데이터 요약하기
이제 학습 플랫폼별 유용성을 비교하기 위해 패싯 그래프를 그려 보겠습니다.
이번 연습에서는 새로운 dplyr 함수 add_count()를 소개합니다. add_count()는 원래 데이터셋과 같은 행 수를 유지하면서 열 n을 데이터셋에 추가합니다. count()와 마찬가지로 기본적으로 n은 각 그룹의 행 개수이지만, wt(가중치) 인수를 사용해 바꿀 수 있습니다. wt에 다른 열을 지정하면, 각 그룹에 대해 그 열의 합을 n으로 만들 수 있습니다.
예를 들어 iris에 같은 Species에 속한 꽃들의 Petal.Length 합계를 나타내는 열을 추가하려면 다음과 같이 작성합니다:
iris %>%
add_count(Species, wt = Petal.Length) %>%
select(Species, Petal.Length, n)
그러면 다음과 같은 결과가 나옵니다:
# A tibble: 150 x 3
Species Petal.Length n
<fct> <dbl> <dbl>
1 setosa 1.4 73.1
2 setosa 1.4 73.1
3 virginica 6.4 278.
이 연습은 강의의 일부입니다
Tidyverse로 배우는 범주형 데이터
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
learning_platform_usefulness %>%
# Change dataset to one row per learning_platform usefulness pair with number of entries for each
___(___, ___)