데이터에 map() 적용하기
mutate()와 함께 map()을 사용하면 계산 결과를 데이터 프레임에 추가할 수 있습니다. map() 함수는 항상 리스트 벡터를 반환하므로, unnest()를 사용하여 이 정보를 숫자형 벡터로 변환해야 합니다.
여기서는 gapminder 데이터셋에서 각 국가의 평균 인구를 계산하며 이 기능을 살펴봅니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Tidyverse로 배우는 Machine Learning
연습 안내
map()을 사용하여 각 국가의 평균 인구를 계산하는mean()함수를 적용하고,mutate()를 이용해mean_pop이라는 새 리스트 열을 추가하세요.pop_nested의 처음 6개 행을 살펴보세요.unnest()를 사용하여mean_pop리스트를 숫자형 열로 변환하고, 이를pop_mean데이터 프레임으로 저장하세요.head()를 사용하여pop_mean을 탐색해 보세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Calculate the mean population for each country
pop_nested <- gap_nested %>%
mutate(mean_pop = map(___, ~mean(.x$___)))
# Take a look at pop_nested
head(___)
# Extract the mean_pop value by using unnest
pop_mean <- pop_nested %>%
unnest(___)
# Take a look at pop_mean
head(___)