Data.frame(데이터 프레임)
(1) 행과 열로 구성되어 있고, 2차원 구조이다. (2) 여러 개의 데이터 유형을 가질 수 있다. (3) 하나의 열은 하나의 데이터 유형만 갖는다. (4) 다른 열은 다른 데이터 유형을 가질 수 있다. 1. to make data.frame (데이터 프레임 생성)
# 벡터열로 데이터 프레임 조합 (vector1, vector2, matrix1,....) - 여기서 matrix는 벡터의 확장이므로 사용 가능하다. > DF <- data.frame(vector1, vector2, matrix1, ....) > colname(DF) <- c(col1, col2, ....) #열이름 부여 # 열이름을 부여할 수 있다. (co1, co2은 열 이름) > data.frame(col1 = vector1, col2 = vector2, ....) # 행렬과 마찬가지로 rbind, cbind 함수로 데이터를 추가할 수 있다. 1. slicing (데이터 프레임 추출)
1.1 인덱스로 데이터 프레임 추출 # 데이터 프레임 생성 > DF <- data.frame(vector1, vector2, matrix1, ....) > DF[ , 1] # vector1을 추출 > DF[ , 2] # vector2을 추출 > DF[ , 3] # matrix[,1]을 추출 > DF[ , 4] # matrix[,2]을 추출 > DF[ , c(1,3)] # vector1, matrix[,1]을 동시에 추출(data.frame 형태로 추출된다.) 1.2 이름으로 데이터 프레임의 열 추출 > DF <- data.frame(col1 = vector1, col2 = vector2, ....) > DF[, "co1"] # 해당열을 추출하고 싶을 땐 ""을 붙여줘야 한다. > DF[, c("co1", "col2")] 2. edit(데이터 프레임 편집)
2.1 열 제외하기(subset함수 활용) > DF[-1] # 결과물은 데이터 프레임 > DF[ ,-1] # 결과물은 벡터 > subset(DF, select = -col1) # subset 함수를 사용하여 열을 선택할 땐 ""을 생략하자. 2.2 데이터 합치기(merge함수 활용) - 공통된 열을 바탕으로 하나의 새로운 데이터 프레임을 병합한다. > merge(DF1, DF2, by = "colname") 이번 포스팅에서 data.frame에 기본적인 생성방법과 조회, 추출, 편집에 대하여 작성하였습니다. 데이터 프레임 구조는 데이터 분석시 자주사용되기 때문에 여러가지 함수사용과 패키지를 사용하여 더욱 편리하게 분석을 도와줍니다. 다음 포스팅에서는 data.frame에서 사용되는 여러가지 함수와 형태에 대해서 알아보겠습니다. 달리는 자동차R 특정조건에 맞는 행 추출 subset(원본데이터,조건)@또또 2020. 5. 18. 01:24 #subset 함수 subset함수 사용시 한 행의 데이터가 datafram형태로 출력되므로 특정 컬럼만을 조회하고 싶을때 subset(원본데이터, 조건, select = column) 로 특정컬럼만 가져 올 수 있다. $사용시 열의 데이터를 벡터형태로 조회하지만 subset함수에 select를 사용시 데이터프레임 형태로 조회 할 수 있다.subset(원본데이터, 조건, select= -column) price 가격 컬럼이 제외 |