Giáo trình "Data Visualization - Chương 2: Thao tác dữ liệu" trình bày về việc sau khi nhập dữ liệu vào R, dễ dàng thao tác dữ liệu bằng gói dplyr, có thể được cài đặt bằng lệnh trong R: ("dplyr"). Mời các bạn cùng tham khảo! | Chương 3 Thao tác dữ liệu Sau khi nhập dữ liệu vào R ta có thể dễ dàng thao tác dữ liệu bằng gói dplyr có thể được cài đặt bằng lệnh trong R quot dplyr quot . Sau khi tải gói dplyr có thể sử dụng các hàm R sau filter Chọn hàng quan sát mẫu dựa trên giá trị của chúng. distinct Loại bỏ các hàng trùng lặp. arrange Sắp xếp lại các hàng. select Chọn cột biến theo tên của chúng. rename Đổi tên cột. mutate Thêm tạo biến mới. summarise Tính toán tổng hợp thống kê ví dụ tính trung bình hoặc tổng Ví dụ Age Weight Gender Age Weight Gender 10 24 male 80 50 male 20 39 female 15 30 female 35 46 male 47 52 male 67 60 female 66 55 female 54 45 female 29 67 female 41 42 CHƯƠNG 3. THAO TÁC DỮ LIỆU gt library dplyr gt age weight gender data1 select data1 age age 1 10 2 20 3 35 4 67 5 54 6 80 7 15 8 47 9 66 10 29 Để lọc ra những người có độ tuổi trên 30 ta sử dụng Loc ra nhung nguoi co do tuoi tren 30 gt filter data1 age 30 age weight gender 1 35 46 male 2 67 60 female 3 54 45 female 4 80 50 male 5 47 52 male 6 66 55 female Để đổi tên biến từ age thành ages ta sử dụng Doi ten bien gt rename data1 ages age ta được kết quả sau ages weight gender 1 10 24 male 2 20 39 female 3 35 46 male 4 67 60 female 43 5 54 45 female 6 80 50 male 7 15 30 female 8 47 52 male 9 66 55 female 10 29 67 female Để sắp xếp dữ liệu theo độ tuổi giảm dần ta sử dụng Lenh sap xep data theo do tuoi giam dan gt arrange data1 desc age age weight gender 1 80 50 male 2 67 60 female 3 66 55 female 4 54 45 female 5 47 52 male 6 35 46 male 7 29 67 female 8 20 39 female 9 15 30 female 10 10 24 male Để tạo thêm biến mới ta sử dụng lệnh mutate Tao them bien moi gt mutate data1 a age 5 age weight gender a 1 10 24 male 2 20 39 female 3 35 46 male 4 67 60 female 5 54 45 female 6 80 50 male 7 15 30 female 8 47 52 male 9 66 55 female 10 29 67 female
