20210915 실전문제 풀기

//중심좌표 재설정 
setwd("C:/Rdata")
loc1=read.csv("출퇴근동선.csv",header=T)
loc1
kor=get_map("양천구",zoom=12,maptype = "hybrid")
kor_map=ggmap(kor)+geom_line(data=loc1,aes(x=LON,y=LAT),
                              size=1,alpha=0.7,col="red")
aa=kor_map+geom_text(data=loc1,aes(x=LON,y=LAT+0.0005,label=역명),
                    col="yellow",size=3)
ggplotly(aa)
ggplotly()

0915 수요일 숙제 

#dplyr pkg함수인 filter()를 이용하여 아래의 내용의 R코딩을 진행하여 주시기 바랍니다. 

mpg 데이터를 이용해 분석 문제를 해결해 보세요.

• Q1. 자동차 배기량에 따라 고속도로 연비가 다른지 알아보려고 합니다. displ(배기량)이 4 이하인 자동차와 5 이상인 자동차 중 어떤 자동차의 hwy(고속도로 연비)가 평균적으로 더 높은지 알아보세요.

mpg
q1_four=as.data.frame(mpg %>% filter(displ<=4) %>% 
                arrange(desc(hwy)))
q1_five=as.data.frame(mpg %>% filter(displ>=5) %>% 
                arrange(desc(hwy)))

q1_four
q1_five
mean(q1_four$hwy)
mean(q1_five$hwy)

#정답 : 4이하인 자동차의 연비가 평균적으로 더 높음

Q2. 자동차 제조 회사에 따라 도시 연비가 다른지 알아보려고 합니다. "audi"와 "toyota" 중 어느 manufacturer(자동차 제조 회사)의 cty(도시 연비)가 평균적으로 더 높은지 알아보세요.

 

q2_audi = mpg %>% filter(manufacturer=='audi')
q2_audi
q2_toyota = mpg %>% filter(manufacturer=='toyota')
q2_toyota
mean(q2_audi$cty)
mean(q2_toyota$cty)

#정답 toyota의 도시 연비가 더 높다.

Q3. "chevrolet", "ford", "honda" 자동차의 고속도로 연비 평균을 알아보려고 합니다. 이 회사들의 자동차를 추출한 뒤 hwy 전체 평균을 구해보세요.

 

mpg
q3_che=mpg %>% filter(manufacturer=='chevrolet')
q3_ford=mpg %>% filter(manufacturer=='ford')
q3_honda=mpg %>% filter(manufacturer=='honda')
mean(q3_che$hwy)
mean(q3_ford$hwy)
mean(q3_honda$hwy)

Q1. mpg 데이터의 class는 "suv", "compact" 등 자동차를 특징에 따라 일곱 종류로 분류한 변수입니다. 어떤 차종의 연비가 높은지 비교해보려고 합니다. class별 cty 평균을 구해보세요.

 

mpg
as.data.frame(mpg %>% group_by(class) %>% 
                summarise(mean_cty=mean(cty)))

Q2. 앞 문제의 출력 결과는 class 값 알파벳 순으로 정렬되어 있습니다. 어떤 차종의 도시 연비가 높은지 쉽게 알아볼 수 있도록 cty 평균이 높은 순으로 정렬해 출력하세요.

 

as.data.frame(mpg %>% group_by(class) %>% 
                summarise(mean_cty=mean(cty)) %>% 
                arrange(desc(mean_cty)))

Q3. 어떤 회사 자동차의 hwy(고속도로 연비)가 가장 높은지 알아보려고 합니다. hwy 평균이 가장 높은 회사 세 곳을 출력하세요.

 

as.data.frame(mpg %>% group_by(manufacturer) %>% 
                summarise(mean_hwy=mean(hwy)) %>% 
                arrange(mean_hwy) %>% 
                head(3))

Q4. 어떤 회사에서 "compact"(경차) 차종을 가장 많이 생산하는지 알아보려고 합니다. 각 회사별 "compact" 차종 수를 내림차순으로 정렬해 출력하세요.

 

mpg
as.data.frame(mpg %>% filter(class=="compact") %>% 
              group_by(manufacturer) %>% 
              summarise(count=n()) %>% 
                arrange(count))

3.여러분의 출퇴근 위치정보를 최소5개이상으로 위치장소를 선택하고 이를 

출력하는 코딩문을 작성하여 제출하시오 ?

setwd("C:/Rdata")
loc1=read.csv("출퇴근동선.csv",header=T)
loc1
kor=get_map("seoul",zoom=11,maptype = "hybrid")
kor_map=ggmap(kor)+geom_point(data=loc1,aes(x=LON,y=LAT),
                              size=1,alpha=0.7,col="red")
aa=kor_map+geom_text(data=loc1,aes(x=LON,y=LAT+0.0005,label=역명),
                     size=3)
ggplotly(aa)
ggplotly()

//중심좌표 재설정 
setwd("C:/Rdata")
loc1=read.csv("출퇴근동선.csv",header=T)
loc1
kor=get_map("양천구",zoom=12,maptype = "hybrid")
kor_map=ggmap(kor)+geom_line(data=loc1,aes(x=LON,y=LAT),
                              size=1,alpha=0.7,col="red")
aa=kor_map+geom_text(data=loc1,aes(x=LON,y=LAT+0.0005,label=역명),
                    col="yellow",size=3)
ggplotly(aa)
ggplotly()