[R 지리공간 데이터 분석] 두개의 지리 벡터 데이터 테이블을 dplyr 로 Join 하기 (Joining two geography vector data tables using R dplyr)
R 분석과 프로그래밍/R 지리공간데이터 분석 2021. 3. 1. 19:32지난번 포스팅에서는 R 지리공간 벡터 데이터의 속성 정보에 대해서 Base R, dplyr, data.table 패키지를 사용하여 그룹별로 집계하는 방법(rfriend.tistory.com/624)을 소개하였습니다.
이번 포스팅에서는 dplyr 패키지를 사용하여 두 개의 지리공간 벡터 데이터 테이블을 Join 하는 여러가지 방법을 소개하겠습니다. [1] Database SQL에 이미 익숙한 분이라면 이번 포스팅은 매우 쉽습니다. 왜냐하면 dplyr 의 두 테이블 간 Join 이 SQL의 Join 을 차용해서 만들어졌기 때문입니다.
R의 sf 클래스 객체인 지리공간 벡터 데이터를 dplyr 의 함수를 사용해서 두 테이블을 join 하면 속성(attributes)과 함께 지리공간 geometry 칼럼과 정보도 join 된 후의 테이블에 자동으로 그대로 따라가게 됩니다.
(1) Mutating Joins : 두 테이블을 합쳐서 새로운 테이블을 생성하기
- (1-1) inner join
- (1-2) left join
- (1-3) right join
- (1-4) full join
(2) Filtering Joins : 두 테이블의 매칭되는 부분을 기준으로 한쪽 테이블을 걸러내기
- (2-1) semi join
- (2-2) anti join
(3) Nesting joins : 한 테이블의 모든 칼럼을 리스트로 중첩되게 묶어서 다른 테이블에 합치기
- (3-1) nest join
R dplyr 패키지가 두 테이블 Join 을 하는데 제공하는 함수는 inner_join(), left_join(), right_join(), full_join(), semi_join(), anti_join(), nest_join() 의 총 7개가 있으며, 이는 크게 (a) Mutating Joins, (b) Filtering Joins, (3) Nesting Joins의 3개의 범주로 분류할 수 있습니다.
[ R dplyr 패키지로 두 개의 테이블 Join 하기 (Joining two tables together using R dplyr) ]
(1) Mutating Joins
Mutation Joins 는 두 개의 테이블을 Key를 기준으로 Join 하여 두 개 테이블로 부터 가져온 (전체 또는 일부) 행과 모든 열로 Join 하여 새로운 테이블을 만들 때 사용합니다. 위의 그림에서 보는 바와 같이 왼쪽(Left Hand Side, LHS)의 테이블과 오른쪽(Right Hand Side, RHD)의 테이블로 부터 모두 행과 열을 가져와서 Join 된 테이블을 반환하며, 이때 왼쪽(LHS)와 오른쪽(RHS) 중에서 어느쪽 테이블이 기준이 되느냐에 따라 사용하는 함수가 달라집니다.
(1-1) inner join
먼저, 예제로 사용할 sf 클래스 객체로서, spData 패키지에서 세계 국가별 속성정보와 지리기하 정보를 가지고 있는 'world' 데이터셋, 그리고 2016년과 2017년도 국가별 커피 생산량을 집계한 coffee_data 데이터셋을 가져오겠습니다. "world" 데이터셋은 177개의 관측치, 11개의 칼럼을 가지고 있고, "coffee_data" 데이터셋은 47개의 관측치, 3개의 칼럼을 가지고 있습니다. 그리고 두 데이터셋은 공통적으로 'name_long' 이라는 국가이름 칼럼을 가지고 있으며, 이는 두 테이블을 Join 할 때 기준 Key 로 사용이 됩니다.
테이블 Join 을 위해 dplyr 패키지를 불러오겠습니다.
