R:데이터프레임 - 편집 역사

Sam: /* 데이터 결합 */

2020-08-24T09:48:05Z

데이터 결합

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	{{R}}		{{R}}

	== 개요 ==		==개요==
	표 형태로 다양한 데이터타입을 저장할 수 있는, 일상에서 가장 많이 쓰는 자료구조형태.		표 형태로 다양한 데이터타입을 저장할 수 있는, 일상에서 가장 많이 쓰는 자료구조형태.

	=== 표시형식 ===		===표시형식===
	행 앞에 대괄호가 없이, 그냥 숫자로 인덱싱되어있다.		행 앞에 대괄호가 없이, 그냥 숫자로 인덱싱되어있다.
	<br />		<br />
43번째 줄:		43번째 줄:
	</syntaxhighlight>		</syntaxhighlight>
	\|rbind(데이터프레임1, 데이터프레임2)		\|rbind(데이터프레임1, 데이터프레임2)
			\|-
			\|bind_rows()
			\|
			\|단순히 행을 합친다.
			\|bind_rows(데이터셋1, 데이터셋2)
	\|-		\|-
	\|merge()		\|merge()
80번째 줄:		85번째 줄:
	옵션)		옵션)
	\|-		\|-
			\|inner_join()
			\|
			\|합치는 데이터의 교집합을 얻는다.(비는 데이터가 없다.) #열이름 안의 데이터를 중심으로 데이터를 합친다.
			\|inner_join(A, B, by="열이름")
			\|-
			\|Full_join()
			\|
			\|데이터를 합치되, 없는 값은 NA처리한다.
			\|
			\|-
			\|Left_join()
	\|		\|
			\|왼쪽의 데이터를 중심으로 합친다. 왼쪽 자료에서 없는 자료는 NA처리.
			왼쪽데이터에 없는 내용은 잘린다.
	\|		\|
			\|-
			\|Right_join()
	\|		\|
			\|위와 반대.
	\|		\|
	\|}		\|}

	== 관련함수 ==		==관련함수==
	{\| class="wikitable"		{\| class="wikitable"
	!이름		!이름

Sam: /* 데이터 결합 */

2020-08-23T00:55:02Z

데이터 결합

@@ 1번째 줄: / 1번째 줄: @@
 {{R}}
 ==데이터 결합==
 {| class="wikitable"
@@ 78번째 줄: / 84번째 줄: @@
+|
+|
 |}
 <references />

Sam: /* 데이터 결합 */

2020-08-22T08:35:24Z

데이터 결합

← 이전 판		2020년 8월 22일 (토) 08:35 판
1번째 줄:		1번째 줄:
	{{R}}		{{R}}

	== 데이터 결합 ==		==데이터 결합==
	{\| class="wikitable"		{\| class="wikitable"
	!이름		!이름
71번째 줄:		71번째 줄:
	\|		\|
	\|}		\|}
	\|merge(x=데이터프레임1, y=데이터프레임2,		\|merge(데이터프레임1, 데이터프레임2,
	옵션)		옵션)
	\|-		\|-
79번째 줄:		79번째 줄:
	\|		\|
	\|}		\|}
			<references />

Sam: 새 문서: {{R}} == 데이터 결합 == {| class="wikitable" !이름 !기원 !기능 !사용법 |- |rbind() |row bind |데이터를 세로결합한다.(관찰치의 증가) 데이터프레임...

2020-08-22T01:28:15Z

새 문서: {{R}} == 데이터 결합 == {| class="wikitable" !이름 !기원 !기능 !사용법 |- |rbind() |row bind |데이터를 세로결합한다.(관찰치의 증가) 데이터프레임...

새 문서

{{R}}

== 데이터 결합 ==
{| class="wikitable"
!이름
!기원
!기능
!사용법
|-
|rbind()
|row bind
|데이터를 세로결합한다.(관찰치의 증가)
데이터프레임의 변수(열이름)가 다른 경우, 에러가 뜬다.

서로 다른 변수의 데이터를 결합시키기 전에 두 자료의 변수를 일치시키는 사전작업이 필요하다.

아래의 함수를 거치면 변수가 맞춰진 tmp.df1 과 tmp.df2 를 반환한다.<ref>양경숙, 김미경(2014). 기초자료분석을 위한 R 입문 p.138</ref><syntaxhighlight lang="r">
사용자 정의함수 = function(df1, df2) {
all.name = union(colnames(df1), colnames(df2))
diff.name1 = setdiff(all.name, colnames(df1))
diff.name2 = setdiff(all.name, colnames(df2))
tmp.df1=df1
tmp.df2=df2
if(length(diff.name1)>0) {
for(i in 1:length(diff.name1)) {
tmp = matrix(NA, nrow-nrow(df1))
mode(tmp) = mode(df2[,diff.name1[i]])
colnames(tmp) = diff.name1[i]
tmp.df1 = cbind(tmp.df1,tmp) }}
if(length(diff.name2)>0) {
for(i in 1:length(diff.name2)) {
tmp = matrix(NA, nrow-nrow(df2))
mode(tmp) = mode(df2[,diff.name2[i]])
colnames(tmp) = diff.name2[i]
tmp.df2 = cbind(tmp.df2,tmp) }}
}
</syntaxhighlight>
|rbind(데이터프레임1, 데이터프레임2)
|-
|merge()
|merge
|데이터를 가로결합한다.(변수의 증가) cbind의 경우, 관찰치 수가 동일하고 관측대상이 동일해야만 적용 가능하여 merge를 쓴다.
고객정보를 더 추가하는 등...
{| class="wikitable"
|+
!옵션
!설명
!
!
|-
|by=
|결합기준 결정. 디폴드는 교집합인 intersect(names(x), names(y))이다.
by.x, by.y를 통해 기준변수를 결정할 수 있다.

보통 키 값을 넣어 합친다. c("열이름1, 열이름2") 형태로 둔다.
|
|
|-
|all=
|관측대상에 대해 일치하지 않는 관찰치에 대해.
FALSE면 일치할 때에만 포함한다.

TRUE면 두 데이터에 동시에 존재하지 않는 데이터는 결측치로 추가.
|
|
|-
|suffixes=
|by의해 합쳐지는 변수가 아니라, 같은 이름의 변수가 있을 때
suffixes=c(".1", ".2") 로 두어 변수.1, 변수.2로 갈라넣을 수 있다.
|
|
|}
|merge(x=데이터프레임1, y=데이터프레임2,
옵션)
|-
|
|
|
|
|}