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R 데이터프레임(data.frame)의 모든 것(행추가,열추가,삭제)
R 데이터프레임(data.frame)의 모든 것(행추가,열추가). 이번에는 R 데이터프레임에 대해 알아볼 것인데요. 데이터프레임은 R에서 가장 많이 쓰고 …
Source: jobmanager1.tistory.com
Date Published: 5/15/2022
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R 데이터프레임 행 열(파생변수) 추가하기 add row, column to …
R에서 데이터프레임에 파생변수(컬럼)을 추가하는 방법을 알아보겠습니다. 열(파생변수) 추가 add column. 아래와 같이 알바생의 시급과 주간 근무 …
Source: aljjabaegi.tistory.com
Date Published: 4/15/2022
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58. 데이터프레임 열추가, 행과 열에 이름 붙이기 (data.frame)
도구 R로 푸는 통계 58. 데이터프레임 열추가, 행과 열에 이름 붙이기 (data.frame) 데이터프레임을 하나 만들겠습니다. (데이터 프레임 만들기 …
Source: statools.tistory.com
Date Published: 8/25/2022
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R에서 DataFrame에 빈 열을 추가하는 방법은 무엇입니까?
CSV 데이터가 이미 있는 경우 CSV 파일을 R DataFrame으로 쉽게 가져올 수 있습니다. 또한 R로 Excel 파일 가져오기를 참조하십시오. # Create dataframe df = data.frame( …
Source: signalfix.net
Date Published: 11/21/2021
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[R.아르] R 행,열 추가 – 가벼운 블로그
R의 다른 글. [R.아르] R 행,열 삭제 R에서 쓰이는 데이터프레임은 행과 열을 갖고 …
Source: lightblog.tistory.com
Date Published: 1/15/2022
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R의 데이터 프레임에 열 추가 – javaba
R의 데이터 프레임에 열 추가 다음 데이터 프레임 ( df )이 있습니다. start end 1 14379 32094 2 151884 174367 3 438422 449382 4 618123 621256 5 …
Source: javaba.tistory.com
Date Published: 12/30/2021
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『R』 새로운 열 추가하기 및 조건에 맞춰 내용 채워넣기, 글자 …
R로 데이터분석을 할 때 생각보다 자주 사용하는 방법인 듯 하다. 여러개의 변수들 속에서 특징을 찾아내서 새로운 열(column)을 만드는 것.
Source: blog.naver.com
Date Published: 3/7/2021
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R 데이터 프레임 작업 – R의 데이터 프레임에 관찰/행 및 변수/열 …
cbind() 함수를 사용하여 데이터 프레임에 여러 변수/열을 추가할 수 있습니다. 데이터 프레임에 여러 열을 …
Source: graphguide.org
Date Published: 7/1/2021
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주제에 대한 기사 평가 r 데이터 프레임 열 추가
- Author: 통계의 도구들 Statools
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- Date Published: 2020. 3. 27.
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R 데이터프레임(data.frame)의 모든 것(행추가,열추가)
R 데이터프레임(data.frame)의 모든 것(행추가,열추가)
이번에는 R 데이터프레임에 대해 알아볼 것인데요.
데이터프레임은 R에서 가장 많이 쓰고 중요한 데이터 구조입니다.
지난 포스팅에서 데이터프레임에 대해 간단하게 다루었는데, 이번 글은 데이터프레임만을 다루는 주제로 정했습니다.
2. 데이터프레임 행(row) 추가 2.1. 행 추가 방법 이제 위에서 만든 test라는 데이터에 행을 추가할 것입니다. 변수에 4와 11을 각각 추가하여 네번째 행을 만들어봅시다. # 4행에 데이터 추가하기
