R 11日付目

週末は休みだった...KDTを始めてから時間が足りなくて….とにかくスタート!

データプリプロセッシング-必要なフォーマットでデータを加工

dplyrは最もよく使われるパッケージです.
フィルタ()-行を抽出
select()-列の抽出
整列()-整列
mutate()-変数の追加
summarise()-統計の計算
グループby()-グループ化
left join()-データをマージ(列)
bind rows()-データのマージ(行)

条件を満たすデータのみ抽出

dplyrパッケージのロード後csv exech.dfでcsvファイル

を作成する

library(dplyr)
exam <- read.csv("csv_exam.csv")
exam

dplyrパッケージのfilter()を使用して、半分の

のみを抽出します.

exam %>% filter(class == 1)

%>%記号を使用して、関数をリストするようにコードを記述します.