## ==================================
## GeoSpatial Data Analysis using R
## : Vector attribute joining
## : reference: https://geocompr.robinlovelace.net/attr.html
## ==================================
library(sf)
library(spData) # for sf data
library(dplyr)
## -- (a) world: World country pologons in spData
names(world)
# [1] "iso_a2" "name_long" "continent" "region_un" "subregion" "type" "area_km2" "pop" "lifeExp" "gdpPercap"
# [11] "geom"
dim(world)
# [1] 177 11
## -- (b) coffee_data: World coffee productiond data in spData
## : estimated values for coffee production in units of 60-kg bags in each year
names(coffee_data)
# [1] "name_long" "coffee_production_2016" "coffee_production_2017"
dim(coffee_data)
# [1] 47 3
dplyr 패키지의 테이블 Join 에 사용하는 함수들의 기본 구문은 아래와 같이 왼쪽(x, LHS), 오른쪽(y, RHS) 테이블, 두 테이블을 매칭하는 기준 칼럼(by), 데이터 source가 다를 경우 복사(copy) 여부, 접미사(suffix) 등의 매개변수로 구성되어 서로 비슷합니다.
## dplyr join syntax
library(dplyr)
## -- (a) Mutating Joins
inner_join(x, y, by = NULL, copy = FALSE, suffix = c(".x", ".y"), ...)
left_join(x, y, by = NULL, copy = FALSE, suffix = c(".x", ".y"), ...)
right_join(x, y, by = NULL, copy = FALSE, suffix = c(".x", ".y"), ...)
full_join(x, y, by = NULL, copy = FALSE, suffix = c(".x", ".y"), ...)
## -- (b) Filtering Joins
semi_join(x, y, by = NULL, copy = FALSE, ...)
anti_join(x, y, by = NULL, copy = FALSE, ...)
## -- (c) Nesting Joins
nest_join(x, y, by = NULL, copy = FALSE, keep = FALSE, name = NULL, ...)
inner join 은 두 테이블에서 Key 칼럼을 기준으로 서로 매칭이 되는 행에 대해서만, 두 테이블의 모든 칼럼을 반환합니다. 그럼, "world"와 "coffee_data" 두 데이터셋 테이블을 공통의 칼럼인 "name_long" 을 기준으로 inner join 해보겠습니다. 두 테이블에 공통으로 "name_long"이 존재하는 관측치가 45개가 있네요.
만약 두 테이블 x, y 에 다수의 매칭되는 값이 있을 경우에는, 모든 가능한 조합의 값을 반환하므로, 주의가 필요합니다.
dplyr 의 Join 함수들은 두 테이블 Join 의 기준이 되는 Key 칼럼 이름을 by 매개변수에 안써주면 두 테이블에 공통으로 존재하는 칼럼을 Key 로 삼아서 Join 을 수행하고, 콘솔 창에 'Joining, by = "name_long"' 과 같이 Key 를 출력해줍니다.
## -- (1) Mutating Joins
## -- (1-1) inner join
world_coffee_inner = inner_join(x = world, # LHS
y = coffee_data, # RHS
by = "name_long" # joining key
)
## or shortly
world_coffee_inner = inner_join(world, coffee_data)
# Joining, by = "name_long"
dim(world_coffee_inner)
# [1] 45 13
nrow(world_coffee_inner)
# [1] 45
(1-2) left join
left join 은 왼쪽의 테이블(LHS, x)을 모두 반환하고 (기준이 됨), 오른쪽 테이블(RHS, y)은 왼쪽 테이블과 Key 값이 매칭되는 관측치에 대해서만 모든 칼럼을 왼쪽 테이블에 Join 하여 반환합니다. 만약 오른쪽 테이블(RHS, y)에 매칭되는 값이 없는 경우 x 테이블의 y에 해당하는 행은 NA 로 채워집니다.
