R:데이터프레임

R언어 공부를 위한 틀 틀:R

개요

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

표시형식

행 앞에 대괄호가 없이, 그냥 숫자로 인덱싱되어있다.

데이터 결합

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.^[1]

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) }}
    }

rbind(데이터프레임1, 데이터프레임2)

bind_rows()

단순히 행을 합친다.

bind_rows(데이터셋1, 데이터셋2)

merge()

merge

데이터를 가로결합한다.(변수의 증가) cbind의 경우, 관찰치 수가 동일하고 관측대상이 동일해야만 적용 가능하여 merge를 쓴다.

고객정보를 더 추가하는 등...


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(데이터프레임1, 데이터프레임2,

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.

R:데이터프레임

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개요

표시형식

데이터 결합

관련함수

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