{"id":2119,"date":"2023-07-23T14:55:03","date_gmt":"2023-07-23T14:55:03","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/th\/dplyr-%e0%b8%a5%e0%b8%9a%e0%b8%9a%e0%b8%a3%e0%b8%a3%e0%b8%97%e0%b8%b1%e0%b8%94\/"},"modified":"2023-07-23T14:55:03","modified_gmt":"2023-07-23T14:55:03","slug":"dplyr-%e0%b8%a5%e0%b8%9a%e0%b8%9a%e0%b8%a3%e0%b8%a3%e0%b8%97%e0%b8%b1%e0%b8%94","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/th\/dplyr-%e0%b8%a5%e0%b8%9a%e0%b8%9a%e0%b8%a3%e0%b8%a3%e0%b8%97%e0%b8%b1%e0%b8%94\/","title":{"rendered":"\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e25\u0e1a\u0e41\u0e16\u0e27\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49 dplyr (\u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07)"},"content":{"rendered":"

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\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e44\u0e27\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e25\u0e1a\u0e41\u0e16\u0e27\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e43\u0e19 R \u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49 dplyr:<\/span><\/p>\n

1. \u0e25\u0e1a\u0e41\u0e16\u0e27\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35 NA<\/strong><\/span><\/p>\n

 df %>%\n  n \/ A. omit<\/span> ()<\/strong><\/span><\/pre>\n
 2. \u0e25\u0e1a\u0e41\u0e16\u0e27\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35 NA \u0e43\u0e19\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c\u0e43\u0e14\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07<\/strong><\/span><\/p>\n
 df %>%<\/span><\/strong>\nfilter( !<\/span> is. na<\/span> (column_name))<\/span><\/strong><\/pre>\n
 3. \u0e25\u0e1a\u0e23\u0e32\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e49\u0e33\u0e01\u0e31\u0e19<\/strong><\/span><\/p>\n
 df %>%\n  distinct()\n<\/strong><\/span><\/pre>\n
 4. \u0e25\u0e1a\u0e41\u0e16\u0e27\u0e15\u0e32\u0e21\u0e15\u0e33\u0e41\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e07\u0e14\u0e31\u0e0a\u0e19\u0e35<\/strong><\/span><\/p>\n
 df %>%<\/strong><\/span>\nfilter( !<\/span> row_number() %in%<\/span> c(1, 2, 4))<\/strong><\/span><\/pre>\n
 5. \u0e25\u0e1a\u0e41\u0e16\u0e27\u0e15\u0e32\u0e21\u0e40\u0e07\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e44\u0e02<\/strong><\/span><\/p>\n
 df %>%\n  filter(column1 ==<\/span> ' A<\/span> ' | column2 ><\/span> 8)<\/strong><\/span><\/pre>\n
 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e43\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49:<\/span><\/p>\n
 library<\/span> (dplyr)<\/span>\n\n#create data frame\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (team=c('A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'),\n                 points=c(4, NA, 7, 5, 9, 9),\n                 assists=c(1, 3, 5, NA, 2, 2))\n\n#view data frame\n<\/span>df\n\n  team points assists\n1 to 4 1\n2 A NA 3\n3 B 7 5\n4 B 5 NA\n5 C 9 2\n6 C 9 2\n<\/strong><\/span><\/pre>\n
 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48 1: \u0e25\u0e1a\u0e41\u0e16\u0e27\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35 NA<\/strong><\/span><\/h3>\n
 \u0e23\u0e2b\u0e31\u0e2a\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e25\u0e1a\u0e41\u0e16\u0e27\u0e43\u0e14 \u0e46 \u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32 NA \u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e08\u0e32\u0e01 data frame:<\/span><\/p>\n
 #remove any row with NA<\/span>\ndf %>%\n  n \/ A. omit<\/span> ()\n\n  team points assists\n1 to 4 1\n3 B 7 5\n5 C 9 2\n6 C 9 2<\/strong><\/pre>\n
 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48 2: \u0e25\u0e1a\u0e41\u0e16\u0e27\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35 NA \u0e43\u0e19\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30<\/strong><\/span><\/h3>\n
 \u0e23\u0e2b\u0e31\u0e2a\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e25\u0e1a\u0e41\u0e16\u0e27\u0e43\u0e14 \u0e46 \u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32 NA \u0e43\u0e19\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30:<\/span><\/p>\n
 #remove any row with NA in 'points' column:<\/span>\ndf %>%\n  filter( !<\/span> is. na<\/span> (dots))\n\n  team points assists\n1 to 4 1\n2 B 7 5\n3 B 5 NA\n4 C 9 2\n5 C 9 2<\/strong><\/pre>\n
 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48 3: \u0e25\u0e1a\u0e41\u0e16\u0e27\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e49\u0e33\u0e01\u0e31\u0e19<\/strong><\/span><\/h3>\n
 \u0e23\u0e2b\u0e31\u0e2a\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e25\u0e1a\u0e41\u0e16\u0e27\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e49\u0e33\u0e01\u0e31\u0e19:<\/span><\/p>\n
 #remove duplicate rows<\/span>\ndf %>%\n  distinct()\n\n  team points assists\n1 to 4 1\n2 A NA 3\n3 B 7 5\n4 B 5 NA\n5 C 9 2<\/strong><\/pre>\n
 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48 4: \u0e25\u0e1a\u0e41\u0e16\u0e27\u0e15\u0e32\u0e21\u0e15\u0e33\u0e41\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e07\u0e14\u0e31\u0e0a\u0e19\u0e35<\/strong><\/span><\/h3>\n
 \u0e23\u0e2b\u0e31\u0e2a\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e25\u0e1a\u0e41\u0e16\u0e27\u0e15\u0e32\u0e21\u0e15\u0e33\u0e41\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e07\u0e14\u0e31\u0e0a\u0e19\u0e35:<\/span><\/p>\n
 #remove rows 1, 2, and 4<\/span>\ndf %>%\n<\/span>filter( !<\/span> row_number() %in%<\/span> c(1, 2, 4))<\/span>\n\n  team points assists\n1 B 7 5\n2 C 9 2\n3 C 9 2<\/strong><\/pre>\n
 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48 5: \u0e25\u0e1a\u0e41\u0e16\u0e27\u0e15\u0e32\u0e21\u0e40\u0e07\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e44\u0e02<\/strong><\/span><\/h3>\n
 \u0e23\u0e2b\u0e31\u0e2a\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e25\u0e1a\u0e41\u0e16\u0e27\u0e15\u0e32\u0e21\u0e40\u0e07\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e44\u0e02\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30:<\/span><\/p>\n
 #only keep rows where team is equal to 'A' or points is greater than 8<\/span>\ndf %>%\n  filter(column1 ==<\/span> ' A<\/span> ' | column2 ><\/span> 8)<\/span>\n\n  team points assists\n1 to 4 1\n2 A NA 3\n3 C 9 2\n4 C 9 2<\/strong><\/pre>\n
 \u0e41\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e40\u0e15\u0e34\u0e21<\/strong><\/span><\/h3>\n
 \u0e1a\u0e17\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e08\u0e30\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19 \u0e46 \u0e43\u0e19 dplyr:<\/span><\/p>\n
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