Data Refinery 의 대화형 코드 템플릿

정리하다

배열 (`<column>`)
지정된 컬럼별로 행을 오름차순으로 정렬합니다.

정렬 (desc (`<column>`))
지정된 열을 기준으로 내림차순으로 행을 정렬합니다.

정렬 (`<column>`, `<column>`)
행을 지정된 각 연속 열별로 오름차순으로 정렬하여 이전 정렬의 순서를 그대로 유지합니다.

수

count ()
그룹별 데이터 총계입니다.

count (`<column>`)
지정된 컬럼으로 데이터를 그룹화하고 고유 값 (문자열 값의 경우) 이 있는 행 수를 리턴하거나 각 그룹의 총계 (숫자 값의 경우) 를 리턴합니다.

count (`<column>`, wt= `<column>`)
지정된 열별로 데이터를 그룹화하고 고유 값 (문자열 값의 경우) 이 있는 행 수를 리턴하거나 지정된 가중치 열에서 각 그룹 (숫자 값의 경우) 에 대한 총계를 리턴합니다.

count (`<column>`, wt=<func>(`<column>`))
지정된 열로 데이터를 그룹화하고 지정된 가중치 열에 적용된 함수의 결과를 리턴합니다.

count (`<column>`, wt=<func>(`<column>`), sort = <logical>)
지정된 열로 데이터를 그룹화하고 지정된 가중치 열에 적용된 함수의 결과를 정렬되거나 정렬되지 않은 상태로 리턴합니다.

고유

distinct ()
모든 컬럼 또는 지정된 컬럼을 기반으로 구별되는 고유 행을 유지합니다.

필터

filter (`<column>` <logicalOperator> provide_value)
지정된 조건을 충족하는 행을 유지하고 다른 모든 행을 필터링합니다.
부울(Boolean) 열 유형의 경우, provide_value는 대문자로 된 TRUE 또는 FALSE여야 합니다.

filter (`<column>` == <logical>)
논리 값 TRUE 또는 FALSE를 기반으로 지정된 필터 조건을 충족하는 행을 유지합니다.

filter (<func>(`<column>`) <logicalOperator> provide_value)
지정된 조건을 충족하는 행을 보존하고 다른 모든 행을 필터링합니다. 이 조건은 연산자의 왼쪽에 있는 열에 함수를 적용할 수 있습니다.

filter (`<column>` <logicalOperator> <func(column)>)
지정된 조건을 충족하는 행을 보존하고 다른 모든 행을 필터링합니다. 이 조건은 연산자의 오른쪽에 있는 열에 함수를 적용할 수 있습니다.

filter (<logicalfunc(column)>)
지정된 조건을 충족하는 행을 유지하고 다른 모든 행을 필터링합니다. 이 조건은 열에 논리 함수를 적용할 수 있습니다.

filter (`<column>` <logicalOperator> provide_value <andor> `<column>` <logicalOperator> provide_value)
지정된 조건을 충족하는 행을 보존하고 다른 모든 행을 필터링합니다.

group_by

group_by (`<column>`)
지정된 컬럼을 기반으로 데이터를 그룹화합니다.

group_by (desc (`<column>`))
지정된 컬럼을 기반으로 내림차순으로 데이터를 그룹화합니다.

변이

mutate (provide_new_column = `<column>`)
새 열을 추가하고 기존 열을 유지합니다.

mutate (provide_new_column = <func(column)>)
함수를 열에 적용하는 지정된 표현식을 사용하여 새 열을 추가합니다. 기존 열을 유지합니다.

mutate (provide_new_column = case_when (`<column>` <operator> provide_value_or_column_to_compare~provide_value_or_column_to_replace, `<column>` <operator> provide_value_or_column_to_compare~provide_value_or_column_to_replace, TRUE~provide_default_value_or_column))
지정된 조건식을 사용하여 새 열을 추가합니다.

mutate (provide_new_column = `<column>` <operator> `<column>`)
기존 열로 계산을 수행하는 지정된 표현식을 사용하여 새 열을 추가합니다. 기존 열을 유지합니다.

mutate (provide_new_column = coalesce (`<column>`, `<column>`))
지정된 표현식을 사용하여 새 열의 누락된 값을 다른 지정된 열의 값으로 대체하는 새 열을 추가합니다. 다른 열을 지정하는 대신, 값이나 열에 대한 함수, 또는 값에 대한 함수를 지정할 수 있습니다. 기존 열을 유지합니다.

