25 . 데이터프레임 탐색
현 시점에서 모든 것을 살펴봤다: 마지막 수업에서, R의 모든 기본 자료형과 자료구조에 대한 여행을 마쳤다. 여러분이 수행하는 모든 작업은 이러한 도구를 조작하는 것이 된다. 하지만, 거의 대부분 쇼의 진정한 스타는 데이터프레임이다 - csv 파일에 정보를 불러와서 생성시킨 테이블. 이번 수업에서 데이터프레임으로 작업하는 방법에 대해 좀더 학습할 것이다.
25.1 행과 열을 추가
데이터프레임의 칼럼은 벡터라는 것을 배웠다. 따라서, 데이터는 칼럼에서 자료형의 일관성을 유지해야 한다. 이를테면, 칼럼을 새로 추가하려면 벡터를 새로 만들어서 시작한다:
## # A tibble: 3 × 3
## coat weight likes_string
## <chr> <dbl> <dbl>
## 1 calico 2.1 1
## 2 black 5 0
## 3 tabby 3.2 1age를 칼럼으로 다음과 같이 추가한다:
cbind(cats, age)## coat weight likes_string age
## 1 calico 2.1 1 2
## 2 black 5.0 0 3
## 3 tabby 3.2 1 5데이터프레임의 행의 갯수와 다른 갯수를 갖는 age 벡터를 추가하게되면 추가되지 않고 오류가 발생됨에 주의한다:
## Error in data.frame(..., check.names = FALSE): arguments imply differing number of rows: 3, 4## Error in data.frame(..., check.names = FALSE): arguments imply differing number of rows: 3, 2왜 정상동작이 되지 않을까? R은 테이블의 모든 행마다, 신규 칼럼에서도 원소 하나가 있길 원한다:
nrow(cats)## [1] 3
length(age)## [1] 2그래서, 정상 동작하려면 nrow(cats) = length(age)이 되어야 한다.
cats 콘텐츠를 새로운 데이터프레임으로 덮어써보자.
이제 행을 추가하면 어떻게 될까? 이미 데이터프레임의 행이 리스트라는 사실을 알고 있다:
25.2 요인 (Factors)
살펴볼 것이 하나더 있다: 요인(factor)에서 각기 다른 값을 수준(level)이라고 한다.
요인형 “coat” 변수는 수준이 3으로 구성된다: “black”, “calico”, “tabby”.
R은 세가지 수준 중 하나와 매칭되는 값만 받아들인다.
완전 새로운 값을 추가하게 되면, 추가되는 신규 값은 NA가 된다.
경고 메시지를 통해서 coat 요인변수에 “tortoiseshell” 값을 추가하는데 성공하지 못했다고 알려준다. 하지만, 3.3 (숫자형), TRUE (논리형), and 9 (숫자형) 모두 weight, likes_string, age 변수에 성공적으로 추가된다. 왜냐하면 변수가 요인형이 아니라서 그렇다. “tortoiseshell”을 coat 요인변수에 성공적으로 추가하려면, 요인의 수준(level)로 “tortoiseshell”을 추가하면 된다:
levels(cats$coat)## NULL
levels(cats$coat) <- c(levels(cats$coat), "tortoiseshell")
cats <- rbind(cats, list("tortoiseshell", 3.3, TRUE, 9))대안으로, 요인형 벡터를 문자형 벡터로 변환시키면 된다; 요인변수의 범주를 잃게 되지만, 요인 수준을 조심스럽게 다룰 필요없이, 칼럼에 추가하고자 하는 임의 단어를 추가하면 된다:
str(cats)## 'data.frame': 5 obs. of 4 variables:
## $ coat : Factor w/ 1 level "tortoiseshell": NA NA NA 1 1
## $ weight : num 2.1 5 3.2 3.3 3.3
## $ likes_string: num 1 0 1 1 1
## $ age : num 2 3 5 9 9
cats$coat <- as.character(cats$coat)
str(cats)## 'data.frame': 5 obs. of 4 variables:
## $ coat : chr NA NA NA "tortoiseshell" ...
## $ weight : num 2.1 5 3.2 3.3 3.3
## $ likes_string: num 1 0 1 1 1
## $ age : num 2 3 5 9 925.3 도전과제 1
-
cats$age벡터에 7을 곱해서human_age벡터를 생성하자. -
human_age를 요인형으로 변환시키자. -
as.numeric()함수를 사용해서human_age벡털르 다시 숫자형 벡터로 변환시킨다. 이제 7로 나눠서 원래 고양이 나이로 되돌리자. 무슨 일이 생겼는지 설명하자.
