강의
dplyr로 데이터 조작하기
기초기술 수준
업데이트됨 2025. 12.
RData Manipulation4시간13 동영상44 연습 문제3,700 XP170K+성취 증명서
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첫 단계: dplyr로 데이터 변환하기
이 강의는 사용자가 R의 dplyr 패키지를 사용하여 데이터를 효율적으로 조작하고 변환하는 방법을 배우도록 설계되었습니다.먼저 select, filter, arrange, mutate와 같은 핵심 dplyr 동사를 사용하는 것을 포함해 기본적인 데이터 변환 기법을 살펴봅니다. 이 함수들은 특정 열을 선택하고, 조건에 따라 행을 필터링하며, 데이터를 정렬하고, 새로 계산된 열을 만들어 데이터 세트를 수정하는 방법을 알려줍니다.
dplyr로 데이터 집계하기
다음으로 이 강의에서는 데이터 집계를 다루며, 사용자가 데이터를 요약하고 압축하여 더 잘 해석하는 방법을 배웁니다.데이터를 더 해석하기 쉽고 관리하기 쉽게 만드는 방법을 이해하게 됩니다. count, group_by, summarize와 같은 함수는 많은 관측값을 의미 있는 요약으로 집계하는 작업을 수행하도록 소개되며, 이는 데이터 분석과 보고에 필수적입니다.
데이터 선택 및 변환
마지막으로, select helper와 rename verb를 사용하는 방법과 같은 고급 데이터 선택 및 변환 기법을 배우게 됩니다. 실제 사례 연구에도 여러분의 기술을 적용하고, ggplot2를 사용해 그룹화된 변이, 윈도우 함수, 데이터 시각화를 실습 문제로 다루게 됩니다.강의가 끝날 무렵에는 dplyr을 사용해 강력한 데이터 조작 기술을 갖추게 되어, 더욱 효율적이고 효과적인 데이터 분석이 가능해집니다—모든 데이터 분석가나 과학자에게 필수적인 역량입니다.
선수 조건
Introduction to the Tidyverse1
Transforming Data with dplyr
Learn verbs you can use to transform your data, including select, filter, arrange, and mutate. You'll use these functions to modify the counties dataset to view particular observations and answer questions about the data.
2
Aggregating Data
Now that you know how to transform your data, you'll want to know more about how to aggregate your data to make it more interpretable. You'll learn a number of functions you can use to take many observations in your data and summarize them, including count, group_by, summarize, ungroup, and slice_min/slice_max.
3
Selecting and Transforming Data
Learn advanced methods to select and transform columns. Also, learn about select helpers, which are functions that specify criteria for columns you want to choose, as well as the rename verb.
4
Case Study: The babynames Dataset
Work with a new dataset that represents the names of babies born in the United States each year. Learn how to use grouped mutates and window functions to ask and answer more complex questions about your data. And use a combination of dplyr and ggplot2 to make interesting graphs to further explore your data.
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