R의 신 필자도 dplyr의 지원 함수군 외의 특징 필요 package 336,776의 뉴욕에서 2013에 출발한 비행 정보를 담고 있다. 중요 package 5개를 설명한다. 추가로 관찰한 데이터의 subset을 쉽게 구할 수 있도록 해준다. 정렬 용도 선택 용도 현재 있는 새로 생성한 그룹핑해서 하나의 single row로 합치는 역할을 한다. 그냥 아래 세개의 작업을 수행 파이를 사용하면 쓸 때 없는 중간 변수들을 정의하지 않아도 되기 때문에 편리하고 직관적인 이해를 달성한다. 파이프 사용 파이프 미사용Data Transformation: dplyr package
Hadley Wickham의 책 R for Data Science의 5장에 나오는 내용을 정리 한다.Hadley Wickham본인이 직접 만든 패키지이므로 유용하다.
기타 그가 만든 패키지는 아래와 같다.ggplot2plyrreshape2plyr은 모든 함수가 R로 작성되어서 처리 속도가 느리다는 단점이 있다.dplyr은 C++로 작성되어 불필요한 함수를 불러오지 않기 때문에 매우 빠른 처리 속도를 자랑한다.
결국 분할(split),적용(apply) 병합(combine)을 plyr로 하던것을 dplyr로 변경하는 패러다임 전환이다.plyr의 {}{}ply를 많이 사용 했었다. 하지만 파이프연산과 조합한dplyr이 좀 더 가독성이 높고
속도도 빠르다고하니 이쪽으로 옴겨 가야 하는 것 같다.함수명 내용 유사함수 filter() 지정한 조건식에 맞는 데이터 추출 subset() select() 열의 추출 data[, c(“Year”, “Month”)] mutate() 열 추가 transform() arrange() 정렬 order(), sort() summarise() 집계 aggregate() install.packages("nycflights13")
library("nycflights13")
library(tidyverse)
tidyverse 로딩시 아래와 같이 conflict메시지가 나올 수도 있다.-- Attaching packages --------------------------------------- tidyverse 1.2.1 --
√ ggplot2 2.2.1 √ purrr 0.2.4
√ tibble 1.4.1 √ dplyr 0.7.4
√ tidyr 0.7.2 √ stringr 1.2.0
√ readr 1.1.1 √ forcats 0.3.0
-- Conflicts ------------------------------------------ tidyverse_conflicts() --
x dplyr::filter() masks stats::filter()
x dplyr::lag() masks stats::lag()
flights데이터를 출력하면 아래와 같이 출력 된다.> flights
# A tibble: 336,776 x 19
year month day dep_time sched_dep_time dep_delay arr_time sched_arr_time arr_delay carrier flight tailnum origin dest air_time
<int> <int> <int> <int> <int> <dbl> <int> <int> <dbl> <chr> <int> <chr> <chr> <chr> <dbl>
1 2013 1 1 517 515 2.00 830 819 11.0 UA 1545 N14228 EWR IAH 227
2 2013 1 1 533 529 4.00 850 830 20.0 UA 1714 N24211 LGA IAH 227
3 2013 1 1 542 540 2.00 923 850 33.0 AA 1141 N619AA JFK MIA 160
4 2013 1 1 544 545 -1.00 1004 1022 -18.0 B6 725 N804JB JFK BQN 183
5 2013 1 1 554 600 -6.00 812 837 -25.0 DL 461 N668DN LGA ATL 116
6 2013 1 1 554 558 -4.00 740 728 12.0 UA 1696 N39463 EWR ORD 150
7 2013 1 1 555 600 -5.00 913 854 19.0 B6 507 N516JB EWR FLL 158
8 2013 1 1 557 600 -3.00 709 723 -14.0 EV 5708 N829AS LGA IAD 53.0
9 2013 1 1 557 600 -3.00 838 846 - 8.00 B6 79 N593JB JFK MCO 140
10 2013 1 1 558 600 -2.00 753 745 8.00 AA 301 N3ALAA LGA ORD 138
# ... with 336,766 more rows, and 4 more variables: distance <dbl>, hour <dbl>, minute <dbl>, time_hour <dttm>
> class(flights)
[1] "tbl_df" "tbl" "data.frame"
US Bureau of Transportation Statisticstibble이라는 data.frame을 약간 변형 시킨것을 사용한다.
