엣지 유형 추출하기

이 연습 문제에서는 고객 데이터프레임의 고객 ID를 고객 엣지 리스트와 매칭하여 각 엣지가 이탈(churn), 비이탈(non-churn), 또는 혼합(mixed) 엣지인지 확인해 보겠습니다. match() 함수를 사용해 엣지 리스트에 두 개의 열을 추가해요.

from 열의 이탈 상태를 담는 fromLabel
to 열의 이탈 상태를 담는 toLabel

match(x, y) 명령은 y에서 x의 위치를 담은 벡터를 반환합니다. 위 그림에서 match(edgeList$from, customers$id)의 결과는 1,1,1,2,2입니다. 예를 들어, edgeList$from의 네 번째 값(고객 ID 393)은 customers$id의 두 번째 원소예요. 따라서 이 고객의 이탈 라벨은 customers[2,2], 즉 0입니다. 같은 방식으로 edgeList$from의 모든 고객의 이탈 라벨은 customers[match(edgeList$from, customers$id),2]가 됩니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

R로 배우는 네트워크 데이터 기반 Predictive Analytics

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연습 안내

customers$id를 edgeList$from과 매칭하여 customers$churn을 추출하고, 이를 FromLabel이라는 열로 edgeList 데이터프레임에 추가하세요.
to 엣지에도 동일하게 적용하여 ToLabel이라는 열을 추가하세요.
FromLabel과 ToLabel 두 열의 합을 나타내는 edgeType 열을 edgeList 데이터프레임에 추가하세요.
각 엣지 유형의 개수를 확인하기 위해 table() 함수를 사용하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Add the column edgeList$FromLabel
edgeList$FromLabel <- customers[match(edgeList$___, customers$___), 2]
 
# Add the column edgeList$ToLabel
edgeList$ToLabel <- customers[___(___, ___), 2]
 
# Add the column edgeList$edgeType
edgeList$edgeType <- edgeList$___ + edgeList$___
 
# Count the number of each type of edge
___(edgeList$edgeType)

코드 편집 및 실행