하나는 어느 하나라도, 또 하나는 모두에게
select() 보조 동사와 함께 if_any() 및 if_all() 함수를 사용하면 어떤(또는 모든) 열에서 조건을 만족하는지 확인할 수 있어요. 이번에도 imf_data를 사용해 서로 다른 숫자 조건에 따라 서로 다른 행 부분집합을 반환해 보겠습니다. 여기서는 전년도 대비 수입(imports)과 수출(exports)이 증가했는지 감소했는지 살펴볼 연도에 초점을 맞춥니다.
dplyr의 between() 함수는 값의 범위(하한과 상한)를 지정할 때 유용하다는 점을 기억하세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
dplyr로 하는 프로그래밍
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Rows with less than 0 for any "perc_change" ending columns
imf_data %>%
filter(___(.cols = ___,
.fns = ~ ___) %>%
select(country, year, ends_with("perc_change"))