데이터 중첩하기
이 강의에서는 77개국의 경제 및 사회 지표를 52년에 걸쳐 수집한 데이터를 활용합니다. 이 데이터는 gapminder 데이터 프레임에 저장되어 있습니다.
이번 연습 문제에서는 tidy Machine Learning의 기초를 다지는 첫 번째 도구인 nest()를 사용하여 gapminder 데이터를 중첩된 데이터 프레임으로 변환해 보겠습니다.
참고: 이 데이터셋은 gapminder 패키지에서 제공하는 것보다 더 세분화된 버전으로, dslabs 패키지에서 사용할 수 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Tidyverse로 배우는 Machine Learning
연습 안내
gapminder의 처음 여섯 행을 확인하세요.group_by()와nest()를 활용하여country별로 데이터 프레임을 중첩하고, 결과를gap_nested로 저장하세요.- 새로 생성된 데이터 프레임
gap_nested의 처음 여섯 행을 살펴보세요. 티블(tibble)이 담긴 새로운 복합 열 data를 확인할 수 있습니다.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Explore gapminder
head(___)
# Prepare the nested data frame gap_nested
library(tidyverse)
gap_nested <- gapminder %>%
group_by(___) %>%
___()
# Explore gap_nested
head(___)