[R] dplyr 패키지 bind_rows() 함수, bind_cols() 함수 : 다수의 데이터 프레임을 행 기준으로 합치기, 열 기준으로 합치기

이번 포스팅에서는 dplyr 패키지의 bind_rows() 함수와 bind_cols() 함수에 대해서 알아보겠습니다.

 

dplyr 패키지의 bind_rows() 함수는 두개 이상의 데이터 프레임을 행 기준(위 - 아래 - 아래 ...)로 합칠 때 사용하는 함수이며, {base] 패키지의 rbind() 함수와 유사한 기능을 수행합니다.

 

dplyr 패키지의 bind_cols() 함수의 두개 이상의 데이터 프레임을 열 기준(왼쪽 - 오른쪽 - 오른쪽 ...)로 합칠 때 사용하는 함수이며, {base} 패키지의 cbind() 함수와 유사한 기능을 수행합니다.

 

dplry 패키지는 데이터 프레임의 데이터 구조에 특화된 패키지이므로 아래에 제시한 예시는 모두 데이터 프레임에만 해당이 됩니다.

(참고로, {base} 패키지의 rbind(), cbind() 는 두 개 이상의 vector에 대해서도 실행이 되며, vector를 rbind(), cbind() 할 경우 matrix 를 반환합니다.  {dplyr} 의 bind_rows(), bind_cols()를 vector 에 적용하면 실행 안됨.)

 

 

[ bind_rows(), bind_cols() in {dplyr}
: 효과적으로 다수의 데이터 프레임 행 기준, 열 기준으로 합치기 ]

 

 

 

 

1. bind_rows() : 다수의 데이터 프레임을 행 기준으로 합치기 (binding multiple data frames by row)

 

기본적인 사용법은 bind_rows(dataframe 1, dataframe 2, ...) 입니다.  {base} 패키지의 rbind()와 동일합니다.

 

> ##------------------------------------------------------ > ## R {dplyr} package > ## bind() : Efficiently bind multiple data frames by row and column. > ##------------------------------------------------------ > # install.packages("dplyr") > library(dplyr) > > # making 2 data.frame examples > df_1 <- data.frame(x = 1:3, y = 1:3) > df_2 <- data.frame(x = 4:6, y = 4:6) > > # rbind() in {base} package > rbind(df_1, df_2) x y 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4 5 5 5 6 6 6 > > # bind_rows in {dplyr} package > bind_rows(df_1, df_2) x y 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4 5 5 5 6 6 6

 

 

 

{base} 패키지의 rbind()와 동일한 결과를 반환한다면 왜 굳이 dplyr 패키지의 bind_rows() 함수를 써야할 필요가 있을까 싶을 것입니다. 

 

{base} 패키지의 rbind() 대비 dplyr 패키지의 bind_rows() 가 좋은 점 세가지를 소개하겠습니다.

(꼭 dplyr 패키지 영업사원 된 듯한 기분...ㅋㅋ)

 

• (1-1) 열(columns)이 서로 동일하지 않아도 행(rows) 기준으로 합칠 수 있음
  (--> 합치는 과정에서 열이 달라서 빈 자리는 NA 값 처리됨)
  
• (1-2) 'id' 매개변수를 사용해 합쳐지기 전 데이터 프레임의 원천을 알 수 있음
  (--> source를 알 수 있는 새로운 변수 생성함)
  
• (1-3) dplyr 패키지의 처리 속도가 {base} 패키지 대비 상대적으로 엄청나게 빠름
  (100배 이상 빠름!!!)

 

위 세가지 dplyr 패키지의 bind() 함수의 좋은 점 세 가지를 예를 들어서 설명하겠습니다.

 

 

 

(1-1) 열(columns)이 서로 동일하지 않아도 행(rows) 기준으로 합칠 수 있음
       (--> 합치는 과정에서 열이 달라서 빈 자리는 NA 값 처리됨)

 

> # In case columns do not match b/w data frames > df_1 <- data.frame(x = 1:3, y = 1:3) > df_3 <- data.frame(x = 7:9, z = 7:9) > > # rbind(): Columns need to match > # if not, Error in match.names(clabs, names(xi)) > rbind(df_1, df_3) # Not run Error in match.names(clabs, names(xi)) : names do not match previous names > > # bind_rows(): Columns don't need to match when row-binding > bind_rows(df_1, df_3) x y z 1 1 1 NA 2 2 2 NA 3 3 3 NA 4 7 NA 7 5 8 NA 8 6 9 NA 9

 

 

 

 

(1-2) 'id' 매개변수를 사용해 합쳐지기 전 데이터 프레임의 원천을 알 수 있음
(--> source를 알 수 있는 새로운 변수 생성함)

 

> # When you supply a column name with the `.id` argument, a new > # column is created to link each row to its original data frame > df_1 <- data.frame(x = 1:3, y = 1:3) > df_2 <- data.frame(x = 4:6, y = 4:6) > df_3 <- data.frame(x = 7:9, z = 7:9) > > bind_rows(list(grp_1 = df_1, grp_2 = df_2, grp_3 = df_3), .id="group_id") group_id x y z 1 grp_1 1 1 NA 2 grp_1 2 2 NA 3 grp_1 3 3 NA 4 grp_2 4 4 NA 5 grp_2 5 5 NA 6 grp_2 6 6 NA 7 grp_3 7 NA 7 8 grp_3 8 NA 8 9 grp_3 9 NA 9

 

 

 

 

 

(1-3) dplyr 패키지의 처리 속도가 {base} 패키지 대비 상대적으로 엄청나게 빠름
(100배 이상 빠름!!!)