# test[4, ] 은 test의 4번째 행을 가리키는 표현입니다.
test[4, ] <- c(4, 11) test 3. 데이터프레임 열(column) 추가 데이터프레임의 열 추가도 위와 비슷한 방식으로 하면 됩니다. test데이터에 var100 이라는 변수에 100, 200, 300, 400을 추가하고 싶습니다. test[ , "var100" ] <- c(100,200,300,400) test 4. 데이터프레임 열 삭제 변수 생성이 있으면 삭제하는 방법도 있습니다. test 데이터에서 var1 변수를 제거하려면 -색인명을 붙여주면 됩니다. # test[ , -1] 은 첫번째 열을 삭제를 의미함 test[ ,-1] 위와 같은 방법도 있고 남겨놓을 열을 선택하는 방법도 있습니다. 다수의 열을 남겨 놓을 때는 벡터를 이용합니다! # 두번째, 세번째 열을 선택 test[ , c (2,3) ] # 연속적으로 열을 선택 또는 삭제는 : 를 이용할 수 있음 test[ , 2:3] 4. 데이터프레임 행 삭제 행 삭제도 위와 같은 방식으로 비슷하게 진행합니다. # test[ -1, ] 은 첫번째 행 삭제를 의미함 test[ -1, ] # test[ c(2,3,4) , ] 은 2~4행 선택을 의미함 test[ c(2,3,4), ] # 연속적으로 행을 선택 또는 삭제는 : 를 이용할 수 있음 test[2:4, ] 행/열 추가 및 삭제는 dplyr 패키지를 이용하거나 subset 함수를 이용하여 할 수도 있습니다. 포스팅 해놓았으니 관심있으신 분들은 함께 봐주세요. 다른 함수를 이용해 행/열을 다룰 수 있지만, 이번에 소개한 방법이 가장 기본이 되는 것이기 때문에 꼭 숙지하시기 바랍니다!
R 데이터프레임 행 열(파생변수) 추가하기 add row, column to dataframe
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R 데이터프레임 행 열(파생변수) 추가하기 add row, column to dataframe
R에서 데이터프레임에 파생변수(컬럼)을 추가하는 방법을 알아보겠습니다.
열(파생변수) 추가 add column
아래와 같이 알바생의 시급과 주간 근무시간이 있는 데이터프레임 예로 들겠습니다.
df_ex <- data.frame(이름 = c("알바생1", "알바생2", "알바생3"), 시급 = c(9000, 9500, 10000), 주간근무시간 = c(32, 15, 28)) View(df_ex) 여기에 알바생에게 주어야할 '주급' 컬럼을 추가해보도록 하죠. 각 컬럼에 접근하는 방법은 아래의 link를 확인하세요. Link : https://aljjabaegi.tistory.com/515 데이터프레임에 '$' 을 붙이고 추가하길 원하는 컬럼명(파생변수명)을 입력하면 없는 컬럼의 경우 생성이 됩니다. 있는 변수의 경우는 update. df_ex$주급 <- df_ex$시급*df_ex$주간근무시간 View(df_ex) 위와같이 데이터프레임명$추가할컬럼명 <- 추가하길원하는데이터 를 선언해주시면 됩니다. View(df_ex)로 확인하시면 주급 컬럼이 추가된 것을 확인하실 수 있습니다. 행 추가 add row rbind() df_ex2 <- data.frame(이름="알바생4", 시급=9200, 주간근무시간=40, 주급=9200*40) df_ex <- rbind(df_ex, df_ex2) View(df_ex) 위의 코드를 보시면 df_ex2 라는 데이터프레임을 하나 만들어 rbind() 함수를 사용하여 df_ex, df_ex2 를 합칩니다. 결과를 보시죠. '알바생4' 가 추가된 것을 확인하실 수 있습니다. 주의 하셔야 될 점은 rbind() 사용시 구조가 일치해야 합니다. 데이터프레임을 컨트롤 할 수 있는 패키지의 함수를 사용하면 보다 쉽게 행, 열을 추가 삭제 할 수 있습니다. 이 내용은 다음 포스팅에서 알아보도록 하겠습니다. 참고) row index를 사용한 행 삭제 df_ex <- df_ex[-c(4), ] 알바생4 row 삭제 LIST
[R 강의] 58. 데이터프레임 열추가, 행과 열에 이름 붙이기 (data.frame)
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도구 R로 푸는 통계
58. 데이터프레임 열추가, 행과 열에 이름 붙이기 (data.frame)
데이터프레임을 하나 만들겠습니다. (데이터 프레임 만들기 : http://hsm-edu.tistory.com/481)
벡터를 먼저 정의하고 데이터프레임을 만들 수도 있지만, 아래와 같이 데이터 프레임 안에 직접 정의할 수도 있습니다.
> DF=data.frame(a=c(1,2,3),b=c(1+1i,2+2i,3+3i),c=c(“a”,”b”,”c”)) > DF a b c 1 1 1+1i a 2 2 2+2i b 3 3 3+3i c
1. 데이터프레임에 열 추가하기
열을 추가하는 방법은 아래와 같습니다. d라는 열을 추가해보겠습니다.
> DF$d=c(11,22,33) > DF a b c d 1 1 1+1i a 11 2 2 2+2i b 22 3 3 3+3i c 33
2. 데이터프레임 행과 열에 이름 붙이기
rownames와 colnames 함수를 사용합니다.
먼저 데이터 프레임 행의 이름을 바꿔보겠습니다. 1st, 2nd, 3rd 로 바꾸겠습니다.
