[실무 프로젝트로 배우는...] dplyr 응용

> ### 2.13 dplyr 응용   
> 
> #### 2.13.1 데이터 전처리 응용 1
> 
> P1 = Audi %>% 
+   mutate(year_G = ifelse(year < 2000, 1990,
+                          ifelse(year < 2010, 2000, 2010))) %>%
+   group_by(year_G,transmission) %>%
+   summarise(Count = n(),
+             Mean_Price = mean(price),
+             Median_Price = median(price)) %>%
+   mutate(Perc = Count / sum(Count)) %>%
+   arrange(year_G,-Mean_Price)
`summarise()` has grouped output by 'year_G'. You can override using the `.groups` argument.
> 
> 
> #### 2.13.1 데이터 전처리 응용 2               
> 
> P2 = Audi %>%
+   filter(price > quantile(price, probs = c(0.9))) %>%
+   group_by(model) %>%
+   summarise(Mean_Price = mean(price),
+             Mean_Mileage = mean(mileage),
+             Mean_Tax = mean(tax))
> 
> P2
# A tibble: 21 x 4
   model Mean_Price Mean_Mileage Mean_Tax
   <chr>      <dbl>        <dbl>    <dbl>
 1 " A3"     36990         3059      145 
 2 " A4"     43232.        4631.     145.
 3 " A5"     38833.        5642.     145.
 4 " A6"     43602.        6010.     146.
 5 " A7"     43217         6928.     151.
 6 " A8"     42699.        5402.     151.
 7 " Q2"     38495         5950      148.
 8 " Q3"     38571.        3495      146.
 9 " Q5"     42151.        6504.     145.
10 " Q7"     51328.       11930.     152.
# ... with 11 more rows
> 
> 
> #### 2.13.3 데이터 전처리 응용 3       
> 
> DIR = "F:/1_Study/1_BigData/12_R/02_Practical-R/Data/"
> ListFiles = list.files(DIR)
> List_Length = length(ListFiles)
> 
> # audi, bmw, cclass
> Brand_Data = data.frame()
> 
> for(k in 1:List_Length){
+   
+   DF = read.csv(paste0(DIR,ListFiles[k]),stringsAsFactors = FALSE)
+   
+   DF2 = DF %>% 
+     mutate(year_G = ifelse(year < 2000, 1990,
+                            ifelse(year < 2010, 2000,2010))) %>%
+     group_by(year_G,transmission) %>%
+     summarise(Count = n(),
+               Mean_Price = mean(price),
+               Median_Price = median(price)) %>%
+     mutate(Perc = Count / sum(Count)) %>%
+     arrange(year_G,-Mean_Price) %>%
+     mutate(Brand = gsub(".csv","",ListFiles[k]))
+   
+   Brand_Data = Brand_Data %>%
+     bind_rows(DF2)
+   
+ }
`summarise()` has grouped output by 'year_G'. You can override using the `.groups` argument.
`summarise()` has grouped output by 'year_G'. You can override using the `.groups` argument.
`summarise()` has grouped output by 'year_G'. You can override using the `.groups` argument.
> Brand_Data
   year_G transmission Count Mean_Price Median_Price         Perc  Brand
1    1990    Automatic     2   4824.500       4824.5 1.0000000000   audi
2    2000    Automatic    26   8746.962       5945.0 0.2921348315   audi
3    2000    Semi-Auto     2   5995.000       5995.0 0.0224719101   audi
4    2000       Manual    61   4716.377       3995.0 0.6853932584   audi
5    2010    Automatic  2680  28410.968      26700.0 0.2533799754   audi
6    2010    Semi-Auto  3589  27173.577      24250.0 0.3393211686   audi
7    2010       Manual  4308  16262.237      15817.5 0.4072988560   audi
8    1990       Manual     5   3968.000       3950.0 0.7142857143    bmw
9    1990    Automatic     2   3597.500       3597.5 0.2857142857    bmw
10   2000    Semi-Auto     3   9228.333       9495.0 0.0263157895    bmw
11   2000    Automatic    50   6335.780       5720.0 0.4385964912    bmw
12   2000       Manual    61   5834.885       4195.0 0.5350877193    bmw
13   2010    Semi-Auto  4663  27371.413      24990.0 0.4374296435    bmw
14   2010    Automatic  3536  22657.091      19500.0 0.3317073171    bmw
15   2010       Manual  2461  14877.315      13750.0 0.2308630394    bmw
16   1990    Automatic     3   3496.667       4450.0 1.0000000000 cclass
17   2000    Semi-Auto     1   5995.000       5995.0 0.0263157895 cclass
18   2000    Automatic    36   4733.778       3997.0 0.9473684211 cclass
19   2000       Manual     1   1495.000       1495.0 0.0263157895 cclass
20   2010    Semi-Auto  2070  25405.171      24992.0 0.5365474339 cclass
21   2010    Automatic  1589  23070.021      21544.0 0.4118714360 cclass
22   2010       Manual   198  14437.808      13998.5 0.0513219285 cclass
23   2010        Other     1  11995.000      11995.0 0.0002592017 cclass

 

 

 

 

 

출처 : 실무 프로젝트로 배우는 데이터 분석 with R