R 기초 209 데이터 재구성하기 (Reshaping Data)

Thursday. October 19, 2017

preface 이번 포스트에서는 데이터를 재구성하여 구조를 바꾸는 방법에 대하여 설명합니다.

다음 자료를 참고하였습니다:

R 은 실제 분석에 들어가기 전에 데이터를 재구성하여 구조를 바꾸는 다양한 방법을 제공합니다.

Transpose

t( ) 함수를 이용하면 matrix 나 data frame 을 transpose 할 수 있습니다. data frame 의 경우, rownames 가 변수명(column names)이 됩니다.

# example using built-in dataset
 mtcars
 t(mtcars)

reshape 패키지 이용하기 (The Reshape Package)

Hadley Wickham 이 만든 reshape 패키지는 매우 강력합니다. 소개글 과 논문, 비디오까지 있습니다.

melt( ) 함수를 사용하면 각 관측치가 unique 한 id-variable 을 가지는 panel data 형태로 만들어줍니다. cast( ) 함수를 사용하면 이렇게 melt 된 데이터를 원하는대로 조합할 수 있습니다. 아래 그림과 예제를 참고하시기 바랍니다.

[그림: reshape 패키지 사용 개념도] (자료: r-statistics.com)

test_image

mydata

id	time	x1	x2
1	1	5	6
1	2	3	5
2	1	6	1
2	2	2	4

melt( )

# example of melt function
library(reshape)
mdata <- melt(mydata, id=c("id","time"))

newdata

id	time	variable	value
1	1	x1	5
1	2	x1	3
2	1	x1	6
2	2	x1	2
1	1	x2	6
1	2	x2	5
2	1	x2	1
2	2	x2	4

cast( )

# cast the melted data
# cast(data, formula, function)
subjmeans <- cast(mdata, id~variable, mean)
timemeans <- cast(mdata, time~variable, mean)

subjmeans

id	x1	x2
1	4	5.5
2	4	2.5

timemeans

time	x1	x2
1	5.5	3.5
2	2.5	4.5

Hyeongjun Kim

Financial Economist, Data Scientist, and Hearthstone Player