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IT/R23

범주형 자료(factor) 예제 #"m" -> man, "f" -> female 의미 gender = c("m", "f", "f", "m", "f","f") gender gender_factor = factor(gender) gender_factor ===================== 결과 이 데이터는 "m", "f" 로 구성된 것이다. 2021. 6. 27.
plot 그리기 캐럿이 큰게 비싸다는 걸 알수 있음. library(ggplot2) View(diamonds) str(diamonds) plot(diamonds$carat, diamonds$price) 2021. 6. 27.
diamonds의 price에 결측치가 있는지 보는 방법 #install.packages("ggplot2") library(ggplot2) View(diamonds) is.na(diamonds$price) #결측치 있나??? table(is.na(diamonds$price)) #빈도 str(diamonds) 전체 데이터가 53,940건인데, FALSE가 53,940 건이니 결측치가 없다는 의미 2021. 6. 27.
barplot 실습 a = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7) is.na(a) v = c(1, 2, 3, 4 ,5, NA, 7) is.na(v) table(is.na(v)) #table = 빈도를 의미 kk=table(is.na(v)) barplot(kk) #한글언어팩을 안깔아 결과 그래프는 영어로 사용함 barplot(kk, main = "KK의 결측치 그래프", col=c(3, 4), ylab = "빈도", xlab = "구분") 2021. 6. 27.
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