rm(list=ls()) #1 - 이때까지 저장된거 지우기
library(dplyr) #2
##
## 다음의 패키지를 부착합니다: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, union
library(psych)
library(ggplot2)
##
## 다음의 패키지를 부착합니다: 'ggplot2'
## The following objects are masked from 'package:psych':
##
## %+%, alpha
library(tidyverse)
## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ forcats 1.0.0 ✔ stringr 1.5.0
## ✔ lubridate 1.9.2 ✔ tibble 3.2.1
## ✔ purrr 1.0.1 ✔ tidyr 1.3.0
## ✔ readr 2.1.4
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ ggplot2::%+%() masks psych::%+%()
## ✖ ggplot2::alpha() masks psych::alpha()
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors
library(hflights)
library(plyr)
## ------------------------------------------------------------------------------
## You have loaded plyr after dplyr - this is likely to cause problems.
## If you need functions from both plyr and dplyr, please load plyr first, then dplyr:
## library(plyr); library(dplyr)
## ------------------------------------------------------------------------------
##
## 다음의 패키지를 부착합니다: 'plyr'
##
## The following object is masked from 'package:purrr':
##
## compact
##
## The following objects are masked from 'package:dplyr':
##
## arrange, count, desc, failwith, id, mutate, rename, summarise,
## summarize
setwd("C:/data")
getwd()
## [1] "C:/data"
read.csv('Data1.csv')
## Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Q6 Q7 Q8 Q9 Q10 Q11 Q12 Q13 Q14 Q15 Q16 Q17 Q18 Q19 Q20
## 1 4 4 2 3 4 2 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
## 2 4 4 4 4 4 3 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 2 1
## 3 4 4 4 4 2 4 4 4 4 2 4 4 4 4 3 4 4 4 4 3
## 4 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
## 5 4 4 4 4 4 4 4 4 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
## 6 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
## 7 4 2 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 4 5 2 4 4 4
## 8 4 2 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 2 2 2 4 2 2
## 9 4 4 4 4 2 1 3 2 3 2 4 3 4 5 3 4 4 4 4 4
## 10 4 4 2 2 4 2 4 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 2 2
## 11 4 4 4 4 4 2 4 4 4 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
## 12 4 4 2 4 2 2 4 4 4 4 3 3 4 4 3 4 4 4 4 4
## 13 4 4 4 4 4 4 5 4 2 4 4 4 2 3 1 4 3 4 1 4
## 14 4 2 4 2 4 4 4 4 2 4 4 3 4 4 4 4 2 4 4 2
## 15 4 4 4 4 4 3 4 3 4 3 4 3 4 5 4 5 4 4 4 4
## 16 4 4 4 4 4 5 5 5 5 4 4 4 4 4 4 4 5 5 4 5
## 17 4 2 4 4 4 2 4 4 2 4 5 5 5 5 5 5 4 2 5 5
## 18 4 4 3 2 3 2 3 2 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
## 19 4 2 2 2 1 1 4 4 2 2 3 4 4 4 4 4 3 4 2 2
## 20 4 2 3 4 2 4 4 4 4 3 3 2 4 4 4 4 4 4 3 4
## 21 4 3 3 4 2 2 4 4 4 3 4 3 3 4 3 4 2 4 3 3
## 22 3 2 2 1 1 1 2 4 4 3 3 4 2 4 3 4 4 4 3 3
## 23 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 4 4 4 4 5
## 24 4 4 4 4 3 4 5 3 3 2 3 4 4 3 2 4 5 2 1 4
## 25 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 3 3 2 5
## 26 4 4 4 4 5 2 4 2 5 4 2 2 4 2 2 5 4 5 1 1
## 27 4 4 4 4 2 4 4 4 4 4 3 3 