 |
| Mengubah nama variabel dan mengubah isian data dengan R |
Halo teman-teman, maaf ya, baru unggah konten lagi. Tidak terasa kita telah masuk awal 2023, semoga kita tetap sehat dan semakin sukses di tahun ini.
Meneruskan pembahasan sebelumnya mengenai tutorial analisis data dengan menggunakan R. Kali ini kita akan mencoba praktikum dengan R dengan bahasan yang renyah-renyah, yakni bagaimana cara mengubah nama variabel dalam sebuah dataframe dan bagaimana pula cara melakukan validasi isian data yang salah ketik (typo) atau salah entri (input).
Kita kerapkali menemui sebuah data yang nama kolomnya panjang-panjang, misalkan pengeluaran per kapita per bulan yang disesuaikan, Produk Domestik Regional Bruto per Kapita, atau Indeks Pembangunan Manusia, atau lainnya. Selain itu, kita mungkin pernah menemui nama variabel dalam data dengan nama yang kurang pas karena tidak sesuai dengan isiannya, misalkan nama variabelnya Pengeluaran, namun isi datanya justru Pengeluaran per Kapita, atau kejadian lain misalkan salah entri data, semestinya diketik 70, malah kurang 0 menjadi 7 saja.
Situasi seperti ini masih bisa kita handle untuk data-data berdimensi kecil. Namun, tidak untuk data-data yang berdimensi besar, apalagi Big Data. Untuk itu, kita perlu memahami bagaimana cara mengubah nama dan isian dalam data menggunakan paket program, dalam kasus ini kita menggunakan R. Adapun data yang kita digunakan dalam praktikum kali ini dapat diunduh di link berikut. Setelah datanya diunduh, berikut tahapan melakukan preprocessing data untuk mengubah nama variabel dan isian data menggunakan R.
#Mengimport Data Excel
library(readxl)
dataku <- read_excel("C://Users//56848//Documents//uts.xlsx")
dataku
## # A tibble: 10 x 4
## A Math Chemistry Physics
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Ahmad 80 77 7
## 2 Badu 7 67 100
## 3 Sirly 50 78 88
## 4 Jery 60 89 87
## 5 Fahmi 77 67 98
## 6 Sinta 76 87 77
## 7 Rena 87 7 68
## 8 Kyubi 90 56 79
## 9 Doni 87 98 74
## 10 Vita 67 100 71
#Ringkasan Data
summary(dataku)
## A Math Chemistry Physics
## Length:10 Min. : 7.00 Min. : 7.0 Min. : 7.00
## Class :character 1st Qu.:61.75 1st Qu.: 67.0 1st Qu.: 71.75
## Mode :character Median :76.50 Median : 77.5 Median : 78.00
## Mean :68.10 Mean : 72.6 Mean : 74.90
## 3rd Qu.:85.25 3rd Qu.: 88.5 3rd Qu.: 87.75
## Max. :90.00 Max. :100.0 Max. :100.00
#Mengubah Nama Variabel A menjadi "Nama Siswa"
names(dataku)[names(dataku) == "A"] <- "Nama Siswa"
dataku
## # A tibble: 10 x 4
## `Nama Siswa` Math Chemistry Physics
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Ahmad 80 77 7
## 2 Badu 7 67 100
## 3 Sirly 50 78 88
## 4 Jery 60 89 87
## 5 Fahmi 77 67 98
## 6 Sinta 76 87 77
## 7 Rena 87 7 68
## 8 Kyubi 90 56 79
## 9 Doni 87 98 74
## 10 Vita 67 100 71
#Mengubah Beberapa Nama Variabel dataframe
names(dataku) <- c("Nama Siswa", "Matematika", "Kimia", "Fisika")
dataku
## # A tibble: 10 x 4
## `Nama Siswa` Matematika Kimia Fisika
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Ahmad 80 77 7
## 2 Badu 7 67 100
## 3 Sirly 50 78 88
## 4 Jery 60 89 87
## 5 Fahmi 77 67 98
## 6 Sinta 76 87 77
## 7 Rena 87 7 68
## 8 Kyubi 90 56 79
## 9 Doni 87 98 74
## 10 Vita 67 100 71
#Mengubah Isian yang typo (validasi), nilai 7 seharusnya 70
dataku[dataku == 7] <- 70
dataku
## # A tibble: 10 x 4
## `Nama Siswa` Matematika Kimia Fisika
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Ahmad 80 77 70
## 2 Badu 70 67 100
## 3 Sirly 50 78 88
## 4 Jery 60 89 87
## 5 Fahmi 77 67 98
## 6 Sinta 76 87 77
## 7 Rena 87 70 68
## 8 Kyubi 90 56 79
## 9 Doni 87 98 74
## 10 Vita 67 100 71
#Mengubah Isian kolom ke-3 yang nilainya 71 menjadi 74
dataku["Fisika"][dataku["Fisika"] == 71] <- 74
dataku
## # A tibble: 10 x 4
## `Nama Siswa` Matematika Kimia Fisika
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Ahmad 80 77 70
## 2 Badu 70 67 100
## 3 Sirly 50 78 88
## 4 Jery 60 89 87
## 5 Fahmi 77 67 98
## 6 Sinta 76 87 77
## 7 Rena 87 70 68
## 8 Kyubi 90 56 79
## 9 Doni 87 98 74
## 10 Vita 67 100 74
Demikian sedikit sharing kita kali ini, jangan lupa untuk kembali memantau setiap unggahan terbaru dan menarik lainnya dalam blog sederhana ini. Jangan lupa komentar bila ada pertanyaan atau error, atau mau bertanya seputar aplikasi R dan Python dalam kolom komentar. Selamat membaca dan mempraktikkan!