도전과제 1에 대한 해답
human_age <- cats$age * 7human_age <- factor(human_age).as.factor(human_age)works just as well.as.numeric(human_age)을 실행하면1 2 3 4 4이 된다.왜냐하면 요인형 변수는 정수형(여기서 1:4)으로 자료를 저장하기 때문이다. 정수 라벨과 연관된 값은 여기서 28, 35, 56, 63이다. 요인형 변수를 숫자형 벡터로 변환시키면 라벨이 아니라 그 밑단의 정수를 반환시킨다. 원래 숫자를 원하는 경우,
human_age를 문자형 벡터로 변환시키고 나서 숫자형 벡터로 변환시키면 된다.(왜 이방식은 정장 동작할까?) 실수로 숫자만 담긴 칼럼 어딘가 문자가 포함된 csv 파일로 작업할 때 이런 일이 실제로 종종 일어난다. 데이터를 불러 읽어올 때stringsAsFactors=FALSE설정을 잊지말자.
25.4 행 제거
이제 데이터프레임에 행과 열을 추가하는 방법을 알게 되었다 - 하지만, 데이터프레임에 “tortoiseshell” 고양이를 처음으로 추가하면서, 우연히 쓰레기 행을 추가시켰다:
cats## coat weight likes_string age
## 1 <NA> 2.1 1 2
## 2 <NA> 5.0 0 3
## 3 <NA> 3.2 1 5
## 4 tortoiseshell 3.3 1 9
## 5 tortoiseshell 3.3 1 9데이터프레임에 문제가 되는 행을 마이너스해서 빼자:
cats[-4, ]## coat weight likes_string age
## 1 <NA> 2.1 1 2
## 2 <NA> 5.0 0 3
## 3 <NA> 3.2 1 5
## 5 tortoiseshell 3.3 1 9-4, 다음에 아무것도 적시하지 않아서 4번째 행 전체를 제거함에 주목한다.
주목: 벡터 내부에 행 다수를 넣어 한번에 행을 제거할 수도 있다: cats[c(-4,-5), ]
대안으로, NA 값을 갖는 모든 행을 제거시킨다:
na.omit(cats)## coat weight likes_string age
## 4 tortoiseshell 3.3 1 9
## 5 tortoiseshell 3.3 1 9출력결과를 cats에 다시 대입하여 변경사항이 데이터프레임이 영구히 남도록 조치한다:
cats <- na.omit(cats)25.5 칼럼 제거
데이터프레임의 칼럼도 제거할 수 있다. “age” 칼럼을 제거하고자 한다면 어떨까? 변수명과 변수 인덱스, 두가지 방식으로 칼럼을 제거할 수 있다.
cats[,-4]## coat weight likes_string
## 4 tortoiseshell 3.3 1
## 5 tortoiseshell 3.3 1,-4 앞에 아무것도 없는 것에 주목한다. 모든 행을 간직한다는 의미를 갖는다.
대안으로, 색인명을 사용해서 컬럼을 제거할 수도 있다.
## coat weight likes_string
## 4 tortoiseshell 3.3 1
## 5 tortoiseshell 3.3 125.6 dataframe 덧붙이기
데이터프레임(dataframe)에 데이터를 추가시킬 때 기억할 것은 칼럼은 벡터, 행은 리스트라는 사실이다.
rbind() 함수를 사용해서 데이터프레임 두개를 본드로 붙이듯이 결합시킬 수 있다:
cats <- rbind(cats, cats)
cats## coat weight likes_string age
## 4 tortoiseshell 3.3 1 9
## 5 tortoiseshell 3.3 1 9
## 41 tortoiseshell 3.3 1 9
## 51 tortoiseshell 3.3 1 9행명칭(rownames)이 불필요하게 복잡해져, 행명칭을 제거하면, 자동적으로 R이 순차적으로 행명칭을 부여시킨다.
rownames(cats) <- NULL
cats## coat weight likes_string age
## 1 tortoiseshell 3.3 1 9
## 2 tortoiseshell 3.3 1 9
## 3 tortoiseshell 3.3 1 9
## 4 tortoiseshell 3.3 1 925.7 도전과제 2
다음 구문을 사용해서 R 내부에서 직접 데이터프레임을 새로 만들 수 있다:
df <- data.frame(id = c("a", "b", "c"),
x = 1:3,
y = c(TRUE, TRUE, FALSE),
stringsAsFactors = FALSE)다음 정보를 갖는 데이터프레임을 직접 제작해 보자:
- 이름(first name)
- 성(last name)
- 좋아하는 숫자
rbind를 사용해서 옆사람을 항목에 추가한다.