> rownames(DF)=c(“1st”,”2nd”,”3rd”) > DF a b c d 1st 1 1+1i a 11 2nd 2 2+2i b 22 3rd 3 3+3i c 33
이번에는 열의 이름을 바꿔봅시다. num1, complex, alphabet, num2 로 바꾸겠습니다.
> colnames(DF)=c(“num1″,”complex”,”alphabet”,”num2″) > DF num1 complex alphabet num2 1st 1 1+1i a 11 2nd 2 2+2i b 22 3rd 3 3+3i c 33
영상이 더 편하신 분
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R에서 DataFrame에 빈 열을 추가하는 방법은 무엇입니까?
Tidyverse 패키지의 R 기본 메서드와 add_column() 함수를 사용하여 DataFrame에 빈 열이나 변수를 추가할 수 있습니다. 이 기사에서는 R에 빈 열을 추가하는 방법, DataFrame에 여러 개의 빈 열을 추가하는 방법,
1. DataFrame에 빈 열 추가의 빠른 예
다음은 DataFrame에 빈 열을 추가하는 방법에 대한 빠른 예입니다.
# Quick Examples # Add empty column df$empty_column = NA # By using bracket notation df[’empty_column’] <- NA # Add empty column df2 <- cbind(df, empty_column=NA) # Add multiple empty columns df2 <- cbind(df, empty_column1=NA,empty_column2=NA) library('tidyverse') # using add_column() df2 <- df %>% add_column(empty_column = NA) # Add multiple empty columns df2 <- df %>% add_column(col1_name = NA, col2_name = NA)
R DataFrame을 만들고 이 예제를 실행하고 출력을 살펴보겠습니다. CSV 데이터가 이미 있는 경우 CSV 파일을 R DataFrame으로 쉽게 가져올 수 있습니다. 또한 R로 Excel 파일 가져오기를 참조하십시오.
# Create dataframe df = data.frame(id=c(11,22), pages=c(32,45), name=c(“spark”,”python”)) df # Output # id pages name #1 11 32 spark #2 22 45 python
2. DataFrame에 빈 열 추가
$ 연산자, 대괄호 사용 [] 표기법 및 cbin() 함수를 사용하여 DataFrame에 빈 열을 추가합니다. 이 외에도, Tidyverse 패키지의 add_column() 함수를 사용할 수도 있습니다.
2.1 R Base $ 연산자를 사용하여 빈 열 추가
R base는 $ 연산자를 사용하여 DataFrame의 열을 참조합니다. 이 연산자를 사용하여 R의 DataFrame에 빈 열을 추가해 보겠습니다. 다음 예제에서는 빈 값이 NA인 새 열을 추가합니다. R에서 NA는 비어 있거나 누락된 값으로 간주됩니다.
# Using $ notation df$empt_column <- NA df # Output # id pages name empty_column #1 11 32 spark NA #2 22 45 python NA 2.2 R 베이스 사용하기 [] 표기법 당신은 또한 사용할 수 있습니다 df[‘column’] R DataFrame에 빈 열을 추가하면 $ 연산자와 동일한 결과를 얻을 수 있지만 더 사용자 친화적이고 코드를 읽기 쉽기 때문에 사용하기에 가장 좋은 방법입니다. # By using bracket notation df['empt_column'] <- NA df 위와 같은 출력이 나옵니다. 2.3 R base cbin() 함수 사용하기 R에 빈 열을 추가하려면 다음을 사용하십시오. cbin(). 이 함수는 DataFrame을 첫 번째 인수로 사용하고 추가하려는 빈 열을 두 번째 인수로 사용합니다. 이것은 기존 DataFrame을 업데이트하지 않고 대신 빈 열을 추가한 후 DataFrame의 복사본을 반환합니다. # Add empty column to DataFrame df2 <- cbind(df, empty_column=NA) df2 위와 같은 출력이 나옵니다. 2.2 Tidyverse 패키지를 사용하여 빈 열 추가 add_column() fromtileverse는 R의 DataFrame에 빈 열을 추가하는 데 사용할 수도 있습니다. 이 기능을 먼저 사용하려면 다음을 사용하여 R 패키지를 설치해야 합니다. install.packages(“tidyverse”) 다음을 사용하여 로드 library(“tidyverse”). # Load library library('tidyverse') # Add empty column df2 <- df %>% add_column(empty_column = NA) df2
3. DataFrame에 여러 개의 빈 열 추가
때로는 여러 개의 빈 열을 추가해야 할 수도 있습니다. R 기본 함수와 Tidyverse 함수를 사용하여 이를 수행할 수 있습니다.
