R | dplyr | 집계 데이터 만들기(group by, summarise)

 

 

 

 

 

 

 

• dplyr은 plyr의 차기작으로서, 데이터프레임을 집중적으로 다루는 툴임.
• C언어로 만들어서 매우 빠름 
• ( 특히 chain 함수 %>% 젤 유용... ㅎ 단축키 shift+Ctrl+M)

 

 

 

 

00. 데이터 불러오기 

stock <- read.csv(file.choose())
stock %>% dim() # 1009행 7열 
stock %>% str()
stock %>% head()

 

 

stock 데이터프레임

 

- 날짜 데이터 형식 지정하기

Symbol	Meaning	Example
%d	day as a number (0-31)	01-31
%a	abbreviated weekday	Mon
%A	unabbreviated weekday	Monday
%m	month (00-12)	00-12
%b	abbreviated month	Jan
%B	unabbreviated month	January
%y	2-digit year	23
%Y	4-digit year	2023

 

stock$Date <-  as.Date(stock$Date) # 데이터 자료형 변환
stock$Year <-  as.factor(format(stock$Date,"%Y")) #2018
stock$Day <-  as.factor(format(stock$Date,"%a")) #월,화,수,...

 

 

 

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01. 집계 데이터 만들기 

 

1.1 group by() : group_by() 함수는 인자로 범주형 변수가 포함된 칼럼명을 인자로 받아 요약 통계량을 계산

group_data <- stock %>% 
   group_by(Year, Day) 
   
group_data %>% str()

 

 

 

 

1.2 summarise() : summarise()는 group_by()와 함께 사용할 때 그룹별 요약 통계를 제공

group_data <- stock %>% 
  group_by(Year, Day) %>% 
  summarise(n = n(),
            min = min(Open),
            Mean = round(mean(Open)),
            Median = round(median(Open)),
            Max = round(max(Open)))

 

 

 

 

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사용 데이터 출처

https://www.kaggle.com/datasets/jainilcoder/netflix-stock-price-prediction?select=NFLX.csv 

Netflix Stock Price Prediction

 

 

참고 서적 / 위키북스|Must Learning with R (개정판)

https://wikidocs.net/book/4315