mutate (provide_new_column = if_else (`<column>` <logicalOperator> provide_value, provide_value_for_true, provide_value_for_false))
지정된 조건식을 사용하여 새 열을 추가합니다. 기존 열을 유지합니다.

mutate (provide_new_column = `<column>`, provide_new_column = `<column>`)
여러 개의 새 열을 추가하고 기존 열을 유지합니다.

mutate (provide_new_column = n ())
그룹의 값을 계산합니다. group_by를 사용하여 그룹화가 이미 완료되었는지 확인하십시오. 기존 열을 유지합니다.

모두 변환

mute_all (funs (<func>))
지정된 함수를 모든 열에 적용하고 해당 열의 기존 값을 겹쳐씁니다. 누락된 값을 제거할지 여부를 지정하십시오.

mute_all (funs (. <operator> provide_value))
지정된 연산자를 모든 열에 적용하고 해당 열의 기존 값을 겹쳐쓰십시오.

mute_all (funs ("provide_value" =. <operator> provide_value))
지정된 연산자를 모든 열에 적용하고 결과를 보유할 새 열을 작성하십시오. 새 열의 이름을 지정된 값으로 끝나는 이름으로 지정하십시오.

mutate_at

mute_at (vars (`<column>`), funs (<func>))
지정된 열에 함수를 적용합니다.

mutate_if

mute_if (<predicateFunc>, <func>)
지정된 조건을 충족하는 열에 함수를 적용합니다.

mute_if (<predicateFunc>, funs (. <operator> provide_value))
지정된 조건을 충족하는 컬럼에 지정된 연산자를 적용하십시오.

mute_if (<predicateFunc>, funs (<func>))
지정된 조건을 충족하는 열에 함수를 적용합니다. 누락된 값을 제거할지 여부를 지정하십시오.

이름 바꾸기

rename (provide_new_column = `<column>`)
지정된 컬럼의 이름을 바꾸십시오.

sample_frac

sample_frac (provide_number_between_0_and_1, weight= `<column>`, replace=<logical>)
데이터의 백분율을 기반으로 무작위 샘플을 생성하십시오. weight는 선택 사항이며, 해당 행이 선택될 확률의 비율을 나타냅니다. 숫자형 열을 제공하십시오. replace는 선택 사항이며 기본값은 FALSE입니다.

sample_n

sample_n (provide_number_of_rows, weight = `<column>`, replace=<logical>)
행 수에 따라 무작위 데이터 샘플을 생성합니다. weight는 선택 사항이며, 해당 행이 선택될 확률의 비율을 나타냅니다. 숫자형 열을 제공하십시오. replace는 선택 사항이며 기본값은 FALSE입니다.

선택

select (`<column>`)
지정된 컬럼을 유지합니다.

select (-`<column>`)
지정된 컬럼을 제거합니다.

select (starts_with ("provide_text_value"))
지정된 값으로 시작하는 이름으로 열을 유지합니다.

select (ends_with ("provide_text_value"))
열에 지정된 값으로 끝나는 이름을 유지하십시오.

select (contains ("provide_text_value"))
지정된 값을 포함하는 이름으로 열을 유지합니다.

select (matches ("provide_text_value"))
지정된 값과 일치하는 이름으로 열을 유지합니다. 지정된 값은 텍스트나 정규 표현식일 수 있습니다.

select (`<column>`: `<column>`)
열을 지정된 범위로 유지합니다. 범위를 한 열에서 다른 열까지로 지정하십시오.

select (`<column>`, all ())
모든 컬럼을 보존하지만 지정된 컬럼을 첫 번째 컬럼으로 만듭니다.

select (`<column>`, `<column>`)
지정된 컬럼을 유지합니다.

select_if

select_if(<predicateFunc>) 지정된 조건을 충족하는 열을 유지합니다. 지원되는 기능은 다음과 같습니다:

• 이(가) 다음 포함
• ~로 끝나는
• 일치
• 범위
• ~로 시작하는

요약

요약 (provide_new_column = <func>(`<column>`))
지정된 열에 집계 함수를 적용하여 여러 열 값을 단일 값으로 줄이십시오. 반드시 먼저 group_by 연산을 사용하여 열 데이터를 그룹화하십시오.