3.1 cbin() 사용
위 섹션에서 동일한 R을 사용하여 단일 빈 열을 추가하는 방법을 배웠습니다. cbin() DataFrame(data.frame)에 여러 개의 빈 열을 추가할 수 있습니다. 다음 예제는 다음을 추가합니다. empty_column1 그리고 empty_columns2 모든 행에 대해 값이 NA인 DataFrame으로 이동합니다.
# Add multiple empty columns df2 <- cbind(df, empty_column1=NA,empty_column2=NA) df2 # Output # id pages name empty_column1 empty_column2 #1 11 32 spark NA NA #2 22 45 python NA NA 3.2 대괄호 표기법 사용하기 다음 예에서는 대괄호 표기법을 사용하고 값이 NA인 여러 열을 추가합니다. # 빈 열 정의 empty_cols 3.3 add_column()을 사용하여 여러 열 추가 또한 Tidyverse 패키지의 add_column()을 사용하여 여러 열을 추가할 수 있습니다. 다음 예에서는 빈 열을 추가합니다. col1_name 그리고 col2_name. # Add multiple empty columns df2 <- df %>% add_column(col1_name = NA, col2_name = NA) df2 # Output # id pages name col1_name col2_name #1 11 32 spark NA NA #2 22 45 python NA NA
4. 결론
이번 글에서는 Tydyverse 패키지의 R base 함수와 add_columns()를 이용하여 R의 DataFrame(data.frame)에 빈 컬럼을 추가하는 방법을 배웠다.
[R.아르] R 행,열 추가
요런 x랑
요런 y가 있다고 할 때
x 오른쪽에 y를 열로 추가하려면 cbind
cbind의 c는 열(column)을 의미한다.
순서를 다르게 하면 다르게 붙는다
열의 이름을 지정하고 싶을 경우 cbind()에서 선언해 준다.
이번엔 행을 추가해 보자.
요런 x와
요런 y가 있다고 할 때
x아래에 y를 행으로 붙이려면 rbind()
rbind의 r은 행(row)을 의미한다.
맨 끝이 아니라 중간에 넣고 싶다면?
다음과 같이 (z의 1-7행, a, z의 8-10행)으로 rbind()를 사용하면
a가 z의 7행과 8행 사이에 들어간다.
z[c(1:7),] 은 ‘z의 1행부터 7행까지’라는 의미이다.
(2016/08/30 – [R] – [R.아르] R 행,열 삭제 참고)
바뀐 z를 보면 원래 8, 9, 10 의 행번호를 갖고 있던 h, i, j 가 밀리면서 81, 91, 101이 되었다.
다음 그림과 같이 ‘별도의 행이름(rownames) 없음’ 을 선언해 주면 행번호를 다시 연속으로 부여한다
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R의 데이터 프레임에 열 추가
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R의 데이터 프레임에 열 추가
다음 데이터 프레임 ( df )이 있습니다.
start end 1 14379 32094 2 151884 174367 3 438422 449382 4 618123 621256 5 698271 714321 6 973394 975857 7 980508 982372 8 994539 994661 9 1055151 1058824 . . . . . . . . .
그리고 숫자 값 ( vec )이 있는 긴 벡터 .
의 해당 위치에있는 값의 평균을 사용하여 각 행에 다른 열을 추가하고 싶습니다 vec . 예를 들어 첫 번째 행에는 mean(vec[14379:32094]) . 나는 가지고 놀아 보았지만 transform 이 간단한 작업을 수행 할 수 없었다.
이는 다음과 같은 매우 표준적인 사용 사례입니다 apply() .
R> vec <- 1:10 R> DF <- data.frame(start=c(1,3,5,7), end=c(2,6,7,9)) R> DF$newcol <- apply(DF,1,function(row) mean(vec[ row[1] : row[2] ] )) R> DF start end newcol 1 1 2 1.5 2 3 6 4.5 3 5 7 6.0 4 7 9 8.0 R>
원하는 경우 사용할 수도 plyr 있지만 여기서는 기본 R의 기능을 넘어 설 필요가 없습니다.