마지막으로 cbind()함수를 사용해서 “지금이 커피시간인가요?”라는 질문의 답을 칼럼으로 추가한다.
도전과제 2에 대한 해답
25.8 현실적인 예제
지금까지 고양이 데이털르 가지고 데이터프레임 조작에 대한 기본적인 사항을 살펴봤다.
이제 학습한 기술을 사용해서 좀더 현실적인 데이터셋을 다뤄보자.
앞에서 다운로드 받은 gapminder 데이터셋을 불러오자:
gapminder <- read.csv("data/gapminder_data.csv")기타 팁
- 흔히 맞닥드리는 또다른 유형의 파일이 탭구분자를 갖는 파일(.tsv)이다. 탭을 구분자로 명세하는데,
"\\t"을 사용하고,read.delim()함수로 불러 읽어온다. - 파일을
download.file()함수를 사용해서 인터넷으로부터 직접 본인 컴퓨터 폴더로 다운로드할 수 있다.read.csv()함수를 실행해서 다운로드 받은 파일을 읽어온다. 예를 들어,
download.file("https://raw.githubusercontent.com/swcarpentry/r-novice-gapminder/gh-pages/_episodes_rmd/data/gapminder_data.csv",
destfile = "data/gapminder_data.csv")
gapminder <- read.csv("data/gapminder_data.csv")- 대안으로,
read.csv()함수 내부에 파일 경로를 웹주소를 치환해서 인터넷에서 직접 파일을 불러올 수도 있다. 이런 경우 로컬 컴퓨터에 csv 파일이 전혀 저장되지 않았다는 점을 주의한다. 예를 들어,
gapminder <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/swcarpentry/r-novice-gapminder/gh-pages/_episodes_rmd/data/gapminder_data.csv")- readxl 팩키지를 사용해서, 엑셀 스프레드쉬트를 평범한 텍스트로 변환하지 않고 직접 불러올 수도 있다.
gapminder 데이터셋을 좀더 살펴보자; 항상 가장 먼저 해야되는 작업은
str 명령어로 데이터가 어떻게 생겼는지 확인하는 것이다:
str(gapminder)## 'data.frame': 1704 obs. of 6 variables:
## $ country : chr "Afghanistan" "Afghanistan" "Afghanistan" "Afghanistan" ...
## $ year : int 1952 1957 1962 1967 1972 1977 1982 1987 1992 1997 ...
## $ pop : num 8425333 9240934 10267083 11537966 13079460 ...
## $ continent: chr "Asia" "Asia" "Asia" "Asia" ...
## $ lifeExp : num 28.8 30.3 32 34 36.1 ...
## $ gdpPercap: num 779 821 853 836 740 ...typeof() 함수로 데이터프레임 칼럼 각각을 면밀히 조사할 수도 있다:
typeof(gapminder$year)## [1] "integer"
typeof(gapminder$country)## [1] "character"
str(gapminder$country)## chr [1:1704] "Afghanistan" "Afghanistan" "Afghanistan" "Afghanistan" ...데이터프레임 차원에 정보를 얻어낼 수도 있다;
str(gapminder) 실행결과 gapminder 데이터프레임에 관측점 1704, 변수 6개가 있음을 상기한다.
다음 코드 실행결과는 무엇일까? 그리고 왜 그렇게 되는가?
length(gapminder)## [1] 6공정한 추측은 아마도 데이터프레임 길이가 행의 길이(1704)라고 보는 것이다. 하지만, 이번에는 다르다; 데이터프레임은 벡터와 요인으로 구성된 리스트라는 사실이다:
typeof(gapminder)## [1] "list"length() 함수는 6을 제시하는데, 이유는 gapminder가 6개 칼럼을 갖는 리스트로 만들어졌기 때문이다.