3 3 3 5 4 5 1 4
## 28 4 1 1 4 3 1 5 4 4 3 4 4 4 4 4 5 1 4 2 4
## 29 4 4 4 5 5 4 4 4 4 3 5 4 4 4 4 4 4 5 4 3
## 30 4 4 2 2 4 4 2 4 2 4 2 2 2 4 2 5 4 4 1 1
## 31 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 2 4 4 4 4 5 4 5 2 5
## 32 4 4 4 4 3 3 4 2 4 4 2 4 4 4 3 5 5 5 3 5
## 33 4 4 4 4 4 4 4 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5
## 34 4 4 4 4 4 4 4 2 4 4 5 4 2 4 2 5 1 4 4 2
## 35 4 4 4 4 4 1 4 2 4 4 3 3 2 3 2 5 1 4 2 4
## 36 4 4 4 4 3 2 5 5 5 4 2 4 4 1 3 3 5 5 5 4
## 37 4 4 4 4 3 2 5 5 5 4 3 4 3 4 4 4 5 5 3 4
## 38 4 4 4 4 3 1 5 5 5 4 3 4 3 4 4 4 5 5 2 4
## 39 4 4 4 4 4 4 4 2 4 4 2 2 4 2 2 4 2 4 4 4
## 40 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 2 4 2 3
## 41 3 4 4 4 4 4 4 2 2 4 5 4 3 5 4 4 4 4 4 4
## 42 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 2 2 4 4 2 4 2 4 2 4
## 43 4 4 4 4 4 4 4 5 4 4 4 5 4 5 5 5 2 4 4 1
## 44 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## 45 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
## 46 4 4 4 4 3 3 4 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3
## 47 4 4 4 4 2 2 4 4 4 4 1 1 4 2 2 4 2 5 4 4
## 48 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 3 2 2 2 2 2
## 49 4 4 2 4 2 3 3 4 2 3 4 4 3 4 3 3 3 4 3 2
## 50 4 3 4 2 2 2 2 2 4 4 4 2 4 2 4 2 3 4 4 2
## 51 2 2 4 4 5 1 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
## 52 4 4 3 3 3 2 4 4 4 2 4 4 4 4 2 4 4 4 2 4
## 53 4 3 4 4 3 2 4 4 4 4 4 2 4 4 2 4 3 2 4 3
## 54 1 4 2 4 4 3 2 4 2 3 4 4 5 5 5 5 2 5 4 4
## 55 1 1 1 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
## 56 4 2 3 4 2 3 3 3 3 3 3 3 3 5 5 4 4 4 3 4
## 57 4 4 2 4 4 2 4 4 4 4 4 4 4 5 4 5 4 4 2 3
## 58 4 4 2 4 4 2 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5 4 4 2 2
## 59 4 2 4 4 4 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 2 4
## 60 4 2 4 4 4 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
## 61 4 4 4 4 4 2 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 2 4
## 62 4 4 4 4 4 2 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
## 63 4 4 4 4 4 2 4 4 4 4 4 4 4 4 2 4 4 4 4 4
## 64 1 4 4 4 3 1 4 3 4 3 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4
## 65 4 4 3 2 4 2 2 4 4 4 4 3 4 4 3 4 4 4 4 3
## 66 4 5 4 1 5 2 2 4 4 4 4 4 4 4 1 4 4 4 2 4
## 67 4 3 4 4 2 3 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
## 68 4 5 5 4 4 4 4 4 4 4 5 5 4 5 4 4 4 4 4 4
## 69 4 4 4 4 4 4 2 4 4 3 3 3 3 4 3 2 2 3 3 2
## 70 1 2 2 3 4 3 2 2 4 2 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4
## 71 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4
## 72 4 4 4 4 4 2 5 4 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
## 73 4 4 4 4 3 3 4 3 4 3 3 3 3 3 3 4 4 4 3 3
## 74 2 4 4 4 4 4 2 2 2 4 2 2 4 4 2 4 4 4 3 4
## 75 4 3 3 4 3 2 4 3 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3
## 76 4 4 3 2 3 4 4 2 4 3 4 3 4 4 3 4 3 4 4 3
## 77 4 4 3 3 2 2 2 2 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3
## 78 2 4 2 2 4 2 2 4 4 4 4 2 2 2 3 3 3 4 4 3
## 79 1 1 2 2 2 3 3 1 2 1 3 1 1 1 