7 년 전의 질문 이더라도 R을 처음 접하는 사람들은 data.table , package 사용을 고려해야 합니다.
data.table은 data.frame이므로 data.frame에 대해 할 수있는 모든 작업을 수행 할 수 있습니다. 그러나 많은 사람들이 data.table을 사용하면 ORDERS가 훨씬 빠르다고 생각합니다.
vec <- 1:10 library(data.table) DT <- data.table(start=c(1,3,5,7), end=c(2,6,7,9)) DT[,new:=apply(DT,1,function(row) mean(vec[ row[1] : row[2] ] ))] 참조 URL : https://stackoverflow.com/questions/3651651/adding-a-column-to-a-dataframe-in-r 반응형
『R』 새로운 열 추가하기 및 조건에 맞춰 내용 채워넣기, 글자 추출하기 (substr)
R로 데이터분석을 할 때 생각보다 자주 사용하는 방법인 듯 하다.
여러개의 변수들 속에서 특징을 찾아내서 새로운 열(column)을 만드는 것.
예를 들어서 설명하자면
음료 가격 아이스 아메리카노 4000 핫초코 5000 아이스 카페 모카 5500 그린티 6000 아이스 초코라떼 5500
이런 식의 표가 있다하면, 음료들을 봤을 때 아이스와 뜨거운 음료로 구분지을 수 있다.
그래서 새로운 열을 추가해서
음료 가격 아이스음료 아이스 아메리카노 4000 yes 핫초코 5000 no 아이스 카페 모카 5500 yes 그린티 6000 no 아이스 초코라떼 5500 yes
이렇게 함으로써, 데이터를 좀더 알아보기 편하고 이해하기 편하게 만드는 것이다.
그 이외에도 가격에 따라 5000원 이하와 5000원 초과로 나눌 수도 있다.
음료 가격 아이스음료 5000원 기준 아이스 아메리카노 4000 yes 이하 핫초코 5000 no 이하 아이스 카페 모카 5500 yes 초과 그린티 6000 no 초과 아이스 초코라떼 5500 yes 초과
R에서 해보자.
#### 조건 넣어 열 추가 ####
# 파일읽고 파일 확인하기
menu = read.csv(“menu.csv”, stringsAsFactors = FALSE)
menu
# 아이스면 yes, 따뜻한 음료면 no
# 열을 추가할 때 열 안에 내용이 채워져야 한다.
# 그래서 아이스음료에는 yes 또는 no가 들어가야하므로 처음부터 yes를 넣어주자.
# 그 후 데이터를 확인해보자.
# 여기서 [,아이스음료]의 의미는 [행이름,열이름]이런 형태이다.
# 즉, [,아이스음료]라는 의미는 아이스음료라는 열을 추가한다는 뜻
menu[,”아이스음료”] = “yes”
menu
# 조건: menu$음료 즉, menu파일에 음료 열에서 1번째부터 3번째까지의 단어가 “아이스”가 아니면
# 아이스음료에 no라고 채워넣어라
# R에서는 조건에 같다라는 기호를 “==”, 다르다라는 기호를 “!=”로 사용한다.
# substr설명은 맨 밑에..
menu[ substr(menu$음료, 1, 3) != “아이스”, “아이스음료”] = “no”
menu
# 5000원기준 “이하”인지 “초과”인지, 이번에는 “초과”로 먼저 채워넣자.
menu[,”5000원기준”] = “초과”
menu
# 조건: menu$가격 즉, menu파일에 가격 열에서 5000원 이하이면 5000원기준 열에 “이하”라고 채워 넣어라
# 이상일 때는 “>=”, 미만일 때는 “<", 초과일 때는 ">”
menu[ menu$가격 <= 5000, "5000원기준"] = "이하" menu # substr을 사용했는 데 사용법은 간단하다. substr(문자, 시작하는 문자열순번, 끝나는 문자열순번) 예를 들어, starbucks menu라는 단어의 3번째부터 5번째 문자열을 추출하고 싶을 때 substr("starbucks menu", 3, 5) # 특이점은 띄어쓰기도 추출이된다는 것 substr("starbucsks menu", 8, 12)
R의 데이터 프레임에 관찰/행 및 변수/열 추가
소개
이전 기사 중 하나에서 R의 데이터 프레임에 대해 실제로 배웠습니다. 이제 R의 데이터 프레임에 행을 추가 및 제거하는 R 데이터 프레임에 대한 작업을 수행하는 방법을 배웁니다. R에서 데이터 프레임을 병합합니다. 마지막으로 R에서 데이터 프레임을 요약하는 방법을 배웁니다.
이제 시작하겠습니다.
R의 데이터 프레임 R의 데이터 프레임은 데이터 유형입니다. 2차원 물체입니다. 다른 열에 숫자, 문자 또는 논리와 같은 다른 데이터 유형 요소를 포함할 수 있습니다. 여기서 우리가 기억해야 할 한 가지는 그것을 생성하는 동안 단일 열에서 모든 요소가 동일한 유형(예: 숫자, 문자, 논리 또는 기타)이어야 한다는 것입니다. 다음 코드를 사용하여 아래와 같이 R에서 세계 인구의 데이터 프레임을 만들었습니다.