데이터셋에서 행과 열 숫자를 얻는데 다음 함수를 던져보자:
nrow(gapminder)## [1] 1704
ncol(gapminder)## [1] 6혹은 한번에 보려면:
dim(gapminder)## [1] 1704 6또한, 모든 칼럼의 칼럼명이 무엇인지 파악하고자 하면 다음과 같이 질문을 던진다:
colnames(gapminder)## [1] "country" "year" "pop" "continent" "lifeExp" "gdpPercap"현 단계에서, R이 제시하는 구조가 우리의 직관 혹은 예상과 부합되는지 묻어보는 것이 중요하다; 각 칼럼에 대한 기본 자료형은 이해가 되는가? 만약 납득이 가지 않는다면, 후속 작업에서 나쁜 놀라운 사실로 전환되기 전에 문제를 해결해야 한다. 문제를 해결하는데, R이 데이터를 이해하는 방법과 데이터를 기록할 때 엄격한 일관성(strict consistency)의 중요성에 관해 학습한 것을 동원한다.
자료형과 자료구조가 타당해 보이게 되면, 데이터를 제대로 파고들어갈 시간이 되었다.
gapminder 데이터 처음 몇줄을 살펴보자:
head(gapminder)## country year pop continent lifeExp gdpPercap
## 1 Afghanistan 1952 8425333 Asia 28.8 779
## 2 Afghanistan 1957 9240934 Asia 30.3 821
## 3 Afghanistan 1962 10267083 Asia 32.0 853
## 4 Afghanistan 1967 11537966 Asia 34.0 836
## 5 Afghanistan 1972 13079460 Asia 36.1 740
## 6 Afghanistan 1977 14880372 Asia 38.4 78625.9 도전과제 3
데이터 마지막 몇줄, 중간 몇줄을 점검하는 것도 좋은 습관이다. 그런데 어떻게 점검할 수 있을까? 중간 몇줄을 찾아보는 것이 너무 어렵지는 않지만, 임의로 몇줄을 추출할 수도 있다. 어떻게 할 수 있을까요?
** 도전과제 3에 대한 해답 마지막 몇줄을 점검하려면, R에 내장된 함수가 있어서 상대적으로 간단하다:
tail(gapminder) tail(gapminder, n = 15)데이터가 온전한지(혹은 관점에 따라 데이터가 온전하지 않은지)를 점검하는데 몇줄을 추출할 수 있을까요?
꿀팁: 몇가지 방법이 존재한다.
중첩함수(또다른 함수에 인자로 전달되는 함수)를 사용한 해법도 있다. 새로운 개념처럼 들리지만, 사실 이미 사용하고 있다. my_dataframe[rows, cols] 명령어는 데이터프레임을 화면에 뿌려준다. 데이터프레임에 행이 얼마나 많은지 알지 못하는데 어떻게 마지막 행을 뽑아낼 수 있을까? R에 내장된 함수가 있다. (의사) 난수를 얻어보는 것은 어떨가? R은 난수추출 함수도 갖추고 있다.
gapminder[sample(nrow(gapminder), 5), ]
분석결과를 재현가능하게 확실하게 만들려면, 코드를 스크립트 파일에 저장해서 나중에 다시 볼 수 있어야 한다.
25.10 도전과제 4
file -> new file -> R script로 가서,
gapminder 데이터셋을 불러오는 R 스크립틀르 작성한다.
scripts/ 디렉토리에 저장하고 버전제어 시스템에도 추가한다.
인자로 파일 경로명을 사용해서 source() 함수를 사용해서 스크립트를 실행하라.
(혹은 RStudio “source” 버튼을 누른다)
도전과제 4에 대한 해답
scripts/load-gapminder.R파일에 담긴 내용물은 다음과 같다:download.file("https://raw.githubusercontent.com/swcarpentry/r-novice-gapminder/gh-pages/_episodes_rmd/data/gapminder_data.csv", destfile = "data/gapminder_data.csv") gapminder <- read.csv(file = "data/gapminder_data.csv")스크립트를 실행시키면 데이터를
gapminder변수에 적재시킨다:source(file = "scripts/load-gapminder.R")
25.11 도전과제 5
str(gapminder) 출력결과를 다시 불러오자;
이번에는 gapminder 데이터에 대해 str() 함수가 출력하는 모든 것이 의미하는 바를 설명한다.
지금까지 학습한 요인, 리스트와 벡터 뿐만 아니라, colnames(), dim()와 같은 함수도 동원한다.
이해하지 못한 부분이 있다면, 주면 동료와 상의한다!
도전과제 5에 대한 해답
gapminder객체는 다음 칼럼을 갖는 데이터프레임이다. -countrycontinent변수는 요인형 벡터 -year변수는 정수형 벡터 -pop,lifeExp,gdpPercap변수는 숫자형 벡터