##
## dplyr practice of 5 core verbs ( select, mutate, filter, arrange, summarise )
##
## 1 select - 그냥 SQL select 처럼 쓰면 되나보다 범위 설정도 되는듯 1:4 이런식
buying_no_shopping %>%
select(ID, BIZ_UNIT)
custo %>%
select(ID, GENDER, HOM_PST_NO)
custo %>% ## 컬럼 번호 범위로 가져오는 방법
select(1:(ncol(custo)-1))
buying_shopping %>%
select(ID, RCT_NO, PD_S_C)
## 2 mutate - 새로운 파생변수 만들 때 쓰는거 (변수 = 기존변수 * 조작)
glimpse(custo)
custo %>%
mutate(GENDER_KR = ifelse(GENDER == 1, "남자", "여자") ) %>%
select(1, 3:5,GENDER)
## 3 filter - where 같은거 &으로 연결지어서 사용 ,로도 된다.
custo %>%
filter(GENDER == 1,
HOM_PST_NO > 100
) %>%
mutate(OVER =HOM_PST_NO/10) %>%
group_by(ID, OVER) %>%
summarise(n = n())
## 4 summarise - group_by 써서 aggregation function 쓸 때 summarise 활용하는 느낌이구나
custo %>%
mutate(OVER =HOM_PST_NO/10) %>%
group_by(AGE_PRD) %>%
summarise( avg_cnt = sum(GENDER) / n() ) %>%
mutate(rnk=rank(avg_cnt)) %>%
arrange(desc(rnk))
## Aggregation function 쓸 때는 이거 쓰는거고
## as 같이 column 이름 쓸 때 = 로 넣어준다.
## count avg sum 쓸 때 이거 쓰면 되겠다.
## 5 arrange - desc() 쓰면 디센딩 오더
custo %>%
mutate(OVER =HOM_PST_NO/10) %>%
group_by(AGE_PRD) %>%
summarise( avg_cnt = sum(GENDER) / n() ) %>%
mutate(rnk=rank(avg_cnt)) %>%
arrange(desc(rnk))
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