Lembaga : UIN Maulana Malik Ibrahim Malang
Jurusan : Teknik Informatika
Saat melakukan manipulasi data pada R kita dapat menggunakan package dplyr. Package ini dibuat oleh Handley Wickham dan Roman Francois yang berisi kumpulan fungsi yang memudahkan manipulasi data yaitu antara lain: sample() untuk mengambil sampel secara acak dari tabel, mutate() untuk menambah kolom, select() untuk mengambil data atau variabel yang dibutuhkan, arrange() untuk mengurutkan data, filter() untuk menyaring data, groupby() untuk mengelompokkan data dan lain lain.
library(readxl)
## Warning: package 'readxl' was built under R version 4.1.3
manInflow <- read_excel(path = "inflow tahunan Jaw.xlsx")
manInflow
library(tidyverse)
## Warning: package 'tidyverse' was built under R version 4.1.3
## -- Attaching packages --------------------------------------- tidyverse 1.3.1 --
## v ggplot2 3.3.5 v purrr 0.3.4
## v tibble 3.1.6 v dplyr 1.0.8
## v tidyr 1.2.0 v stringr 1.4.0
## v readr 2.1.2 v forcats 0.5.1
## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 4.1.3
## Warning: package 'tibble' was built under R version 4.1.3
## Warning: package 'tidyr' was built under R version 4.1.3
## Warning: package 'readr' was built under R version 4.1.3
## Warning: package 'purrr' was built under R version 4.1.3
## Warning: package 'dplyr' was built under R version 4.1.3
## Warning: package 'forcats' was built under R version 4.1.3
## -- Conflicts ------------------------------------------ tidyverse_conflicts() --
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag() masks stats::lag()
## Menghapus Semua Kolom Kecuali Kolom Tahun 2012
jaw2012 <- select(manInflow, '2012')
jaw2012
## Menghapus semua Kolom Kecuali Kolom tahun 2012,2013,2014
jaw200 <- select(manInflow, `2012`,`2013`,`2014`)
jaw200
## Memilih semua kolom kecuali kolom 2012
jawaex2012 <- select(manInflow, -'2012')
jawaex2012
Selectdapat juga digunakan untuk merubah atau mengganti nama Kolom
## Mengganti Kolom 2012 Menjadi 2k12
jawa300 <- manInflow %>%
select("2k12" = `2012` , `2018` , `2019`)
jawa300
library(dplyr)
jawa400 <- manInflow %>% rename("2k13" = '2013')
head(jawa400)
jawa4 <- distinct(manInflow, `2015`)
jawa4
jawa5 <- distinct(manInflow, `2015`, .keep_all = TRUE)
jawa5
## Menyeleksi Menggunakan fungsi Filter()
jawa5 <- manInflow %>%
filter(Provinsi <= 'Jawa Timur') %>%
select(`2011`,`2012`)
jawa5
jawa6 <- manInflow %>%
filter(Provinsi == 'Jawa Timur', Provinsi == 'Jawa Tengah') %>%
select( -`2017`)
jawa6
str(manInflow)
## tibble [6 x 12] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## $ Provinsi: chr [1:6] "Jawa" "Jawa Barat" "Jawa Tengah" "Yogyakarta" ...
## $ 2011 : num [1:6] 123917 43775 35137 6490 38515 ...
## $ 2012 : num [1:6] 160482 60629 43298 9173 47383 ...
## $ 2013 : num [1:6] 134998 35190 42182 8939 48687 ...
## $ 2014 : num [1:6] 217303 78660 60476 13890 64276 ...
## $ 2015 : num [1:6] 230141 81303 65198 14831 68808 ...
## $ 2016 : num [1:6] 261607 88036 72782 17350 83439 ...
## $ 2017 : num [1:6] 277609 83220 77031 17483 98380 ...
## $ 2018 : num [1:6] 306911 87243 87829 20574 106433 ...
## $ 2019 : num [1:6] 324624 94846 90751 20899 113651 ...
## $ 2020 : num [1:6] 259444 76883 84970 7348 86848 ...
## $ 2021 : num [1:6] 187816 57295 62024 6714 58986 ...
str(manInflow %>% group_by(Provinsi))
## grouped_df [6 x 12] (S3: grouped_df/tbl_df/tbl/data.frame)
## $ Provinsi: chr [1:6] "Jawa" "Jawa Barat" "Jawa Tengah" "Yogyakarta" ...
## $ 2011 : num [1:6] 123917 43775 35137 6490 38515 ...
## $ 2012 : num [1:6] 160482 60629 43298 9173 47383 ...
## $ 2013 : num [1:6] 134998 35190 42182 8939 48687 ...
## $ 2014 : num [1:6] 217303 78660 60476 13890 64276 ...
## $ 2015 : num [1:6] 230141 81303 65198 14831 68808 ...
## $ 2016 : num [1:6] 261607 88036 72782 17350 83439 ...
## $ 2017 : num [1:6] 277609 83220 77031 17483 98380 ...
## $ 2018 : num [1:6] 306911 87243 87829 20574 106433 ...
## $ 2019 : num [1:6] 324624 94846 90751 20899 113651 ...
## $ 2020 : num [1:6] 259444 76883 84970 7348 86848 ...
## $ 2021 : num [1:6] 187816 57295 62024 6714 58986 ...
## - attr(*, "groups")= tibble [6 x 2] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ Provinsi: chr [1:6] "Banten" "Jawa" "Jawa Barat" "Jawa Tengah" ...
## ..$ .rows : list<int> [1:6]
## .. ..$ : int 6
## .. ..$ : int 1
## .. ..$ : int 2
## .. ..$ : int 3
## .. ..$ : int 5
## .. ..$ : int 4
## .. ..@ ptype: int(0)
## ..- attr(*, ".drop")= logi TRUE
## Menggunakan Fugnsi group_by()
jawag1 <- manInflow %>%
group_by(Provinsi)
jawag1
jawasort <- arrange(manInflow, `2012`)
jawasort
jawaup1 <- manInflow %>%
mutate(`2021` = manInflow$`2020`/2)
jawaup1
ggplot(data = manInflow, mapping = aes(x = Provinsi, y = `2011`)) +
geom_point()
ggplot(data = manInflow, mapping = aes(x = Provinsi, y = `2012`)) +
geom_point()