3 3 4 1 1 3
## 80 4 1 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
## 81 1 2 2 2 2 4 2 2 2 2 4 4 2 4 2 4 4 2 4 4
## 82 4 2 2 2 2 2 2 2 2 2 4 2 2 4 4 4 4 4 2 2
## 83 2 4 2 4 4 4 4 4 4 2 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4
## 84 5 5 5 5 5 5 5 5 3 2 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
## 85 2 1 2 4 2 5 5 3 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 3 2
## 86 4 4 4 4 4 2 4 2 4 4 2 2 4 4 4 4 4 2 2 4
## 87 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
## 88 3 2 2 2 1 2 4 4 4 3 4 3 4 3 4 3 4 4 4 4
## 89 4 4 4 4 4 4 3 2 4 4 4 2 4 4 3 4 4 4 4 4
## 90 4 4 4 4 3 4 2 2 2 4 4 2 4 5 3 4 4 4 2 2
## 91 4 2 2 2 2 3 4 5 4 3 3 3 1 4 3 1 3 3 3 3
## 92 4 3 3 4 3 2 3 1 3 3 4 2 2 4 4 4 2 4 2 4
## 93 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
## 94 5 4 4 4 4 5 4 4 4 4 5 4 4 4 4 5 4 4 4 4
## 95 4 4 2 4 4 4 4 5 5 2 4 4 4 4 4 5 5 4 4 4
## 96 2 2 2 2 2 1 1 3 2 3 3 4 4 4 3 4 4 5 4 4
## 97 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4
## 98 5 5 2 5 5 3 4 2 2 5 2 2 4 3 3 5 3 5 4 5
## 99 4 4 4 4 4 4 2 4 2 4 4 4 4 4 4 5 5 5 4 4
## 100 4 2 4 4 4 2 4 5 4 4 5 5 5 5 5 5 2 4 4 4
## 101 4 4 4 4 4 2 5 5 4 4 4 4 4 4 2 4 4 5 2 4
## 102 4 2 3 2 2 2 4 4 4 4 3 2 4 4 2 4 4 4 3 4
## 103 3 4 4 4 4 4 3 4 5 4 4 5 4 3 4 4 4 4 2 4
## 104 4 2 3 2 4 4 2 3 2 3 2 3 4 4 4 4 4 4 4 4
## 105 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 3 4
## 106 4 4 4 3 4 4 4 4 4 3 4 4 4 5 4 4 4 4 4 5
## 107 2 2 1 2 2 2 2 2 2 3 2 2 2 2 2 4 4 4 4 4
## 108 5 2 2 2 2 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
## 109 4 4 2 4 2 4 3 2 2 3 2 2 2 2 2 5 4 4 4 4
## 110 3 4 4 2 3 4 2 5 2 3 3 3 3 5 2 5 2 5 4 3
## 111 5 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
## 112 2 4 2 2 2 1 4 4 5 5 5 2 1 3 4 4 4 5 4 5
## 113 3 4 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 4 4 4
## 114 5 2 4 4 4 2 3 4 4 2 4 4 4 4 4 4 3 2 4 4
## 115 4 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 3 3
## 116 3 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 5 4 4 4 5 5 5 5 5
## 117 4 4 2 4 4 2 5 5 5 4 3 3 3 3 3 5 4 4 4 4
## 118 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
## 119 4 4 4 4 4 1 4 3 5 4 4 4 5 5 5 4 4 4 4 4
## 120 4 4 4 4 4 4 2 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
## 121 2 3 2 2 2 1 2 2 2 2 2 3 2 2 3 4 4 4 4 4
## 122 5 5 5 5 5 5 5 5 2 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
## 123 4 2 4 2 4 2 4 2 2 4 4 2 2 4 4 4 4 3 3 3
## 124 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 3 3 4 4 5 5 5 5 5
## 125 4 3 4 4 3 4 2 2 4 3 4 3 4 4 4 4 4 4 4 3
## 126 4 2 2 2 2 4 1 4 4 3 4 4 4 3 3 4 4 4 4 4
## 127 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 3 5 5 4 4 4
## 128 4 2 3 2 3 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
## 129 4 2 3 2 2 1 2 4 2 3 4 3 4 4 3 4 5 4 5 4
## 130 2 2 2 2 2 2 3 4 2 2 3 4 4 4 3 4 4 4 4 4
## 131 4 4 4 4 4 2 3 2 2 2 4 5 5 4 3 5 5 5 5 5
## 132 4 2 4 2 2 2 5 5 5 2 4 2 4 4 4 5 5 5 4 4
## 133 3 3 4 4 3 4 3 3 3 