rowwise()로 집계하기
c_across()와 함께 사용하면 rowwise()는 dplyr 프로그래밍 도구상자에서 유용하게 쓸 수 있어요. 두 함수를 함께 쓰면 각 행에서 서로 다른 변수에 걸쳐 계산을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 선택한 변수들에 대해 각 행별로 결측값의 개수를 세는 데 유용해요.
이 연습은 강의의 일부입니다
dplyr로 하는 프로그래밍
연습 안내
- 각 행을 기준으로 계산하도록 파이프라인을 설정하세요.
imf_data에서gdp_in_billions_of_usd부터 마지막 열까지의 열들에 대해, 각 행의 결측값 개수를 담는num_missing열을 만드세요.- 결측값 개수 기준으로 내림차순 정렬하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
imf_data %>%
# Specify that calculations are done across the row
___() %>%
# Count missings in gdp_in_billions_of_usd to last column
mutate(num_missing = sum(is.na(
___(___:___))
)) %>%
select(country:year, num_missing) %>%
# Arrange by descending number of missing entries
___