특정 국가로 필터링하기
앞에서 인도네시아에서 수행된 프로젝트에 대한 정보를 찾기 위해 데이터를 필터링하는 방법을 배웠어요. 이제는 investment_services_project 데이터에 포함된 또 다른 국가에 대해 이 정보를 제공하는 보고서를 만들어 볼 거예요. 이 연습 문제에서는 브라질에서 수행된 프로젝트 정보를 모으기 위해 데이터를 필터링하기 시작합니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R Markdown으로 보고서 만들기
연습 안내
- 1번째 코드 청크의 8행에 있는
readr패키지 바로 다음, 9행에dplyr패키지를 불러오세요. - 3번째 코드 청크에서
investment_services_projects데이터를 필터링해 브라질에서 수행된 프로젝트를 확인하세요. - 결과를
brazil_investment_projects로 저장하세요. - 코드 청크 라벨을
brazil-investment-projects로 지정하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
{"investment_report.Rmd":"---\ntitle: \"Investment Report\"\ndate: \"`r format(Sys.time(), '%d %B %Y')`\"\noutput: html_document\n---\n\n```{r data, include = FALSE}\nlibrary(readr)\n\n\ninvestment_annual_summary <- read_csv(\"https://assets.datacamp.com/production/repositories/5756/datasets/d0251f26117bbcf0ea96ac276555b9003f4f7372/investment_annual_summary.csv\")\ninvestment_services_projects <- read_csv(\"https://assets.datacamp.com/production/repositories/5756/datasets/bcb2e39ecbe521f4b414a21e35f7b8b5c50aec64/investment_services_projects.csv\")\n```\n\n\n## Datasets \n\n### Investment Annual Summary\n\nThe `investment_annual_summary` dataset provides a summary of the dollars in millions provided to each region for each fiscal year, from 2012 to 2018.\n```{r investment-annual-summary}\ninvestment_annual_summary\n```\n\n### Investment Projects in Brazil\n\nThe `investment_services_projects` dataset provides information about each investment project from 2012 to 2018. Information listed includes the project name, company name, sector, project status, and investment amounts.\n```{r}\n___ <- investment_services_projects %>%\n ___\n\nbrazil_investment_projects\n```\n\n\n"}