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
## 134 5 4 5 4 4 4 4 4 5 4 5 4 4 4 4 4 4 5 4 4
## 135 4 3 3 4 4 2 2 4 2 4 4 4 4 4 3 4 4 4 3 3
## 136 4 4 4 3 3 3 4 4 4 3 4 3 3 3 4 5 4 4 3 2
## 137 5 4 5 4 4 4 5 4 5 5 5 1 4 4 5 5 4 4 1 1
## 138 4 4 2 4 4 3 4 2 2 4 2 4 2 4 4 4 2 2 4 4
## 139 4 4 3 2 2 4 4 4 4 4 2 5 5 5 4 4 1 4 2 1
## 140 2 2 2 1 1 2 2 2 2 3 3 1 2 3 1 2 2 2 2 5
## 141 4 4 4 3 3 3 3 2 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 2 3
## 142 4 4 2 2 4 2 4 4 4 3 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4
## 143 4 2 2 2 2 2 2 4 4 3 4 3 3 4 3 4 3 4 4 4
## 144 3 2 2 2 2 1 4 4 4 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3
## 145 4 3 2 2 2 2 4 2 4 3 4 3 4 4 4 4 4 4 4 3
## 146 5 4 5 5 5 4 4 5 5 5 5 4 4 5 5 4 4 4 4 4
## 147 4 3 2 4 3 2 4 4 4 3 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4
## 148 2 2 2 1 2 2 4 4 2 2 3 4 2 4 3 4 4 4 3 4
## 149 2 4 2 2 2 2 4 4 2 4 2 4 4 4 2 4 4 4 4 2
## 150 5 3 5 3 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 3 5
## 151 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 3 3
## 152 2 2 2 2 2 2 2 2 4 3 2 2 2 2 2 2 2 4 2 2
## 153 4 2 4 4 4 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 2 4
## 154 4 3 2 2 2 2 2 2 4 2 4 4 4 4 4 4 2 3 3 3
## 155 4 4 2 4 3 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
## 156 4 4 3 3 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4
## 157 4 3 4 4 3 4 4 3 4 3 2 2 3 4 3 4 4 4 4 4
## 158 4 2 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5 4 5 5 5 3 5 3 4
## 159 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5 4 5 5 5 3 5 3 4
## 160 4 4 4 4 4 4 4 1 4 4 5 5 4 5 5 5 3 5 3 4
## 161 4 4 4 4 5 4 4 4 4 4 3 2 2 4 2 4 2 4 3 3
## 162 4 2 4 3 2 3 4 4 4 2 4 4 4 4 4 4 4 4 2 2
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## 1670 0 2 3.6 3.6 4.0 3.0
## 1671 1 2 4.0 2.6 3.4 2.8
## 1672 0 2 3.2 3.0 2.8 2.2
## 1673 1 2 3.2 3.0 2.8 2.2
## 1674 0 3 2.2 2.0 3.6 3.6
## 1675 1 2 3.6 3.2 3.8 3.0
## 1676 0 2 4.6 3.2 4.0 4.0
## 1677 0 2 4.0 2.4 3.0 3.0
## 1678 0 2 2.0 2.2 3.8 2.8
## 1679 0 2 2.4 3.0 5.0 4.4
## 1680 1 2 5.0 4.2 5.0 5.0
## 1681 1 3 4.2 3.8 4.0 3.8
## 1682 1 3 3.2 2.4 4.0 2.8
## 1683 0 3 4.0 3.8 4.4 2.6
## 1684 1 3 3.0 1.2 4.0 2.2
## 1685 1 3 3.6 2.4 2.8 2.6
## 1686 1 3 2.0 4.0 3.4 3.4
## 1687 0 3 3.0 3.0 3.4 3.4
## 1688 0 3 3.6 2.8 4.0 3.4
## 1689 0 3 3.8 3.4 3.8 3.4
## 1690 0 2 3.2 3.0 2.8 2.2
## 1691 1 2 3.6 3.6 4.6 3.2
## 1692 0 3 3.2 3.6 3.2 3.0
## 1693 0 1 3.4 3.4 4.0 3.4
## 1694 0 3 2.6 2.6 2.2 3.8
## 1695 0 3 2.8 2.6 4.0 3.6
## 1696 1 2 3.0 3.4 2.0 2.2
## 1697 1 2 3.8 2.4 4.0 3.8
## 1698 0 3 2.4 3.2 3.4 3.4
## 1699 0 3 2.8 3.4 3.2 3.0
## 1700 0 3 3.4 2.0 4.0 2.6
## 1701 0 2 3.2 2.8 3.4 3.4
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## 1703 1 2 4.0 4.0 3.4 2.8
## 1704 1 2 2.6 3.0 3.2 2.8
## 1705 1 3 4.0 2.6 3.4 2.8
## 1706 1 3 4.0 2.6 3.4 2.8
## 1707 0 3 2.8 3.4 3.6 4.2
## 1708 0 2 3.2 3.2 3.0 3.2
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## 1824 0 3 5.0 4.4 5.0 3.4
