엔트리 THE-R

networkD3: D3 JavaScript Network Graphs from R

 Dev-version: 0.4  About This started as a port of Christopher Gandrud’s R package d3Network for creating D3network graphs to the htmlwidgets framework. The htmlwidgets framework greatly simplifies the package’s syntax for exporting the graphs, improves integration with RStudio’s Viewer Pane, RMarkdown, and Shiny web apps. See below for examples. It currently supports the following types of network graphs: Force directed networks with simpleNetwork and forceNetwork Sankey diagrams with sankeyNetwork Radial networks with radialNetwork Dendro […]

thomasp85/patchwork: The Composer of ggplots

patchwork     The goal of patchwork is to make it ridiculously simple to combine separate ggplots into the same graphic. As such it tries to solve the same problem as gridExtra::grid.arrange() but using an API that incites exploration and iteration. Installation You can install patchwork from github with: # install.packages(“devtools”) devtools::install_github(“thomasp85/patchwork”) Example The usage of patchwork is simple: just add plots […]

rOpenSci | Magick 1.6: clipping, geometries, fonts, fuzz, and a bit of history

Magick 1.6: clipping, geometries, fonts, fuzz, and a bit of history   Jeroen Ooms   | DECEMBER 5, 2017 This week magick 1.6 appeared on CRAN. This release is a big all-round maintenance update with lots of tweaks and improvements across the package. The NEWS file gives an overview of changes in this version. In this post we highlight some changes. library(magick) […]

데이터 전처리 -데이터 전처리(클린징)에 대한 모든 것

본 포스팅에서는 탐색적 데이터 분석(EDA)라고 불리우는 단계에서 수행해야 할 Task에 대해 순서대로 정리해 보고자 합니다. EDA는 데이터 셋 확인 – 결측값 처리 – 이상값 처리 – Feature Engineering 의 순서로 진행합니다. 데이터 분석의 단계 중 가장 많은 시간이 소요되는 단계가 바로 Exploratory Data Analysis 단계입니다. Forbes에서 인용한 CrowdFlower의 설문 결과에 따르면 데이터 분석가는 업무 시간 중 […]

ggplot2 막대그래프

막대그래프 오늘도 ggplot문제 하나 드리겠습니다. ggplot의 geom_bar()는 stacked bar plot을 만드는데 쓰입니다. 예를 들어 moonBook 패키지의 acs데이타를 사용하여 남여 성별과 흡연 상태에 따른 bar plot을 만들면 다음과 같은 그래프를 만들 수 있습니다. require(ggplot2) require(moonBook) ggplot(data=acs,aes(x=sex,fill=smoking)) +geom_bar() 하지만 position=”fill”로 하시면 proportional stacked bar plot을 만들수 있습니다. ggplot(data=acs,aes(x=sex,fill=smoking)) +geom_bar(position=”fill”) 이 그래프는 상당히 정보를 왜곡하고 있습니다. 즉 남여의 […]

tidyquant로 한국 주식 하려면 tqk

ChanYub Park 2017-11-22 개요 사전준비 주식 데이터를 tidy 개념으로 tidyquant 주가 지수 가져오기 종목 코드 가져오기 주식 데이터 가져오기 tidyverse와 함께 사용하는 시계열 데이터 tq_에서 계산 가능한 함수들 ggplot2와 연계된 차트 그리기 차트 종류 트랜드 시각화 볼린저 밴드 ggplot2 함수 테마 Dark tidyquant로 한국 주식 하려면 tqk 개요 tidyquant의 tq_get()으로 한국의 데이터를 가져오는데 제약이 있어 시작했습니다. […]

xray: The R Package to Have X Ray Vision on your Datasets

이 패키지를 사용하면 데이터 집합의 변수를 분석하고 데이터의 모양을 평가할 수 있습니다. 이것이 모델링을위한 데이터를 가지고있을 때 이것을 첫 번째 단계로 생각하십시오.이 패키지를 사용하여 모든 변수를 분석하고 변형 할 가치가있는 이상한 점이 있는지 확인하거나 변수를 모두 피할 수 있습니다. 설치 방법 # install.packages(“devtools”) devtools::install_github(“sicarul/xray”) 사용법 이상 탐지 xray::anomalies 는 NAs, Zeroes, Infinite 등의 모든 예외 […]

Pipes in R Tutorial For Beginners (article) – DataCamp

Learn more about the famous pipe operator %>% and other pipes in R, why and how you should use them and what alternatives you can consider! You might have already seen or used the pipe operator when you’re working with packages such as dplyr, magrittr,… But do you know where pipes and the famous %>% operator come from, what […]