출간 알림) R로 하는 빅데이터 분석: 데이터 전처리와 시각화(제3판)
약 6개월동안 절판 상태였던 R로 하는 빅데이터 분석: 데이터 전처리와 시각화가 제3판으로 출간됩니다. 내용을 좀 더 강화하여, 응용하고자 하는 분석가의 필수 아이템이 되고자…
서울특별시 시간별 (초)미세먼지 03: 극단값 확인
서울특별시 시간별 (초)미세먼지 03: 극단값 확인 서울특별시 시간별 (초)미세먼지 03: 극단값 확인 <R로 하는 빅데이터 분석: 데이터 전처리와 시각화>를 활용하는 예시입니다. 압축된…
서울시 미세/초미세 먼지(2/N)
서울특별시 시간별 (초)미세먼지 02 서울특별시 시간별 (초)미세먼지 02 <R로 하는 빅데이터 분석: 데이터 전처리와 시각화>를 활용하는 예시입니다. 압축된 데이터 읽기 전처리 과정은…
3판 맛보기) R에서 정수형(integer)과 실수형(numeric)
R에서 수치형(numeric)은 보통 실수를 의미한다.[아래 각주 1 참조] 실수는 많은 경우 출력되는 값과 저장된 값이 정확하게 일치하지 않는다. 왜냐하면 R에서 실수를…
aggregate 2 dplyr
dat <- data.frame(gender=c('M','M','M','M','M','F','F','F','F','F'), num=c(1,2,3,1,2,3,1,2,3,1), h=c(170,180,190,180,170,150,160,170,160,150), w=c(80,70,100,80,60,50,50,60,60,50)) dat$BMI <- dat$w/(dat$h/100)^2 table(dat$gender, dat$num) ## ## 1 2 3 ## F 2 1 2 ##…