아래 예에서는 왼쪽에 있는 "world" 테이블을 기준으로 오른쪽의 "coffee_data"를 공통으로 존재하는 'name_long' 칼럼을 Key로 해서 left join 을 한 것입니다. 12번째와 13번째 칼럼에 오른쪽 테이블인 "coffee_data" 에서 Join 해서 가져온 "coffee_production_2016", "coffee_production_2017"의 칼럼이 왼쪽 "world" 테이블에 Join 이 되었습니다.
plot() 함수로 다면(multi-polygons) 기하도형으로 구성된 세계 국가별 지도에 2017년도 커피 생산량을 시각화해보았습니다. 지리기학 벡터 데이터를 Join 했을 때 누릴 수 있는 geometry 칼럼을 사용할 수 있는 혜택이 되겠습니다.
## -- (1-2) left join
world_coffee_left = left_join(world, coffee_data)
# Joining, by = "name_long"
class(world_coffee_left)
# [1] "sf" "tbl_df" "tbl" "data.frame"
names(world_coffee_left)
# [1] "iso_a2" "name_long" "continent" "region_un"
# [5] "subregion" "type" "area_km2" "pop"
# [9] "lifeExp" "gdpPercap" "geom" "coffee_production_2016"
# [13] "coffee_production_2017"
plot(world_coffee_left["coffee_production_2017"])
두 테이블을 Join 할 때 기준이 되는 Key 칼럼의 이름이 서로 다른 경우 by 매개변수에 서로 다른 변수 이름을 구체적으로 명시해주면 됩니다. 아래 예에서는 오른쪽 "coffee_data" 테이블의 'name_long' 칼럼 이름을 'nm'으로 바꿔준 후에, by = c(name_long = "nm") 처럼 Join하려는 두 테이블의 서로 다른 이름의 Key 변수들을 명시해주었습니다.
## -- Using the 'by' argument to specify the joining variables
coffee_renamed = rename(coffee_data, nm = name_long)
world_coffee2 = left_join(world, coffee_renamed,
by = c(name_long = "nm")) # specify the joining variables
names(world_coffee2)
# [1] "iso_a2" "name_long" "continent" "region_un"
# [5] "subregion" "type" "area_km2" "pop"
# [9] "lifeExp" "gdpPercap" "geom" "coffee_production_2016"
# [13] "coffee_production_2017"
(1-3) right join
right join 은 오른쪽 테이블(RHS, y) 을 전부 반환하고, 왼쪽 테이블 (LHS, x) 은 오른쪽(y) 테이블과 매칭이 되는 값에 대해서만 모든 칼럼을 Join 해서 반환합니다. Key 칼럼을 기준으로 왼쪽 테이블에 없는 값은 NA 처리가 되어 오른쪽 테이블에 Join 됩니다. (위의 그림 도식을 참고하세요).
만약 왼쪽과 오른쪽 테이블에 다수의 매칭되는 값들이 있을 경우 매칭되는 값들의 모든 조합으로 Join 됩니다. 아래 예에서 Join 의 기준이 되는 Key 를 명기해주는 매개변수 by = 'name_long' 는 두 테이블에 공통으로 존재하므로 생략 가능합니다.
## -- (1-3) right join: return all rows from y, and all columns from x.
world_coffee_right = right_join(x = world,
y = coffee_data,
by = 'name_long')
dim(world) # -- left
# [1] 177 11
dim(coffee_data) # -- right
# [1] 47 3
dim(world_coffee_right) # -- right join
# [1] 47 13
(1-4) full join
full Join 은 왼쪽 (LHS, x)과 오른쪽(RHS, y)의 모든 행과 열을 반환합니다.
## -- (1-4) full join: return all rows and all columns from both x and y.
world_coffee_full = full_join(x = world,
y = coffee_data,
by = 'name_long')
dim(world_coffee_full)
# [1] 179 13
names(world_coffee_full)
# [1] "iso_a2" "name_long" "continent" "region_un"
# [5] "subregion" "type" "area_km2" "pop"
# [9] "lifeExp" "gdpPercap" "geom" "coffee_production_2016"
# [13] "coffee_production_2017"
어느 한쪽 테이블에서 버려지는 값이 없으며, 만약 왼쪽이나 오른쪽 테이블에 없는 값이면 "NA" 처리됩니다. 아래의 왼쪽 "world" 테이블과 오른쪽의 "coffee_data" 테이블 간에 서로 매칭되지 않는 부분은 "NA"가 들어가 있음을 알 수 있습니다.