## 1825 1 2 3.0 3.0 3.0 3.0
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## 1827 1 2 3.4 2.4 2.6 2.0
## 1828 1 3 3.0 2.8 4.0 4.2
## 1829 1 1 2.6 3.0 3.2 2.8
## 1830 0 4 3.0 3.2 3.8 3.4
## 1831 0 3 2.8 2.2 2.8 3.8
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## 1839 1 3 3.8 2.2 4.0 3.8
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## 1841 0 3 3.4 2.2 2.8 3.6
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## 1866 1 3 2.0 3.0 5.0 5.0
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## 1868 1 4 3.4 2.6 3.4 4.2
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## 1870 0 3 3.0 3.6 4.0 3.0
## 1871 1 3 4.8 3.8 4.0 4.0
## 1872 0 3 3.6 3.8 4.0 2.8
## 1873 0 3 2.8 2.8 4.0 2.8
## 1874 1 3 2.6 2.4 4.0 4.0
## 1875 0 3 2.0 1.6 3.6 4.0
## 1876 0 3 3.2 3.6 4.4 4.8
## 1877 0 2 2.8 1.8 3.2 3.0
## 1878 1 3 2.0 2.2 3.8 3.6
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## 1889 1 3 5.0 4.6 5.0 5.0
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## 1895 1 3 2.2 1.8 2.4 2.2
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## 1898 1 3 4.8 3.2 3.4 3.2
## 1899 1 2 1.4 1.8 1.4 2.4
## 1900 0 3 3.8 4.0 3.8 3.6
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## 1903 1 3 3.8 3.4 4.2 5.0
## 1904 1 3 4.6 4.2 4.0 3.0
## 1905 1 3 4.6 2.8 4.4 2.8
## 1906 1 3 4.0 4.0 4.2 4.2
## 1907 0 2 3.2 2.4 2.6 3.0
## 1908 1 3 2.2 3.0 3.0 3.2
## 1909 0 3 3.8 3.0 3.6 3.4
## 1910 1 3 2.6 2.8 2.4 3.4
## 1911 1 3 3.8 3.6 3.2 3.4
## 1912 1 2 3.4 3.4 3.4 3.4
## 1913 1 3 3.6 3.6 4.0 3.2
## 1914 1 3 3.2 3.2 2.8 3.4
## 1915 1 3 2.4 2.6 3.8 3.2
## 1916 0 3 2.4 1.8 3.2 3.6
## 1917 0 3 4.0 3.4 4.0 3.4
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## 1920 1 3 3.8 2.6 3.4 3.6
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## 1922 0 2 2.4 1.0 3.4 3.4
## 1923 0 2 4.2 2.2 3.4 3.6
## 1924 1 2 3.2 3.4 3.0 3.8
## 1925 0 3 2.0 1.0 3.0 3.2
data('diamonds')
df<-diamonds
df1<-df %>% select(price)
write.csv(df1,"df1.csv") #csv파일로 저장
#head, tail 함수
data(iris)
head(iris)#기본 6개
## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
## 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
## 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
## 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
## 5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
## 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa
head(iris,3)
## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
## 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
## 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
tail(iris)
## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## 145 6.7 3.3 5.7 2.5 virginica
## 146 6.7 3.0 5.2 2.3 virginica
## 147 6.3 2.5 5.0 1.9 virginica
## 148 6.5 3.0 5.2 2.0 virginica
## 149 6.2 3.4 5.4 2.3 virginica
## 150 5.9 3.0 5.1 1.8 virginica
tail(iris,3)
## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## 148 6.5 3.0 5.2 2.0 virginica
## 149 6.2 3.4 5.4 2.3 virginica
## 150 5.9 3.0 5.1 1.8 virginica
#데이터셋의 변수 숫자, 관측치 개수, 변수이름,
#변수 유형과 같은 구조를 확인 할 수 있다.
