■ group_by 함수를 사용해 데이터 그룹을 만드는 방법을 보여준다.
▶ 매출 data.frame에서 점포가 “a”인 데이터를 추출하고 추출된 결과에서 매출월 별로 최소 구매 건수와 최대 구매 건수 구하기 (R)
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 |
매출 = read.csv("data_win.csv") 매출 %>% filter(점포 == "a") %>% group_by(매출월) %>% summarise(최소구매건수 = min(구매건수), 최대구매건수 = max(구매건수)) 매출월 최소구매건수 최대구매건수 (int) (int) (int) 1 1 2688 34036 2 2 3312 46754 3 3 2207 49269 4 4 5292 49118 5 5 4809 48131 6 6 5036 44950 7 7 5798 44715 8 8 1762 49040 9 9 3658 43590 10 10 4793 43553 11 11 1575 43931 12 12 283 49936 |
▶ 매출 data.frame에서 매출월/성별 최소 구매 건수와 최대 구매 건수 구하기 (R)
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 |
매출 = read.csv("data_win.csv") 매출 %>% group_by(매출월, 성별) %>% summarise(최소구매건수 = min(구매건수), 최대구매건수 = max(구매건수)) 매출월 성별 최소구매건수 최대구매건수 (int) (fctr) (int) (int) 1 1 남 615 49704 2 1 여 427 49867 3 2 남 659 49710 4 2 여 672 49812 5 3 남 103 49841 6 3 여 337 49600 7 4 남 79 49436 8 4 여 846 49953 9 5 남 462 49881 10 5 여 9 49864 .. ... ... ... ... |