#순위 벡터 생성 순위 <- 1:10 #국가 벡터 만들기 국가 <- c("중국", "인도", "미국", "인도네시아", "파키스탄", "브라질", “나이지리아”, “방글라데시”, “러시아”, “멕시코”) #2019 인구 벡터 만들기 인구.2019 <- c(1433783686, 1366417754, 329064917, 270625568, 216565318, 211049527, 200963599, 163046161, 145872256, 127575529) #2018 인구 벡터 만들기 인구.2018 <- c(1427647786, 1352642280, 327096265, 267670543, 212228286, 209469323, 195874683, 161376708, 145734038, 126190788) #성장률 벡터 생성 성장률 <- c("0.43%", "1.02%", "0.60%", "1.10%", "2.04%", "0.75%", "2.60%", “1.03%”, “0.09%”, “1.10%”) #위 벡터를 사용하여 데이터 프레임 생성 DataFrame.WorldPopulation <- data.frame(순위, 국가, 인구.2019, 인구.2018, 성장률) #위의 데이터 프레임 인쇄 DataFrame.WorldPopulation 이제 R Studio에서 위의 데이터 프레임에 대해 아래와 같이 작업을 수행합니다. 데이터 프레임/R 개체의 인쇄 구조 아래와 같이 str() 함수를 사용하여 R에서 데이터 프레임의 구조를 인쇄하고 관찰할 수 있습니다. str() 함수에 대한 자세한 내용은 R 문서를 참조하십시오. R의 str() 함수 # 행 추가 전 DataFrame.WorldPopulation의 구조 / 차원 인쇄 str(DataFrame.WorldPopulation) 행 수, 열 수, 각 열의 일부 요소와 같은 전체 구조로 다음 결과를 제공합니다. R 데이터 프레임에 관찰/행 추가 R의 기존 데이터 프레임에 관찰/행을 추가하거나 삽입하려면 rbind() 함수를 사용합니다. rbind() 함수를 사용하여 R의 데이터 프레임에 단일 또는 다중 관찰/행을 추가할 수 있습니다. rbind()의 기본 문법은 아래와 같습니다. rbind(<기존 개체>, <추가할 개체>)
이제 아래의 rbind()를 사용하여 관찰/행을 추가하는 방법을 배웁니다.
R 데이터 프레임에 단일 관찰/행 추가
기존 데이터 프레임에 한 번에 하나의 관찰을 추가하려면 다음 단계를 사용합니다.
동일한 수의 변수/열의 새 데이터 프레임을 만듭니다.
이 관찰을 추가하려는 이전 데이터 프레임의 이름으로 새로 생성된 데이터 프레임 변수의 이름을 지정합니다.
rbind() 함수를 사용하여 새 관찰을 추가합니다. 위의 단계는 아래 예에서 구현되었습니다.
#일본인구데이터프레임 – 1단계 Japan.Population <- data.frame(11, "일본", 126860301, 127202192, "-0.27%") #데이터 프레임 이름 지정 – 2단계 이름(일본.인구) <- c("순위", "국가", "인구.2019", "인구.2018", "성장률.율") # 위의 관찰을 삽입하기 위해 rbind() 함수를 사용 WorldPopulation.Newdf <- rbind(DataFrame.WorldPopulation, Japan.Population) 이제 우리는 이미 DataFrame.WorldPopulation이라는 이름의 기존 데이터 프레임에 관찰/행을 삽입했으며 위의 예와 같이 이름이 WorldPopulation.Newdf인 새 데이터 프레임을 생성했습니다. 이제 아래와 같이 새 데이터 프레임을 인쇄하여 위에서 추가한 관찰을 쉽게 볼 수 있습니다. #행 삽입 후 새 데이터 프레임 인쇄 WorldPopulation.Newdf str() 함수를 사용하여 새로 생성된 Data Frame의 구조를 확인할 수 있습니다. #데이터 프레임의 구조 출력하기 str(WorldPopulation.Newdf) WorldPopulation.New라는 이름의 새 데이터 프레임 구조가 변경되었음을 분명히 알 수 있습니다. 이전에는 10개의 관측값만 있었으나 지금은 하나의 관측값을 삽입하면 11개의 관측값이 있습니다. 