Contents

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1 설치
2 테스트 데이터 만들기
3 연속형 변수, 이산형 변수, Missing Value
4 Missing Value
5 Histogram
6 Density
7 BoxPlot
8 Correlation
9 Categorical
10 Automating EDA


--출처: https://www.r-bloggers.com/how-to-automate-eda-with-dataexplorer-in-r/

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1 설치 #

install.packages("DataExplorer")
library(DataExplorer)

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2 테스트 데이터 만들기 #

mydata <- iris
mydata[5:50, 3] <- NA
mydata$Species <- as.factor(mydata$Species)
head(mydata)

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3 연속형 변수, 이산형 변수, Missing Value #

plot_intro(mydata, title = "Automated EDA with Data Explorer")

1.png

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4 Missing Value #

plot_missing(mydata)
2.png

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5 Histogram #

plot_histogram(mydata)
3.png

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6 Density #

plot_density(mydata)
4.png

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7 BoxPlot #

plot_boxplot(mydata, by= 'Species',  ncol = 2)
5.png

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8 Correlation #

plot_correlation(mydata, cor_args = list( 'use' = 'complete.obs'))
6.png

plot_correlation(mydata, type = 'c', cor_args = list( 'use' = 'complete.obs'))
7.png

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9 Categorical #

plot_bar(mydata$Species, maxcat = 20)
#plot_bar(mydata, maxcat = 20, parallel = TRUE) #Windows OS에서 지원 안됨
8.png

plot_bar(mydata, with = c("Sepal.Length"), maxcat = 20)
#plot_bar(mydata, with = c("Sepal.Length"), maxcat = 20, parallel = TRUE)
9.png

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10 Automating EDA #

이렇게 하면 Data Profiling Report가 만들어 진다.
create_report(mydata)