일부를 추출하거나, 종류별로 나누거나 여러 데이터를 합치는 등 데이터를 자유롭게 가공할 수 있어야 목적에 맞게 분석할 수 있습니다. dplyr은 데이터 전처리 작업에 가장 많이 사용되는 패키지입니다. dplyr의 대표적인 함수를 정리하면 아래와 같습니다. dplyr 함수 기능 filter( ) 행추출 select( ) 열 추출 arrange( ) 정렬 mutate( ) 변수 추가 summarise( ) 통계치 산출 group_by( ) 집단별로 나누기 left_join( ) 데이터 합치기(열) bind_rows( ) 데이터 합치기(..