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 Bal.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
bal2012 <- select(manInflow, '2012')
bal2012
## Menghapus semua Kolom Kecuali Kolom tahun 2012,2013,2014
bal200 <- select(manInflow, `2012`,`2013`,`2014`)
bal200
## Memilih semua kolom kecuali kolom 2012
Baliex2012 <- select(manInflow, -'2012')
Baliex2012
Selectdapat juga digunakan untuk merubah atau mengganti nama Kolom
## Mengganti Kolom 2012 Menjadi 2k12
Bali300 <- manInflow %>%
select("2k12" = `2012` , `2018` , `2019`)
Bali300
library(dplyr)
Bali400 <- manInflow %>% rename("2k13" = '2013')
head(Bali400)
Bali4 <- distinct(manInflow, `2015`)
Bali4
Bali5 <- distinct(manInflow, `2015`, .keep_all = TRUE)
Bali5
## Menyeleksi Menggunakan fungsi Filter()
Bali5 <- manInflow %>%
filter(Provinsi <= 'Bali') %>%
select(`2011`,`2012`)
Bali5
Bali6 <- manInflow %>%
filter(Provinsi == 'Nusa Tenggara Barat', Provinsi == 'Nusa Tenggara Timur') %>%
select( -`2017`)
Bali6
str(manInflow)
## tibble [4 x 12] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## $ Provinsi: chr [1:4] "Bali Nusra" "Bali" "Nusa Tenggara Barat" "Nusa Tenggara Timur"
## $ 2011 : num [1:4] 10322 6394 1803 2125
## $ 2012 : num [1:4] 14613 8202 3676 2735
## $ 2013 : num [1:4] 17512 5066 7024 5422
## $ 2014 : num [1:4] 20807 11590 5704 3512
## $ 2015 : num [1:4] 23008 13072 6285 3651
## $ 2016 : num [1:4] 30965 17914 8842 4210
## $ 2017 : num [1:4] 30797 16962 8383 5452
## $ 2018 : num [1:4] 33866 18610 9140 6116
## $ 2019 : num [1:4] 38116 21422 9614 7080
## $ 2020 : num [1:4] 29400 14735 8007 6657
## $ 2021 : num [1:4] 18892 7505 5888 5498
str(manInflow %>% group_by(Provinsi))
## grouped_df [4 x 12] (S3: grouped_df/tbl_df/tbl/data.frame)
## $ Provinsi: chr [1:4] "Bali Nusra" "Bali" "Nusa Tenggara Barat" "Nusa Tenggara Timur"
## $ 2011 : num [1:4] 10322 6394 1803 2125
## $ 2012 : num [1:4] 14613 8202 3676 2735
## $ 2013 : num [1:4] 17512 5066 7024 5422
## $ 2014 : num [1:4] 20807 11590 5704 3512
## $ 2015 : num [1:4] 23008 13072 6285 3651
## $ 2016 : num [1:4] 30965 17914 8842 4210
## $ 2017 : num [1:4] 30797 16962 8383 5452
## $ 2018 : num [1:4] 33866 18610 9140 6116
## $ 2019 : num [1:4] 38116 21422 9614 7080
## $ 2020 : num [1:4] 29400 14735 8007 6657
## $ 2021 : num [1:4] 18892 7505 5888 5498
## - attr(*, "groups")= tibble [4 x 2] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ Provinsi: chr [1:4] "Bali" "Bali Nusra" "Nusa Tenggara Barat" "Nusa Tenggara Timur"
## ..$ .rows : list<int> [1:4]
## .. ..$ : int 2
## .. ..$ : int 1
## .. ..$ : int 3
## .. ..$ : int 4
## .. ..@ ptype: int(0)
## ..- attr(*, ".drop")= logi TRUE
## Menggunakan Fugnsi group_by()
Balig1 <- manInflow %>%
group_by(Provinsi)
Balig1
Balisort <- arrange(manInflow, `2012`)
Balisort
Baliup1 <- manInflow %>%
mutate(`2021` = manInflow$`2020`/2)
Baliup1
ggplot(data = manInflow, mapping = aes(x = Provinsi, y = `2011`)) +
geom_point()
ggplot(data = manInflow, mapping = aes(x = Provinsi, y = `2012`)) +
geom_point()