## Where there are not matching values, returns 'NA' for the one missing.
head(world_coffee_full[, c(2:3, 9:13)], 10)
# Simple feature collection with 10 features and 6 fields
# geometry type: MULTIPOLYGON
# dimension: XY
# bbox: xmin: -180 ymin: -55.25 xmax: 180 ymax: 83.23324
# geographic CRS: WGS 84
# # A tibble: 10 x 7
# name_long continent lifeExp gdpPercap geom coffee_productio~ coffee_productio~
# <chr> <chr> <dbl> <dbl> <MULTIPOLYGON [arc_degree]> <int> <int>
# 1 Fiji Oceania 70.0 8222. (((180 -16.06713, 180 -16.55522, 179.3641 ~ NA NA
# 2 Tanzania Africa 64.2 2402. (((33.90371 -0.95, 34.07262 -1.05982, 37.6~ 81 66
# 3 Western Sa~ Africa NA NA (((-8.66559 27.65643, -8.665124 27.58948, ~ NA NA
# 4 Canada North Amer~ 82.0 43079. (((-122.84 49, -122.9742 49.00254, -124.91~ NA NA
# 5 United Sta~ North Amer~ 78.8 51922. (((-122.84 49, -120 49, -117.0312 49, -116~ NA NA
# 6 Kazakhstan Asia 71.6 23587. (((87.35997 49.21498, 86.59878 48.54918, 8~ NA NA
# 7 Uzbekistan Asia 71.0 5371. (((55.96819 41.30864, 55.92892 44.99586, 5~ NA NA
# 8 Papua New ~ Oceania 65.2 3709. (((141.0002 -2.600151, 142.7352 -3.289153,~ 114 74
# 9 Indonesia Asia 68.9 10003. (((141.0002 -2.600151, 141.0171 -5.859022,~ 742 360
# 10 Argentina South Amer~ 76.3 18798. (((-68.63401 -52.63637, -68.25 -53.1, -67.~ NA N
(2) Filtering Joins
Filtering Joins 은 두 테이블의 매칭되는 값을 기준으로 한쪽 테이블의 값을 걸러내는데 사용합니다.
(2-1) semi join
semi join 은 왼쪽(LHS, x)과 오른쪽(RHS, y) 테이블의 서로 매칭되는 값에 대해 왼쪽(LHS, x)의 모든 칼럼을 반환합니다. 이때 매칭 여부를 평가하는데 사용되었던 오른쪽 테이블(RHS, y)의 값은 하나도 가져오지 않으며, 단지 왼쪽 테이블(x)을 걸러내느데(filtering)만 사용하였다는 점이 위의 (1-2) Left Join 과 다른 점입니다. (위의 도식을 참고하세요)
## -- (2) Filtering joins
## -- (2-1) semi join
## : return all rows from x where there are matching values in y,
## : keeping just columns form x.
world_coffee_semi = semi_join(world, coffee_data)
# Joining, by = "name_long"
dim(world_coffee_semi)
# [1] 45 11
names(world_coffee_semi)
# [1] "iso_a2" "name_long" "continent" "region_un" "subregion" "type" "area_km2" "pop"
# [9] "lifeExp" "gdpPercap" "geom"
(2-2) anti join
anti join 은 왼쪽 테이블(LHS, x)과 오른쪽 테이블(RHS, y)의 매칭되는 부분을 왼쪽 테이블(LHS, x)에서 걸러낸 x의 모든 칼럼을 반환합니다. 이때 매칭 여부를 평가하는데 사용되었던 오른쪽(RHS, y) 테이블의 값은 하나도 가져오지 않으며, 단지 왼쪽 테이블(x)을 걸러내는데(filtering)만 사용합니다.
위의 (2-1)의 semi join 은 x와 y의 매칭되는 부분의 x값만을 반환하였다면, 이번 (2-2)의 anti join 은 반대로 x와 j의 매칭이 안되는 부분의 x값만을 반환하는게 다릅니다. (y 값은 안가져오는 것은 semi join 과 anti join 이 동일함.)
