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

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

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

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

plot_missing(mydata)

plot_histogram(mydata)

plot_density(mydata)

plot_boxplot(mydata, by= 'Species',  ncol = 2)

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

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

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

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

이렇게 하면 Data Profiling Report가 만들어 진다.

create_report(mydata)