여기서 변수는 데이터 프레임의 변수/열에 대한 삽입/제거를 수행하지 않았기 때문에 두 데이터 프레임에서 동일한 5개의 변수를 갖습니다. R 데이터 프레임에 여러 관찰/행 추가 하나의 관찰을 하나씩 추가하는 것은 반복적이고 시간이 많이 걸리고 지루한 작업입니다. 따라서 한 번에 여러 관찰을 추가하는 방법을 배웁니다. 여기에서도 동일한 rbind() 함수를 사용할 것입니다. 아래 단계를 사용하여 한 번에 여러 관측치를 추가할 수 있습니다. 벡터를 사용하여 동일한 수의 변수/열로 새 데이터 프레임을 만듭니다. 새로 생성된 데이터 프레임 변수의 이름을 이러한 관찰을 추가하려는 이전 데이터 프레임으로 지정합니다. rbind() 함수를 사용하여 새 관찰을 추가합니다. 위의 단계는 아래에 나와 있습니다. # Vector를 사용하여 여러 변수/열의 데이터 프레임 생성 #신규 국가 인구 Df.NewCountryPopulation <- data.frame(c(11, 12, 13, 14, 15), c(“일본”, “에티오피아”, “필리핀”, “이집트”, “베트남”), c(10, 10, 10, 10, 10), c(10, 10, 10, 10, 10), c(“5%”, “10%”, “12%”, “14%”, “19%”)) #위의 데이터 프레임 이름 지정 이름(Df.NewCountryPopulation) <- c("순위", "국가", "인구.2019", "인구.2018", "성장률.율") #rbind() 함수를 사용하여 관찰 추가 Df.NewWorldPopulationAfterObs <- rbind(DataFrame.WorldPopulation, Df.NewCountryPopulation) 위의 코드를 사용하여 기존 데이터 프레임에 여러 관찰을 이미 추가했으므로 이제 새로 생성된 데이터 프레임 요소와 그 구조를 아래와 같이 쉽게 인쇄할 수 있습니다. #관측 삽입 후 데이터 프레임 인쇄 Df.NewWorldPopulationAfterObs 아래 이미지와 같이 위에 추가된 모든 관찰과 함께 데이터 프레임 요소를 인쇄합니다. 여기서 우리가 주의해야 할 한 가지는 새로운 데이터 프레임이 16개의 관찰이 아닌 15개의 관찰을 표시한다는 것입니다. 이는 첫 번째 단계에서 생성된 데이터 프레임, 즉 10개의 관찰만 있었던 원래 데이터 프레임에 관찰을 추가했기 때문입니다. 따라서 새로운 5개의 관측값을 추가한 후 15개의 관측값이 되었습니다. 이제 위 데이터 프레임의 구조를 인쇄하고 볼 수 있어 아래와 같이 관찰 횟수를 확인할 수 있습니다. #새 데이터 프레임의 구조 인쇄 str(Df.NewWorldPopulationAfterObs) R 패키지를 사용하여 관찰/행 추가 우리는 기존 데이터 프레임에 관찰을 추가하기 위해 내장 함수 add_row()가 있는 Tidyverse라는 이름의 R 패키지 또는 라이브러리를 사용할 수 있습니다. R의 패키지에 대해 더 알고 싶다면 이전 기사 Package in R의 링크를 따라갈 수 있습니다. 이제 아래와 같이 add_row() 함수를 사용하여 여기에 관찰을 추가합니다. #R 패키지 설치하기 – 티디버스 install.packages(“tidyverse”) #위의 R 패키지 로드 – Tidyverse 라이브러리(타이디버스) # add_row() 함수를 사용하여 데이터 프레임에 관찰 추가 DataFrame.WorldPopulation %>% add_row(순위 = 49, 국가 = “네팔”, 인구.2019 = 28608710, 인구.2018 = 28095714, 성장율 = “1.83%”)
위의 코드를 실행하면 관찰이 추가되고 또한 인쇄됩니다.
R 데이터 프레임에 변수/열 추가하기
지금까지 우리는 기존 데이터 프레임에 관찰/행을 추가하는 방법을 배웠습니다. 이제 R의 기존 데이터 프레임에 변수/열을 추가하는 방법을 배웁니다.
R 데이터 프레임에 단일 변수/열 추가하기
기존 R 데이터 프레임에 변수나 열을 추가하는 기본 구문은 아래와 같이 매우 간단합니다.
#새 변수/열 추가 – Area.km² <기존 데이터 프레임>$ <변수/컬럼 이름> <- <객체/변수 값>
아래 예는 위의 개념을 보여줍니다. 즉, 단일 변수/열을 데이터 프레임에 추가합니다. Area.kmSquare라는 이름의 새 열이 추가됩니다.