tibble에 대한 상세한 내용의 링크이다.dplyr basics
filter())arrange())select())mutate())summarise())group_by()를 통해서 scope을 조절 할 수 있다.filter()
첫 번째 인자는 data frame이고, 아래 예제에서 그 다음 인자들은 조건을 의미한다.
아래의 예제는 January 1st를 필터링한 예제이다.nov_dec <- filter(flights, month %in% c(11, 12))
# A tibble: 55,403 x 19
year month day dep_time sched_dep_time dep_delay arr_time sched_arr_time arr_delay carrier flight tailnum origin dest air_time
<int> <int> <int> <int> <int> <dbl> <int> <int> <dbl> <chr> <int> <chr> <chr> <chr> <dbl>
1 2013 11 1 5 2359 6.00 352 345 7.00 B6 745 N568JB JFK PSE 205
2 2013 11 1 35 2250 105 123 2356 87.0 B6 1816 N353JB JFK SYR 36.0
3 2013 11 1 455 500 - 5.00 641 651 -10.0 US 1895 N192UW EWR CLT 88.0
4 2013 11 1 539 545 - 6.00 856 827 29.0 UA 1714 N38727 LGA IAH 229
5 2013 11 1 542 545 - 3.00 831 855 -24.0 AA 2243 N5CLAA JFK MIA 147
6 2013 11 1 549 600 - 11.0 912 923 -11.0 UA 303 N595UA JFK SFO 359
7 2013 11 1 550 600 - 10.0 705 659 6.00 US 2167 N748UW LGA DCA 57.0
8 2013 11 1 554 600 - 6.00 659 701 - 2.00 US 2134 N742PS LGA BOS 40.0
9 2013 11 1 554 600 - 6.00 826 827 - 1.00 DL 563 N912DE LGA ATL 126
10 2013 11 1 554 600 - 6.00 749 751 - 2.00 DL 731 N315NB LGA DTW 93.0
# ... with 55,393 more rows, and 4 more variables: distance <dbl>, hour <dbl>, minute <dbl>, time_hour <dttm>
arrange()
arrange(flights, desc(arr_delay))
#> # A tibble: 336,776 × 19
#> year month day dep_time sched_dep_time dep_delay arr_time
#> <int> <int> <int> <int> <int> <dbl> <int>
#> 1 2013 1 9 641 900 1301 1242
#> 2 2013 6 15 1432 1935 1137 1607
#> 3 2013 1 10 1121 1635 1126 1239
#> 4 2013 9 20 1139 1845 1014 1457
#> 5 2013 7 22 845 1600 1005 1044
#> 6 2013 4 10 1100 1900 960 1342
#> # ... with 3.368e+05 more rows, and 12 more variables:
#> # sched_arr_time <int>, arr_delay <dbl>, carrier <chr>, flight <int>,
#> # tailnum <chr>, origin <chr>, dest <chr>, air_time <dbl>,
#> # distance <dbl>, hour <dbl>, minute <dbl>, time_hour <dttm>
select()
select(flights, year, month, day)
select(flights, year:day)
select(flights, -(year:day))
mutate()
Data.Frame의 맨 뒤에다가 새로운 컬럼을 추가하는 것이다.flights_sml <- select(flights,
year:day,
ends_with("delay"),
distance,
air_time
)
mutate(flights_sml,
gain = arr_delay - dep_delay,
speed = distance / air_time * 60
)
# A tibble: 336,776 x 9
year month day dep_delay arr_delay distance air_time gain speed
<int> <int> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 2013 1 1 2.00 11.0 1400 227 9.00 370
2 2013 1 1 4.00 20.0 1416 227 16.0 374
3 2013 1 1 2.00 33.0 1089 160 31.0 408
4 2013 1 1 -1.00 -18.0 1576 183 -17.0 517
5 2013 1 1 -6.00 -25.0 762 116 -19.0 394
