지금도 개발중

저번 글에서는 데이터 정제 중 빠진데이터 제거하기, 결측치 정제에 대해 배우는 시간이었습니다. 잠시 복습하는 겸 결측치 정제를 다시 확인하고 그 다음 바로 이상한 데이터 제거하기, 이상치 정제에 대해 글을 써보도록하겠습니다. 결측치 정제에 대해 복습 * 결측치 확인 및 출력 is.na(df); //결측치 확인 table(is.na(df)); //결측치 빈도 출력 * is.na()를 filter()에 적용하면 결측치가 있는 행을 제거할 수 있다. 먼저 결측치가 있는 행만 추출한 다음 제거하기! df %>% filter(is.na(score)) df % filter(!is.na(score)) // is.na()앞에 '아니다'를 의미하는 ! 기호를 붙여 !is.na()를 입력하면 NA가 아닌 값을 출력할 수 ..

1. 데이터를 파악할 때 쓰는 함수들 head() : 데이터 앞부분 출력 ex) head(df_exam) - 앞에서부터 6행까지 출력 ex) head(df_exam, 10) - 앞에서부터 10행까지 출력 tail() : 데이터 뒷부분 출력 ex) tail(df_exam) - 뒤에서부터 6행까지 출력 ex) tail(df_exam, 10) - 뒤에서부터 10행까지 출력 View() : 뷰어 창에서 데이터 확인 * 단 view()로 입력하면 Could not find function "view"라고 나온다 꼭 V 대문자 dim() : 데이터 차원 출력 데이터가 몇 행, 몇 열로 구성되어있는지 확인할 수 있는 함수 결과값 : 11 5 str() : 데이터 속성 출력 데이터에 들어 있는 변수들의 속성을 보여준다..

#변수 a를 만들어 2을 넣는다. a