여기서 볼 수 있는 한 가지는 열 이름이 정사각형 형식이 아니라는 것입니다. 모든 언어에는 변수 이름 지정에 대한 몇 가지 규칙과 규정이 있기 때문입니다. R의 변수 및 데이터 유형과 해당 명명 규칙에 대해 자세히 알아보려면 R의 변수 및 데이터 유형 문서를 참조하세요.
#새 변수/열 추가 – Area.km² DataFrame.WorldPopulation$Area.kmSquare <- c(9706961, 3287590, 9372610, 1904569, 881912, 8515767, 923768, 147570, 70919642, 70919642, 이제 우리는 새로 추가된 변수나 열을 보기 위해 데이터 프레임과 그 구조를 쉽게 인쇄할 수 있습니다. 이제 위 데이터 프레임의 구조를 인쇄하면 아래와 같이 출력이 표시됩니다. 이제 하나의 새 열을 추가한 후 변수/열의 수가 6이 되었습니다. 새 열을 추가하기 전에 변수의 수는 5개였습니다. R 데이터 프레임에 여러 변수/열 추가하기 cbind() 함수를 사용하여 데이터 프레임에 여러 변수/열을 추가할 수 있습니다. 데이터 프레임에 여러 열을 추가하려면 아래 단계를 따라야 합니다. 벡터 c() 함수를 사용하여 개별 열이 있는 새 데이터 프레임을 만듭니다. cbind() 함수를 사용하여 새 데이터 프레임을 변수로 추가합니다. 위의 단계는 R 스튜디오에서 아래에 구현되었습니다. #새 데이터 프레임 생성 – 이름: NewCountry.Df, #DensityPerKmSquare 및 GDP2019.PPP.InBillions 열 두 개 포함 NewCountry.Df <- data.frame( 밀도PerKmSquare = c(148, 416, 35, 142, 246, 25, 218, 1105, 9, 65), GDP2019.PPP.InBillions = c(14172.20, 2957.72, 21482.41, 1066.84, 298.31, 1929.71, 447.01, 313.51, 4345.36, 2696.45)) # cbind() 함수를 사용하여 이전 데이터 프레임에 새 데이터 프레임 추가 DataFrame.WorldPopulation <- cbind(DataFrame.WorldPopulation, NewCountry.Df) 이제 열이 성공적으로 추가되었으므로 아래 이미지와 같이 데이터 프레임을 인쇄하여 새로 추가된 열을 쉽게 인쇄하고 볼 수 있습니다. # 여러 열을 추가한 후 데이터 프레임 인쇄 DataFrame.WorldPopulation 데이터 프레임의 구조를 인쇄할 때 6개의 열이 있으므로 8개의 변수/열이 표시되고 바로 지금 cbind() 함수를 사용하여 2개의 열을 추가했습니다. 그것은 아래에 표시되었습니다. R 데이터 프레임에 관찰/변수를 추가할 때 기억하십시오. 기존 데이터 프레임에 행이나 열을 추가할 때 염두에 두어야 할 한 가지는 열이 추가될 때 요소의 수가 우리가 추가할 기존 데이터 프레임의 행 수와 같아야 한다는 것입니다. 열을 추가하십시오. 반면에 행을 추가하는 동안 행의 요소 수는 기존 데이터 프레임의 열 수와 같아야 합니다. 그렇지 않으면 예외가 발생하고 일부 열 값이 NA로 추가됩니다. 이것은 아래 이미지로 표시 및 설명되었습니다. 관찰 또는 변수를 추가할 때 위의 지시를 따르지 않으면 다음 예외가 표시됩니다. 한 열에는 10개의 요소가 있고 다른 열에는 9개의 요소만 있기 때문에 여기에서 다른 수의 요소 예외가 발생한다는 것을 분명히 알 수 있습니다. R 데이터 프레임 요소의 부분 집합화/필터링 다양한 방식으로 R 데이터 프레임의 요소를 부분집합하고 필터링할 수 있습니다. R 데이터 프레임 요소를 필터링하거나 부분집합하는 방법을 알아보려면 이전 기사 R..의 데이터 프레임 중 하나를 따를 수 있습니다. 요약 이 기사에서 우리는 R의 데이터 프레임 작업에 대해 배우고 탐구했습니다. 다른 방법을 사용하여 R의 기존 데이터 프레임에 관찰/행 및 변수/열을 추가하는 방법을 배웠습니다. 이 외에도 우리는 R에서 패키지를 사용하는 방법을 배우고 상기했습니다. 나는 당신이 그것을 배우고 즐겼기를 바랍니다. 여러분의 피드백을 기다리겠습니다.
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