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Furrr 타입 지정

공학 석사를 위해 미국 대학에 지원하려고 해요. 학문적 평판이 좋은 대학에 가고 싶어요.

미국 각 대학의 점수가 담긴 데이터셋을 구했고, 데이터 프레임 uni_data로 사용할 수 있어요. 이 데이터 프레임에는 각 대학의 공학 학문 점수(100점 만점)가 들어 있는 total_score 열이 있어요. total_score가 80을 초과하는 대학은 문자열 값 "Pass", 그 외는 "Fail"을 담는 criteria라는 새 열을 만들려고 해요. 점수가 누락된 경우 값은 NA여야 해요.

워크스페이스에는 criterion_function()이 준비되어 있어요. 이 함수를 적절한 future_map() 변형을 사용해 total_score에 적용할 계획이에요. parallelfurrr 패키지는 이미 로드되어 있어요.

이 연습은 강의의 일부입니다

R의 병렬 프로그래밍

강의 보기

연습 안내

  • multisession 계획을 세우고, 사용 가능한 코어 중 두 개를 제외하고 사용하세요.
  • 올바른 future_map() 변형을 사용해 criterion_function()total_score 열에 매핑하여 새 열을 만드세요.
  • 순차 실행 계획으로 되돌리세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Plan a multisession to use all cores but two
n_cores <- ___
___(___, ___)

# Create new column using the correct future_map variant
uni_data %>% 
  mutate(criteria = ___(___, ___))

# Revert to a sequential plan
___
코드 편집 및 실행