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연습 문제

비율 기준으로 변수 묶기

특정 수준을 다른 것으로 바꾸거나 합치고 싶지 않을 때가 많아요. 대신 가장 흔한 수준은 유지하고 나머지는 모두 "other"로 묶고 싶을 수 있어요. 특히 수준이 많고 대부분이 희귀할 때, 이는 데이터를 시각화하는 데 유용해요. Kaggle 설문에서 사람들이 내년에 시도하고 싶은 machine learning 방법에 대한 질문으로 이 방법을 연습해 볼게요. multiple_choice_responses는 이미 불러와 두었어요. 개수를 셀 때, sort = TRUE는 기본적으로 내림차순 정렬이라는 점을 기억하세요.

지침

100 XP
  • 방법을 선택하지 않은 응답자는 제거하세요.
  • MLMethodNextYearSelect에서 새로운 변수 ml_method를 만들어, 응답자의 최소 5%가 선택한 제목은 유지하고 나머지는 기본값인 "Other"로 묶으세요.
  • 마지막으로, 새 변수를 내림차순으로 정렬하여 집계하세요.