Pengantar dplyr

Pelajaran 6 dari 14 dalam kursus Manipulasi Data dengan R di Coddy.

Package dplyr adalah alat yang ampuh untuk manipulasi data di R. Package ini menyediakan sekumpulan fungsi yang memudahkan kamu mengubah dan menganalisis data frame secara efisien. Dalam pelajaran ini, kita akan berfokus pada tiga fungsi utama: select(), filter(), dan mutate().

Memuat dplyr

Berikut contoh cara memuat package ini:

# Muat dplyr
library(dplyr)

Fungsi `select()`

Fungsi select() memungkinkan kamu memilih kolom tertentu dari sebuah data frame:

# Buat data frame contoh
df <- data.frame(
  name = c("Alice", "Bob", "Charlie"),
  age = c(25, 30, 35),
  city = c("New York", "London", "Paris")
)

# Pilih kolom tertentu
result <- select(df, name, age)
print(result)

Output:

  name    age
1 Alice   25
2 Bob     30
3 Charlie 35

Fungsi `filter()`

Fungsi filter() membantumu memilih sebagian baris berdasarkan kondisi tertentu:

# Saring baris dengan age lebih dari 28
result <- filter(df, age > 28)
print(result)

Output:

  name     age city
1 Bob      30  London
2 Charlie  35  Paris

Fungsi `mutate()`

Fungsi mutate() memungkinkan kamu membuat kolom baru atau mengubah kolom yang sudah ada:

# Tambahkan kolom baru 'age_group'
result <- mutate(df, age_group = ifelse(age < 30, "Young", "Adult"))
print(result)

Output:

    name age    city age_group
1  Alice  25 New York     Young
2    Bob  30   London     Adult
3 Charlie  35    Paris     Adult

Operator Pipe `%>%`

dplyr memperkenalkan operator pipe %>%, yang memungkinkan kamu merangkai beberapa operasi:

result <- df %>%
  filter(age > 28) %>%
  select(name, city) %>%
  mutate(location = paste(name, "lives in", city))

Uji dirimu

Pelajaran ini berisi kuis singkat. Mulai pelajarannya untuk menjawab kuis dan melacak progresmu.

Uji dirimu

Pelajaran ini berisi kuis singkat. Mulai pelajarannya untuk menjawab kuis dan melacak progresmu.

Uji dirimu

Pelajaran ini berisi kuis singkat. Mulai pelajarannya untuk menjawab kuis dan melacak progresmu.

Tantangan

Mudah

Proses data frame informasi karyawan menggunakan fungsi dplyr. Lakukan operasi berikut:

Pilih hanya kolom "name", "age", dan "salary"
Filter data agar hanya mencakup karyawan yang berusia 30 tahun atau lebih
Tambahkan kolom baru bernama "bonus" yang bernilai 10% dari gaji untuk karyawan berusia 40 tahun atau lebih, dan 5% untuk karyawan lainnya
Urutkan data frame berdasarkan gaji dari yang terbesar ke terkecil
Cetak data frame hasilnya.

Coba sendiri

# Muat library yang diperlukan
suppressPackageStartupMessages(library(dplyr))

# Baca input
con <- file("stdin", "r")
input_data <- suppressWarnings(readLines(con))

# Buat data frame dari input
df <- read.csv(text = input_data, stringsAsFactors = FALSE)

# TODO: Tulis kodemu di bawah untuk mengolah data frame
process_employee_data <- function(df) {
  # Tulis kodemu di sini
  # Gunakan fungsi dplyr untuk:
  # 1. Pilih kolom
  # 2. Saring data
  # 3. Tambahkan kolom bonus
  # 4. Urutkan berdasarkan gaji
  
  return(df)  # Ganti ini dengan data frame yang sudah kamu olah
}

# Olah data frame
result <- process_employee_data(df)

# Cetak hasilnya
print(result)