소품집

정말,,, 역대급으로 오래 걸리고 있는 kaggle이다. 잔 기술 많이 배워서 꼼꼼하게 하고 있습니다 😎 getwd() setwd('/Users/dayeong/Desktop/reserch/data') # Restaurant Visitor Forecasting EDA with R # https://www.kaggle.com/maestroyi/restaurant-visitor-forecasting-eda-with-r # general visualisation library(ggplot2) library(scales) library(grid) library(gridExtra) library(RColorBrewer) library(corrplot) # general data manipulation library..

dplyr 패키지 연습 겸 EDA 연습 겸 getwd() setwd('/Users/dayeong/Desktop/reserch/data') library(dplyr) library(ggplot2) # 0. Data load 및 이전 시험 진행과정 athlete % arrange(desc(mean_height)) head(survey) # Step2. 위의 나온 결과물을 활용해 해당하는 team만 뽑고, # Team별로 가장 키가 큰 사람과 가장 작은 사람의 키, 두 키의 차이를 출력 team % group_by(Team) %>% summarise(max_hei = max(Height), min_hei = min(Height), dif = max(Height)- min(Height)) head(survey2..

setwd('/Users/dayeong/Desktop/reserch/data') # Dataloading dt_loan % mutate(buy_n = n()) %>% filter(buy_n>=600) # 중복 제거 dt 이 Age 고객들을 분석해보자 Age_25 % filter( Age == "26-35" ) Age_25 % mutate(ratio = n/sum(n), location = ifelse(ratio > min(ratio) , min(ratio) + ratio/2 , ratio/2 ) ) plot1 % ggplot(aes(x=factor(1), y = ratio, fill = Marital_Status)) + geom_bar(stat="identity") + geom_text(aes(x= fa..