[ R tidyverse 마스터 클래스 - 2강 ] dplyr 중급동사들

[@백경민-j1l]

복습완료!! 제가 정리한 강의 목차입니다. 참고하세요~ 1. 06:50 dplyr의 고급 동사들 2. 13:50 엑셀 테이블 바로 tibble로 옮기기 3. 17:00 테이블 합치기 : left_join() 4. 19:50 테이블 합치는 방법 종류 : Mutating joins, Filtering joins 5. 21:50 right_join() 6. 23:00 inner_join() 7. 24:45 full_join() 8. 26:25 Filtering join 하나의 테이블을 다른 테이블로 필터 9. 27:00 semi_join 10. 28:50 anti_join 11. 43:30 1강 서울시 이동자료 불러오기 12. 45:12 시도정보를 moving 데이터에 합쳐보세요 13. 55:05 만들 위치 지정 .after, .before 옵션 14. 1:03:35 빈칸 (NA)과 관련한 함수들 15. 1:11:21 if_else() 16. 1:15:10 case_when() 17. 1:19:00 이동시간을 이용한 trip 분류 18. 1:28:30 그룹 데이터 다루기 group_by()를 이용한 그룹별 내용 요약 19. 1:32:35 group_by를 이용한 그룹 데이터 만들기 20. 1:40:00 실습해보기 : 서울시 안에서 short trip이 가장 많이 일어나는 구는?

[@statisticsplaybook]

감사합니다 경민님!!!🔥🔥 영상에도 반영완료! 마우스 커서 올리면 주신 챕터 뜨게 해놨습니다. 감사합니다!!!

[@Quantrader-n4r]

감사합니다 슬통님 덕분에 R 복습+방향성이 잡히네요

[@statisticsplaybook]

굿! 마스터 클래스 쭉 달려보세요~! 아마 모르는게 꽤 있으실꺼예요ㅋㅋ 저도 강의 준비하면서 엄청 배웠어요ㅎㅎㅎ

[@초록빛-h7i]

59:48 rank(desc(tab_a$score))로 하면 되네요 ㅎㅎ

[@박교사-h3m]

오늘도 좋은 강의 감사합니다. 드디어 시각화 들어가네요~

[@statisticsplaybook]

언제나 들어주셔서 감사합니다! :)

[@mookong]

ADP실전반 강의부터 듣고 있는데, 라이브는 항상 놓치지만 다시보기로 열심히 공부하고 있습니다!! 좋은 강의 감사드립니다.

[@statisticsplaybook]

완석님!! 라이브에서 뵙는 날이 오면 좋겠습니다ㅠ 새해복 많이 받으시기 바랍니다!! :)

[@kali-wk1et]

강의 순서대로 잘 보고 있습니다! 혹시, 교안을 술통을 제외하고, 받는 방법이 따로 있을까요?

[@statisticsplaybook]

봐주셔서 감사합니다~! 강의안은 슬기로운 통계생활은 저작권을 표시하는 부분이라서 들어가야 할 것 같습니다. 요전에 무단으로 사용하시는 분이 계셔서 제보가 들어온 적이 있었어요.ㅎㅎ 다른 곳에서 강의안 사용시 멘션해주시면 감사하겠습니다. :) 슬랙 오셔서 메세지 주시면 멤버 전용 게시판 초대 드리도록 하겠습니다, 거기에서 통합 강의안 받으실 수 있으세요!

[@kali-wk1et]

@@statisticsplaybook 처음 접해보는 분야라서 복습 용으로 혼자 보려고 질문 했었습니다!. 감사합니다.

[@권-w5k]

슬통님! 제가 spss 데이터 불러와서 dplyr 동사들 연습해보려고 하는데요. spss 데이터를 한번에 tibble로 불러올 수 있는 함수가 있나요? 아니면 먼저 data.frame으로 불러오고 as_tibble()로 바꿔줘야 하나요?

[@statisticsplaybook]

데이터 프레임으로 받는 후 as_tibble()로 바꾸셔야할 것 같습니다~! library(tidyverse) library(foreign) mydata % as_tibble() 이런식으로 파이프 사용해서 바로 불러오셔도 될 것 같아요!

[@백경민-j1l]

코로나 백신 맞고 잠시 쉬었습니다 ㅋㅋㅋㅋ 몸이 정신을 못차렸네용.. mutate 함수 역할이 기존 base에서는 transform이나 within같은 역할을 한다고 보면 되겠죠? tidyverse 적응이 되어 갑니다~

[@statisticsplaybook]

고생하셨네요..ㄷㄷ 백신 2차 너무 아픕니다.ㅋㅋ 넵 맞습니다~!

[@HEUNGSIKKIM]

Live를 목요일로 착각했네요... ㅎㅎ

[@statisticsplaybook]

ㅎㅎ흥식님 다음주에는 수요일에 뵙죠~!ㅋㅋ 멤버십 강의랑 연속으로 하려니 너무 힘들어서 수요일로 옮겼습니다.ㅋㅋㅋ

[@남두천]

수업 마지막 부분에 trip_class별 횟수로 상위5개 구를 뽑아낼 때 1. group_by() + tally()는 원하는 결과를 보여줬었고 moving_data %>% group_by(trip_class, name) %>% tally() %>% slice_max(n, n = 5) 2. 아래처럼 count()를 쓰면 결과가 잘 안나오는 부분이 있었습니다. moving_data %>% count(trip_class, name) %>% slice_max(n, n = 5) 3. 고민을 해보다 trip_class를 먼저 그룹화한 후 count() 사용하니 1번 결과처럼 잘 나오네요 ^^. moving_data %>% group_by(trip_class) %>% count(name) %>% slice_max(n, n = 5) 밀린 업무와 행사로 더디게 복습중입니다 ㅠㅠ.

[@statisticsplaybook]

오, 저도 배웠습니다! 저는 group_by + tally 조합이 약간 제 생각하고 더 잘 맞아 떨어지는 느낌이 들었습니다. 짜주신 코드 보니까 group_by(trip_class) %>% count(name) 이 콤보도 좋은 것 괜찮은 것 같습니다!