## -- (6) anti join
## : return all rows from x where there are not matching values in y,
## : keeping just columns from x.
world_coffee_anti = anti_join(world, coffee_data)
# Joining, by = "name_long"
dim(world_coffee_anti)
# [1] 132 11
names(world_coffee_anti)
# [1] "iso_a2" "name_long" "continent" "region_un" "subregion" "type" "area_km2" "pop"
# [9] "lifeExp" "gdpPercap" "geom"
(3) Nesting Joins
(3-1) nest join
nest join 은 왼쪽 테이블(LHS, x)의 모든 행과 열을 반환하며, 이때 오른쪽(RHS, y)의 매칭되는 부분의 모든 칼럼의 값들을 list 형태로 중첩되게 묶어서 왼쪽 x 테이블에 join 해줍니다. 즉, 오른쪽 y 테이블의 매칭되는 값들의 칼럼이 여러개 이더라도 왼쪽 x 테이블에 join 이 될 때는 1개의 칼럼에 list 형태로 오른쪽 y 테이블의 여러개 칼럼의 값들이 묶여서 join 됩니다.
## -- (3) Nesting joins
## -- (3-1) nest join
## : eturn all rows and all columns from x. Adds a list column of tibbles.
## : Each tibble contains all the rows from y that match that row of x.
world_coffee_nest = nest_join(world, coffee_data)
# Joining, by = "name_long"
dim(world_coffee_nest)
# [1] 177 12
names(world_coffee_nest)
# [1] "iso_a2" "name_long" "continent" "region_un" "subregion" "type" "area_km2"
# [8] "pop" "lifeExp" "gdpPercap" "geom" "coffee_data"
head(world_coffee_nest[, 10:12], 3)
# Simple feature collection with 3 features and 2 fields
# geometry type: MULTIPOLYGON
# dimension: XY
# bbox: xmin: -180 ymin: -18.28799 xmax: 180 ymax: 27.65643
# geographic CRS: WGS 84
# # A tibble: 3 x 3
# gdpPercap geom coffee_data
# <dbl> <MULTIPOLYGON [arc_degree]> <list>
# 1 8222. (((180 -16.06713, 180 -16.55522, 179.3641 -16.80135, 178.7251 -17.01204, 178.5968 ~ <tibble [0 x 2~
# 2 2402. (((33.90371 -0.95, 34.07262 -1.05982, 37.69869 -3.09699, 37.7669 -3.67712, 39.2022~ <tibble [1 x 2~
# 3 NA (((-8.66559 27.65643, -8.665124 27.58948, -8.6844 27.39574, -8.687294 25.88106, -1~ <tibble [0 x 2~
말로만 설명하면 잘 이해가 안될 듯 하여 아래에 nest_join(world, coffee_data) 된 테이블의 아웃풋을 화면 캡쳐하였습니다. nest join 된 후의 테이블에서 오른쪽의 "coffee_data" 라는 1개의 칼럼에 보면 list(coffee_proeuction_2016 = 81, coffee_proeuction_2017 = xx) 라고 해서 "coffee_data" 에 들어있는 2개의 칼럼이 1개의 리스트 형태의 칼럼에 중첩이 되어서 들어가 있음을 알 수 있습니다.
다음번 포스팅에서는 Join 했을 때 Join 의 기준이 되는 Key 값이 일부 표준화가 안되어서 제대로 Join 이 안될 경우에 정규 표현식(Regular expression)을 사용해서 Join 하는 방법(rfriend.tistory.com/626)을 소개하겠습니다.
[Reference]
[1] [dplyr] join two tables together: dplyr.tidyverse.org/reference/join.html
[2] [Geocomputation with R] Attritube data operations: geocompr.robinlovelace.net/attr.html
이번 포스팅이 많은 도움이 되었기를 바랍니다.
행복한 데이터 과학자 되세요! :-)
