1 파이 차트 데이터 준비하기
df_pie_graph <- inner_join(order_info_r, item_r, by = "item_id") %>% group_by(item_id, product_name) %>% summarise(amt_item = sum(sales/1000)) %>% select(item_id, amt_item, product_name) df_pie_graph # 데이터셋 확인
* 이너 조인을 이용하여 item_id로 연결
코드를 실행하면 다음과 같습니다.
# A tibble: 10 x 3
# Groups: item_id [10]
item_id amt_item product_name-----이너 조인을 이용하여 item_id에 연결된 M0001은 SPECIAL_SET, M0002는 PASTA임을 알 수 있습니다.
<chr> <dbl> <chr>
1 M0001 5808 SPECIAL_SET
2 M0002 1968 PASTA
3 M0003 1666 PIZZA
4 M0004 1625 SEA_FOOD
5 M0005 9380 STEAK
6 M0006 2075 SALAD_BAR
7 M0007 525 SALAD
8 M0008 610 SANDWICH
9 M0009 856 WINE
10 M0010 444 JUICE
item_id에 연결된 product_name 정보를 알려고 매출 정보가 담긴 order_info_r 테이블과 메뉴 이름이 담긴 item_r 테이블을 item_id 키로 이너 조인했습니다. 이후에 item_id, product_name으로 그룹핑한 후 df_pie_graph 변수에 데이터셋을 담아 출력했습니다. 이것으로 item_id가 어떤 메뉴를 의미하는지, 또 각 메뉴가 얼마큼 총 매출 값을 갖는지 알 수 있습니다.