str(iris) #obs는 행의 수임
## 'data.frame': 150 obs. of 5 variables:
## $ Sepal.Length: num 5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ...
## $ Sepal.Width : num 3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1 ...
## $ Petal.Length: num 1.4 1.4 1.3 1.5 1.4 1.7 1.4 1.5 1.4 1.5 ...
## $ Petal.Width : num 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.3 0.2 0.2 0.1 ...
## $ Species : Factor w/ 3 levels "setosa","versicolor",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
names(iris)
## [1] "Sepal.Length" "Sepal.Width" "Petal.Length" "Petal.Width" "Species"
names(iris)<-tolower(names(iris)) #전부 소문자로.
names(iris)
## [1] "sepal.length" "sepal.width" "petal.length" "petal.width" "species"
#class함수로 데이터 타입 확인 가능.
class(df)
## [1] "tbl_df" "tbl" "data.frame"
class(df1)
## [1] "tbl_df" "tbl" "data.frame"
#dim함수-행,열 수 출력함
dim(iris)
## [1] 150 5
length(iris)
## [1] 5
dd<-c(2,3,4)
length(dd)
## [1] 3
ls(iris)
## [1] "petal.length" "petal.width" "sepal.length" "sepal.width" "species"
#mtcars data 불러오기
data(mtcars)
mean(mtcars$mpg,na.rm=TRUE)
## [1] 20.09062
var(mtcars$mpg)
## [1] 36.3241
sd(mtcars$mpg)
## [1] 6.026948
sum(mtcars$mpg)
## [1] 642.9
range(mtcars$mpg)
## [1] 10.4 33.9
max(mtcars$mpg)
## [1] 33.9
min(mtcars$mpg)
## [1] 10.4
quantile(mtcars$mpg)
## 0% 25% 50% 75% 100%
## 10.400 15.425 19.200 22.800 33.900
IQR(mtcars$mpg)
## [1] 7.375
summary(iris)
## sepal.length sepal.width petal.length petal.width
## Min. :4.300 Min. :2.000 Min. :1.000 Min. :0.100
## 1st Qu.:5.100 1st Qu.:2.800 1st Qu.:1.600 1st Qu.:0.300
## Median :5.800 Median :3.000 Median :4.350 Median :1.300
## Mean :5.843 Mean :3.057 Mean :3.758 Mean :1.199
## 3rd Qu.:6.400 3rd Qu.:3.300 3rd Qu.:5.100 3rd Qu.:1.800
## Max. :7.900 Max. :4.400 Max. :6.900 Max. :2.500
## species
## setosa :50
## versicolor:50
## virginica :50
##
##
##
par(mfrow=c(1,1))
par(mfrow=c(2,2))#한 화면에 그림 4개 동시 출력.
