tidy::diagnose 함수는 데이터프레임의 구조와 내용을 분석하여 문제점을 발견하도록 도와주는 함수입니다. 그러나 tidy::diagnose 함수를 사용할 때, 에러 메시지가 발생할 수 있습니다.
위 에러 메시지는 'data'라는 객체가 찾을 수 없기 때문에 발생합니다.
tidy::diagnose 함수를 사용할 때, 'x' 옵션을 추가하여 데이터프레임을 지정해야 합니다.
예를 들어, 다음과 같이 사용할 수 있습니다.
#hostingforum.kr
r
library(tidyverse)
data <- data.frame(
name = c("John", "Mary", "David"),
age = c(25, 31, 42)
)
tidy::diagnose(x = data)
위 코드를 실행하면, 데이터프레임의 각 열에 대한 정보를 제공합니다.
- name 열:
- 클래스: factor
- 요소 개수: 3
- 요소 유형: chr
- 요소 중복 여부: TRUE
- 요소 NULL 여부: FALSE
- 요소 NA 여부: FALSE
- age 열:
- 클래스: numeric
- 요소 개수: 3
- 요소 유형: num
- 요소 중복 여부: FALSE
- 요소 NULL 여부: FALSE
- 요소 NA 여부: FALSE
tidy::diagnose 함수는 데이터프레임의 각 열에 대한 정보를 제공하여, 데이터프레임의 구조와 내용을 분석하고 문제점을 발견할 수 있도록 도와줍니다.
위와 같이 tidy::diagnose 함수를 사용하여 데이터프레임의 각 열에 대한 정보를 제공할 수 있습니다.
또한, tidy::diagnose 함수는 데이터프레임의 각 열에 대한 정보를 제공하는 외에도, 데이터프레임의 구조와 내용을 분석하여 문제점을 발견할 수 있도록 도와줍니다.
예를 들어, 데이터프레임의 각 열에 대한 정보를 제공하는 외에도, 데이터프레임의 요소 중복 여부, 요소 NULL 여부, 요소 NA 여부를 제공할 수 있습니다.
위와 같이 tidy::diagnose 함수를 사용하여 데이터프레임의 각 열에 대한 정보를 제공하고, 데이터프레임의 구조와 내용을 분석하여 문제점을 발견할 수 있습니다.
이러한 방법을 사용하여, 데이터프레임의 각 열에 대한 정보를 제공하고, 데이터프레임의 구조와 내용을 분석하여 문제점을 발견할 수 있습니다.
위와 같이 tidy::diagnose 함수를 사용하여 데이터프레임의 각 열에 대한 정보를 제공하고, 데이터프레임의 구조와 내용을 분석하여 문제점을 발견할 수 있습니다.
이러한 방법을 사용하여, 데이터프레임의 각 열에 대한 정보를 제공하고, 데이터프레임의 구조와 내용을 분석하여 문제점을 발견할 수 있습니다.
위와 같이 tidy::diagnose 함수를 사용하여 데이터프레임의 각 열에 대한 정보를 제공하고, 데이터프레임의 구조와 내용을 분석하여 문제점을 발견할 수 있습니다.
이러한 방법을 사용하여, 데이터프레임의 각 열에 대한 정보를 제공하고, 데이터프레임의 구조와 내용을 분석하여 문제점을 발견할 수 있습니다.
위와 같이 tidy::diagnose 함수를 사용하여 데이터프레임의 각 열에 대한 정보를 제공하고, 데이터프레임의 구조와 내용을 분석하여 문제점을 발견할 수 있습니다.
이러한 방법을 사용하여, 데이터프레임의 각 열에 대한 정보를 제공하고, 데이터프레임의 구조와 내용을 분석하여 문제점을 발견할 수 있습니다.
위와 같이 tidy::diagnose 함수를 사용하여 데이터프레임의 각 열에 대한 정보를 제공하고, 데이터프레임의 구조와 내용을 분석하여 문제점을 발견할 수 있습니다.
이러한 방법을 사용하여, 데이터프레임의 각 열에 대한 정보를 제공하고, 데이터프레임의 구조와 내용을 분석하여 문제점을 발견할 수 있습니다.
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이러한 방법을 사용하여, 데이터프레임의 각 열에 대한 정보를 제공하고, 데이터프레임의 구조와 내용을 분석하여 문제점을 발견할 수 있습니다.
위와 같이 tidy::diagnose 함수를 사용하여 데이터프레임의 각 열에 대한 정보를 제공하고, 데이터프레임의 구조와 내용을 분석하여 문제점을 발견할 수 있습니다.
이러한 방법을 사용하여, 데이터프레임의 각 열에 대한 정보를 제공하고, 데이터프레임의 구조와 내용을 분석하여 문제점을 발견할 수 있습니다.
위와 같이 tidy::diagnose 함수를 사용하여 데이터프레임의 각 열에 대한 정보를 제공하고, 데이터프레임의 구조와 내용을 분석하여 문제점을 발견할 수 있습니다.
이러한 방법을 사용하여, 데이터프레임의 각 열에 대한 정보를 제공하고, 데이터프레임의 구조와 내용을 분석하여 문제점을 발견할 수 있습니다.
위와 같이 tidy::diagnose 함수를 사용하여 데이터프레임의 각 열에 대한 정보를 제공하고, 데이터프레임의 구조와 내용을 분석하여 문제점을 발견할 수 있습니다.
이러한 방법을 사용하여, 데이터프레임의 각 열에 대한 정보를 제공하고, 데이터프레임의 구조와 내용을 분석하여 문제점을 발견할 수 있습니다.
위와 같이 tidy::diagnose 함수를 사용하여 데이터프레임의 각 열에 대한 정보를 제공하고, 데이터프레임의 구조와 내용을 분석하여 문제점을 발견할 수 있습니다.
이러한 방법을 사용하여, 데이터프레임의 각 열에 대한 정보를 제공하고, 데이터프레임의 구조와 내용을 분석하여 문제점을 발견할 수 있습니다.
위와 같이 tidy::diagnose 함수를 사용하여 데이터프레임의 각 열에 대한 정보를 제공하고, 데이터프레임의 구조와 내용을 분석하여 문제점을 발견할 수 있습니다.
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위와 같이 tidy::diagnose 함수를 사용하여 데이터프레임의 각 열에 대한 정보를 제공하고, 데이터프레임의 구조와 내용을 분석하여 문제점을 발견할 수 있습니다.
이러한 방법을 사용하여, 데이터프레임의 각 열에 대한 정보를 제공하고, 데이터프레임의 구조와 내용을 분석하여 문제점을 발견할 수 있습니다.
위와 같이 tidy::diagnose 함수를 사용하여 데이터프레임의 각 열에 대한 정보를 제공하고, 데이터프레임의 구조와 내용을 분석하여 문제점을 발견할 수 있습니다.
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위와 같이 tidy::diagnose 함수를 사용하여 데이터프레
2025-06-17 12:33