모두 요약

summarize_all (<func>)
모든 컬럼에 집계 함수를 적용하여 여러 컬럼 값을 단일 값으로 줄이십시오. 누락된 값을 제거할지 여부를 지정하십시오. 반드시 먼저 group_by 연산을 사용하여 열 데이터를 그룹화하십시오.

summarize_all (funs (<func>))
여러 집계 함수를 모든 컬럼에 적용하여 여러 컬럼 값을 단일 값으로 줄이십시오. 결과를 담을 새 열을 생성합니다. 누락된 값을 제거할지 여부를 지정하십시오. 반드시 먼저 group_by 연산을 사용하여 열 데이터를 그룹화하십시오.

summarize_if

summarize_if(<predicate_conditions>,...)
지정된 조건을 충족하는 열에 집계 함수를 적용하여 여러 열의 값을 하나의 값으로 통합합니다. 누락된 값을 제거할지 여부를 지정하십시오. 반드시 먼저 group_by 연산을 사용하여 열 데이터를 그룹화하십시오. 지원되는 기능은 다음과 같습니다:

• 수
• 최대
• 평균
• 분
• 표준 편차
• 합계

집계하다

tally ()
행 수 (문자열 컬럼의 경우) 를 계산하거나 그룹별로 데이터 총계 (숫자 값의 경우) 를 계산합니다. 반드시 먼저 group_by 연산을 사용하여 열 데이터를 그룹화하십시오.

tally (wt = `<column>`)
가중 열에 대해 그룹별로 행 수 (문자열 열의 경우) 또는 데이터 총계 (숫자 열의 경우) 를 계산합니다.

tally (wt=<func>(`<column>`), sort = <logical>)
지정된 가중치 열에 함수를 적용하고 결과를 그룹별로 정렬하거나 정렬하지 않고 리턴합니다.

top_n

top_n (provide_value)
각 그룹에서 맨 위 또는 맨 아래 N개행 (값 기준) 을 선택하십시오. 양수 정수를 지정하면 상위 N개 행을 선택하고, 음수 정수를 지정하면 하위 N개 행을 선택합니다.

top_n (provide_value, `<column>`)
지정된 열을 기반으로 각 그룹에서 맨 위 또는 맨 아래 N개행 (값 기준) 을 선택하십시오. 양수 정수를 지정하면 상위 N개 행을 선택하고, 음수 정수를 지정하면 하위 N개 행을 선택합니다.

중복 행이 개수 계산에 영향을 미치는 경우, top_n() 연산을 사용하기 전에 ‘중복 제거’ GUI 작업을 수행하십시오.

변환하다

transmute (<new_or_existing_column> = `<column>`)
지정된 표현식을 사용하여 새 열을 추가하거나 기존 열을 겹쳐쓰십시오. 식에서 언급된 열만 남겨두십시오.

transmute (<new_or_existing_column> = <func(column)>)
지정된 열에 함수를 적용하여 새 열을 추가하거나 기존 열을 겹쳐씁니다. 식에서 언급된 열만 남겨두십시오.

transmute (<new_or_existing_column> = `<column>` <operator> `<column>`)
지정된 열에 연산자를 적용하여 새 열을 추가하거나 기존 열을 겹쳐쓰십시오. 식에서 언급된 열만 남겨두십시오.

transmute (<new_or_existing_column> = `<column>`, <new_or_existing_column> = `<column>`)
여러 개의 새 열을 추가합니다. 식에서 언급된 열만 남겨두십시오.

transmute (<new_or_existing_column> = if_else (provide_value, provide_value_for_true, provide_value_for_false))
지정된 조건식을 사용하여 새 열을 추가하거나 기존 열을 겹쳐쓰십시오. 식에서 언급된 열만 남겨두십시오.

그룹 해제

ungroup ()
데이터를 그룹 해제합니다.

집계

• 평균
• 분
• n
• sd
• 합계

논리적

• is.na

수치적

• 복근
• 통합
• 컷
• 지수
• 층

텍스트

• c
• 통합
• 붙여넣기
• 더 낮게
• toupper

유형

• as.character
• as.double
• as.integer
• as.logical