plot(density(iris$sepal.length))
plot(density(iris$sepal.width))
plot(density(iris$petal.length))
plot(density(iris$petal.width))
data<-read.csv("Data1.csv")
glimpse(data)
## Rows: 1,925
## Columns: 26
## $ Q1 <int> 4, 4, 4, 5, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, …
## $ Q2 <int> 4, 4, 4, 4, 4, 4, 2, 2, 4, 4, 4, 4, 4, 2, 4, 4, 2, 4, 2, 2, …
## $ Q3 <int> 2, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 2, 4, 2, 4, 4, 4, 4, 4, 3, 2, 3, …
## $ Q4 <int> 3, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 2, 4, 4, 4, 2, 4, 4, 4, 2, 2, 4, …
## $ Q5 <int> 4, 4, 2, 4, 4, 4, 4, 4, 2, 4, 4, 2, 4, 4, 4, 4, 4, 3, 1, 2, …
## $ Q6 <int> 2, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 1, 2, 2, 2, 4, 4, 3, 5, 2, 2, 1, 4, …
## $ Q7 <int> 2, 2, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 3, 4, 4, 4, 5, 4, 4, 5, 4, 3, 4, 4, …
## $ Q8 <int> 4, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 2, 2, 4, 4, 4, 4, 3, 5, 4, 2, 4, 4, …
## $ Q9 <int> 4, 4, 4, 4, 2, 4, 5, 5, 3, 4, 4, 4, 2, 2, 4, 5, 2, 4, 2, 4, …
## $ Q10 <int> 4, 4, 2, 4, 4, 4, 5, 5, 2, 4, 2, 4, 4, 4, 3, 4, 4, 3, 2, 3, …
## $ Q11 <int> 4, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 4, 4, 4, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 4, 3, 3, …
## $ Q12 <int> 4, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 3, 4, 4, 3, 4, 3, 3, 4, 5, 4, 4, 2, …
## $ Q13 <int> 4, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 4, 4, 4, 4, 2, 4, 4, 4, 5, 4, 4, 4, …
## $ Q14 <int> 4, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 4, 4, 4, 3, 4, 5, 4, 5, 4, 4, 4, …
## $ Q15 <int> 4, 4, 3, 4, 4, 4, 4, 2, 3, 4, 4, 3, 1, 4, 4, 4, 5, 4, 4, 4, …
## $ Q16 <int> 4, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 2, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 4, 5, 4, 4, 4, …
## $ Q17 <int> 4, 3, 4, 4, 4, 4, 2, 2, 4, 4, 4, 4, 3, 2, 4, 5, 4, 4, 3, 4, …
## $ Q18 <int> 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 2, 4, 4, 4, …
## $ Q19 <int> 4, 2, 4, 4, 4, 4, 4, 2, 4, 2, 4, 4, 1, 4, 4, 4, 5, 4, 2, 3, …
## $ Q20 <int> 4, 1, 3, 4, 4, 4, 4, 2, 4, 2, 4, 4, 4, 2, 4, 5, 5, 4, 2, 4, …
## $ Gender1 <int> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0, …
## $ EDU1 <int> 1, 1, 2, 1, 2, 1, 1, 1, 4, 3, 2, 1, 1, 3, 3, 2, 1, 1, 1, 4, …
## $ BF <dbl> 3.4, 4.0, 3.6, 4.2, 4.0, 4.0, 3.6, 3.6, 3.6, 3.2, 4.0, 3.2, …
## $ BM <dbl> 3.2, 3.4, 3.6, 4.0, 3.6, 4.0, 4.6, 4.6, 2.2, 3.2, 3.2, 3.6, …
## $ Happiness <dbl> 4.0, 4.0, 3.8, 4.0, 4.0, 4.0, 4.8, 4.4, 3.8, 4.0, 4.0, 3.4, …
## $ Peace <dbl> 4.0, 2.8, 3.8, 4.0, 4.0, 4.0, 3.8, 2.4, 4.0, 3.2, 4.0, 3.9, …
data$Gender1<-factor(data$Gender1)
data$EDU1<-factor(data$EDU1)
levels(data$Gender1)#level은 count함수임
## [1] "0" "1"
levels(data$EDU1)
## [1] "1" "2" "3" "4"
glimpse(data)#항상 바뀐 데이터 확인하는 습관 가지기