6 2013 1 1 -4.00 12.0 719 150 16.0 288
7 2013 1 1 -5.00 19.0 1065 158 24.0 404
8 2013 1 1 -3.00 -14.0 229 53.0 -11.0 259
9 2013 1 1 -3.00 - 8.00 944 140 - 5.00 405
10 2013 1 1 -2.00 8.00 733 138 10.0 319
# ... with 336,766 more rows
plyr:transform과 다른점은 연이어서 생성한 컬럼을 바로 사용해도 된다는 것이다.mutate(flights_sml,
gain = arr_delay - dep_delay,
hours = air_time / 60,
gain_per_hour = gain / hours
)
# A tibble: 336,776 x 10
year month day dep_delay arr_delay distance air_time
<int> <int> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 2013 1 1 2.00 11.0 1400 227
2 2013 1 1 4.00 20.0 1416 227
3 2013 1 1 2.00 33.0 1089 160
4 2013 1 1 -1.00 -18.0 1576 183
5 2013 1 1 -6.00 -25.0 762 116
6 2013 1 1 -4.00 12.0 719 150
7 2013 1 1 -5.00 19.0 1065 158
8 2013 1 1 -3.00 -14.0 229 53.0
9 2013 1 1 -3.00 - 8.00 944 140
10 2013 1 1 -2.00 8.00 733 138
# ... with 336,766 more rows, and 3 more variables: gain <dbl>,
# hours <dbl>, gain_per_hour <dbl>
variable columns만 유지하고 싶으면 transmute를 사용한다.transmute(flights,
gain = arr_delay - dep_delay,
hours = air_time / 60,
gain_per_hour = gain / hours
)
# A tibble: 336,776 x 3
gain hours gain_per_hour
<dbl> <dbl> <dbl>
1 9.00 3.78 2.38
2 16.0 3.78 4.23
3 31.0 2.67 11.6
4 -17.0 3.05 - 5.57
5 -19.0 1.93 - 9.83
6 16.0 2.50 6.40
7 24.0 2.63 9.11
8 -11.0 0.883 -12.5
9 - 5.00 2.33 - 2.14
10 10.0 2.30 4.35
# ... with 336,766 more rows
summarise()
그냥 summarise만 단독해서 사용하면 엄청나게 유용하진 않지만, group_by와 함께 사용하면 그 위력이 증대된다.summarise하면 단 하나의 row로 처리됨summarise(flights, delay = mean(dep_delay, na.rm = TRUE))
# A tibble: 1 x 1
delay
<dbl>
1 12.6
group_by를 이용해서 그룹핑 가능함by_day <- group_by(flights, year, month, day)
summarise(by_day, delay = mean(dep_delay, na.rm = TRUE))
# pipe
group_by(flights, year, month, day) %>% summarise(delay = mean(dep_delay, na.rm = TRUE))
# A tibble: 365 x 4
# Groups: year, month [?]
year month day delay
<int> <int> <int> <dbl>
1 2013 1 1 11.5
2 2013 1 2 13.9
3 2013 1 3 11.0
4 2013 1 4 8.95
5 2013 1 5 5.73
6 2013 1 6 7.15
7 2013 1 7 5.42
8 2013 1 8 2.55
9 2013 1 9 2.28
10 2013 1 10 2.84
# ... with 355 more rows
파이프의 사용
delays <- flights %>%
group_by(dest) %>%
summarise(
count = n(),
dist = mean(distance, na.rm = TRUE),
delay = mean(arr_delay, na.rm = TRUE)
) %>%
filter(count > 20, dest != "HNL")
# Combining multiple operations with the pipe
by_dest <- group_by(flights, dest)
delay <- summarise(by_dest,
count = n(),
dist = mean(distance, na.rm = TRUE),
delay = mean(arr_delay, na.rm = TRUE)
)
delay <- filter(delay, count > 20, dest != "HNL")
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