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Notes # 지도 위에 통계 값들 표시하기rm(list=ls())#ggplot2::map_data() 함수가 지도 데이터를 처리하기 위해 필요한 패키지install.packages('maps')install.packages('ggplot2')install.packages('mapproj')library(ggplot2)search() asia_map = map_data(map = 'world', region = c('North Korea','South Korea', 'Japan', "China",'India'))korea_map =map_data(map = 'world', region = c('North Korea','South Korea')) asia_map2 = map_data(map = 'world..

# 설치 전 반드시 자바를 설치하고 path를 잡아주어야 함.# word cloud# R에서 Java를 사용한 패키지를 이용할 수 있도록 해주는 패키지!!install.packages('rJava')#KoNLP 패키지(한국어 분석)가 사용하는 패키지install.packages('memoise')#KoNLP(Korean Natural Language Processing): 한국어 자연어 처리install.packages('KoNLP')# 문자열을 처리하는 여러가지 함수들을 가지고 있는 패키지install.packages('stringr') # wordcloud 작성 패키지install.packages('wordcloud') # 설치한 패키지들을 검색경로(메모리)에 로드library(KoNLP)librar..

# 복지패널 데이터 분석 # 필요한 라이브러리 로드library(dplyr)library(ggplot2)search() # 저장해둔 R 데이터 파일을 로드 -> 변수 자동 생성rm(list=ls())load('data/welfare.rda') #데이터프레임 확인str(welfare)welfare %>% select(code_job, job) %>% head(10) code_job job1 NA 2 NA 3 942 경비원 및 검표원4 762 전기공5 NA 6 530 방문 노점 및 통신 판매 관련 종사자7 NA 8 NA 9 NA 10 NA > table(is.na(welfare$job)) FALSE TRUE7529 9135 직업별 평균 소득 분석income_by_job = welfare %>% filter(..

Goals연령대별(age gap) 평균급여, 연령대별 평균 급여 테이블, 연령대 + 성별 평균 급여 그래프, ageg 변수를 순서형 변수로 만듦, factorposition = 'dodge', 엑셀파일 로드해 새로운 데이터 프레임 생성, 데이터 프레임 저장하기 / 불러오기 Notes # 연령대별(age gap) 평균급여# 연령대를 30세 미만(young), 60세 미만(middle), 60세 이상(old) 구간으로 나눔.welfare = welfare %>% mutate(ageg = ifelse(age% filter(!is.na(income)) %>% group_by(ageg) %>% summarise(mean= mean(income)) > income_by_ageg# A tibble: 3 x 2 age..