 

system.time() 함수를 사용해서 {base} 패키지의 rbind() 함수와 {dplyr} 패키지의 bind_rows() 함수의 CPU 실행시간을 알아보겠습니다.(사용자 + 시스템 = elapsed 이므로 elapsed 결과를 비교하면 됨. 실행을 시킬 때마다 숫자가 조금씩 달라지기는 하지만, 차이가 워낙 커서 경향성이 뒤집히지는 않을 것이므로 한번만 실행시켜보고 비교해보겠음) 

 

데이터 프레임의 행의 개수가 너무 작으면 차이가 티가 잘 안나므로, 백만개의 행을 가진 데이터 프레임 두 개를 만들어서 비교해보겠습니다.

 

{base} 패키지의 rbind() 가 7.85초 걸렸고, {dplyr} 패키지의 bind_rows()는 0.03초가 걸렸으니 261배 차이가 났군요. (2.6배나 26배가 아니라 261배 차이임. 안 놀라는 사람은 뭡니까? ⊙⊙;)

 

크기가 작은 데이터라면 rbind()와 bind_rows() 함수의 실행 시간 차이를 아마 거의 느끼지 못할 것입니다만, 대용량 데이터의 경우 C 기반으로 짜여진 {dplyr} 패키지가 훨~씬 빠르고 처리 속도 차이가 피부로 느껴질 것입니다.  

 

> # system.time : rbind() in {base} vs bind_rows() in {dplyr} > # System operation time of dplyr bind_rows is extremely shorter than that of rbind > one <- data.frame(c(x = c(1:1000000), y = c(1:1000000))) > two <- data.frame(c(x = c(1:1000000), y = c(1:1000000))) > > system.time(rbind(one, two)) # elapsed 7.85 사용자 시스템 elapsed 7.02 0.16 7.85 > > system.time(bind_rows(one, two)) # elapsed 0.03 사용자 시스템 elapsed 0.02 0.02 0.03 > 7.85/0.03 [1] 261.6667

 

 

 

 

2. bind_cols() : 다수의 데이터 프레임을 열 기준으로 합치기 (binding multiple data frames by columns)

 

cbind()와 기능 및 활용법은 유사하며, 기본 활용법은 bind_cols(dataframe 1, dataframe 2, ...) 입니다.

 

> # binding data frames by column > bind_cols(df_1, df_2, df_3) x y x y x z 1 1 1 4 4 7 7 2 2 2 5 5 8 8 3 3 3 6 6 9 9

 

 

 

{base} 패키지의 cbind()와 {dplyr} 패키지의 bind_cols() 의 CPU 실행시간을 비교해보겠습니다. 

(참고로, 실행시킬 때마다 아주 조금씩 달라짐)

 

{base} 패키지의 cbind()는 0.61초, {dplyr} 패키지의 bind_cols() 는 0.0001초가 걸린걸 보면, 역시 {dplyr} 패키지가 월등히 빠름을 알 수 있습니다.

 

> # system.time comparison : cbind() vs. bind_cols() > one <- data.frame(c(x = c(1:1000000), y = c(1:1000000))) > two <- data.frame(c(x = c(1:1000000), y = c(1:1000000))) > > system.time(cbind(one, two)) # elapsed 0.61 사용자 시스템 elapsed 0.47 0.03 0.61 > system.time(bind_cols(one, two)) #elapsed 0 사용자 시스템 elapsed 0 0 0

 

 

 

bind_cols() 함수는 서로 합칠 데이터 프레임의 행(rows)의 개수가 서로 같아야만 하므로 주의를 요합니다.  만약 행의 개수가 서로 다를 경우에는 "Error in eval(substitute(expr), envir, enclos) :  incompatible number of rows (4, expecting 3)" 에러가 납니다.

 

> # bind_cols() : Rows do need to match when column-binding > bind_cols(data.frame(x = 1:3), data.frame(y = 1:3)) # run x y 1 1 1 2 2 2 3 3 3 > > bind_cols(data.frame(x = 1:3), data.frame(y = 1:4)) # Not run Error in eval(substitute(expr), envir, enclos) : incompatible number of rows (4, expecting 3)

 

 

많은 도움이 되었기를 바랍니다.

 

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