## Rows: 1,925
## Columns: 26
## $ Q1 <int> 4, 4, 4, 5, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, …
## $ Q2 <int> 4, 4, 4, 4, 4, 4, 2, 2, 4, 4, 4, 4, 4, 2, 4, 4, 2, 4, 2, 2, …
## $ Q3 <int> 2, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 2, 4, 2, 4, 4, 4, 4, 4, 3, 2, 3, …
## $ Q4 <int> 3, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 2, 4, 4, 4, 2, 4, 4, 4, 2, 2, 4, …
## $ Q5 <int> 4, 4, 2, 4, 4, 4, 4, 4, 2, 4, 4, 2, 4, 4, 4, 4, 4, 3, 1, 2, …
## $ Q6 <int> 2, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 1, 2, 2, 2, 4, 4, 3, 5, 2, 2, 1, 4, …
## $ Q7 <int> 2, 2, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 3, 4, 4, 4, 5, 4, 4, 5, 4, 3, 4, 4, …
## $ Q8 <int> 4, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 2, 2, 4, 4, 4, 4, 3, 5, 4, 2, 4, 4, …
## $ Q9 <int> 4, 4, 4, 4, 2, 4, 5, 5, 3, 4, 4, 4, 2, 2, 4, 5, 2, 4, 2, 4, …
## $ Q10 <int> 4, 4, 2, 4, 4, 4, 5, 5, 2, 4, 2, 4, 4, 4, 3, 4, 4, 3, 2, 3, …
## $ Q11 <int> 4, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 4, 4, 4, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 4, 3, 3, …
## $ Q12 <int> 4, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 3, 4, 4, 3, 4, 3, 3, 4, 5, 4, 4, 2, …
## $ Q13 <int> 4, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 4, 4, 4, 4, 2, 4, 4, 4, 5, 4, 4, 4, …
## $ Q14 <int> 4, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 4, 4, 4, 3, 4, 5, 4, 5, 4, 4, 4, …
## $ Q15 <int> 4, 4, 3, 4, 4, 4, 4, 2, 3, 4, 4, 3, 1, 4, 4, 4, 5, 4, 4, 4, …
## $ Q16 <int> 4, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 2, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 4, 5, 4, 4, 4, …
## $ Q17 <int> 4, 3, 4, 4, 4, 4, 2, 2, 4, 4, 4, 4, 3, 2, 4, 5, 4, 4, 3, 4, …
## $ Q18 <int> 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 2, 4, 4, 4, …
## $ Q19 <int> 4, 2, 4, 4, 4, 4, 4, 2, 4, 2, 4, 4, 1, 4, 4, 4, 5, 4, 2, 3, …
## $ Q20 <int> 4, 1, 3, 4, 4, 4, 4, 2, 4, 2, 4, 4, 4, 2, 4, 5, 5, 4, 2, 4, …
## $ Gender1 <fct> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0, …
## $ EDU1 <fct> 1, 1, 2, 1, 2, 1, 1, 1, 4, 3, 2, 1, 1, 3, 3, 2, 1, 1, 1, 4, …
## $ BF <dbl> 3.4, 4.0, 3.6, 4.2, 4.0, 4.0, 3.6, 3.6, 3.6, 3.2, 4.0, 3.2, …
## $ BM <dbl> 3.2, 3.4, 3.6, 4.0, 3.6, 4.0, 4.6, 4.6, 2.2, 3.2, 3.2, 3.6, …
## $ Happiness <dbl> 4.0, 4.0, 3.8, 4.0, 4.0, 4.0, 4.8, 4.4, 3.8, 4.0, 4.0, 3.4, …
## $ Peace <dbl> 4.0, 2.8, 3.8, 4.0, 4.0, 4.0, 3.8, 2.4, 4.0, 3.2, 4.0, 3.9, …
data$Gender1<-revalue(data$Gender1,replace=c("0"="female","1"="male"))
data$EDU1<-revalue(data$EDU1,replace=c('1'='high','2'='university',
'3'='graduate','4'='phd'))
table(data$Gender1)
##
## female male
## 1136 789
table(data$EDU1)
##
## high university graduate phd
## 233 472 1022 198
#교차분석
table(data$Gender1,data$EDU1)
##
## high university graduate phd
## female 182 277 582 95
## male 51 195 440 103
#빈도 비율
a<-table(data$Gender1)
b<-table(data$EDU1)
prop.table(a)
##
## female male
## 0.5901299 0.4098701
prop.table(b)
##
## high university graduate phd
## 0.1210390 0.2451948 0.5309091 0.1028571
e<-table(data$Gender1,data$EDU1)
prop.table(e)
##
## high university graduate phd
## female 0.09454545 0.14389610 0.30233766 0.04935065
## male 0.02649351 0.10129870 0.22857143 0.05350649
prop.table(e,1) #행별로 합이 1
##
## high university graduate phd
## female 0.16021127 0.24383803 0.51232394 0.08362676
## male 0.06463878 0.24714829 0.55766793 0.13054499
#절삭 함수
round(0.7811159,2)
## [1] 0.78
round(prop.table(e),2)
##
## high university graduate phd
## female 0.09 0.14 0.30 0.05
## male 0.03 0.10 0.23 0.05