DB에 들어있는 데이터를 내렸을 때, 설문조사 데이터를 받았을 때, 원천 거래 데이터를 받았을 때, 혹은 분석 과정 중의 데이터 셋이 분석가가 하고자 하는 통계분석, 데이터마이닝 분석이나 ggplot2 등의 그래프/시각화를 위해 필요한 데이터 구조로 딱 맞아떨어지지 않는 경우가 굉장히 많습니다.

 

이때 필요한 것이 데이터를 분석 목적, 기법에 맞게 자유자재로 변형하여 재구조화하는 일입니다.  

 

엑셀에서 Pilvot Table 생성하는 것이 제일 이해하기 쉬운 예가 될거 같습니다.  세로로 길게 늘어서 있는 원 데이터를 가로와 세로로 틀을 잡아 주고, 가운데에는 value 값에 대해서 개수를 센다든지, 합계를 낸다든지, 평균을 구한다든지 하는 함수를 적용하는 것을 해보셨을 겁니다. 

 

비유를 해보자면, 레고블록으로 높이 세워진 탑을 모양과 색깔별로 레고 블록을 잘 분해한 다음에, 이를 재료로 해서 가로와 세로로 넓게 펴고 높이는 낮추어서 새로운 탑을 만드는 것이라고 생각해보는 것도 이해하는데 도움이 될거 같습니다.

 

이때 데이터 재구조화하는 기준 변수를 무엇으로 하느냐, 가로로 길게 늘어뜨릴 변수는 또 무엇으로 하느냐, 가운데에 값을 볼 때 무슨 함수를 사용해서 값을 계산해서 볼 것이냐에 따라서 다양한 경우의 수가 발생하게 됨에 따라 말로 모든 것을 설명하는 것이 무리가 있습니다.  따라서 아래에 reshape 패키지의 melt(), cast() 함수를 몇 가지 경우의 수에 적용해 보면서 원래 값이 이후에 어떻게 바뀌는지를 유심히 보시고, 필요한 상황에 맞는 R script를 참고하시면 되겠습니다.

 

 

[ reshape 패키지 내 melt()함수, cast() 함수 사용 데이터 재구조화 예시 ]

 

 

 

 

예제로 사용할 데이터는 MASS 패키지에 내장되어 있는 Cars93 데이터 프레임의 차종(Type), 제조국(Origin), 도시 연비(MPG.city), 고속도로 연비(MPG.highway) 4개의 변수를 사용해서 몇가지의 경우의 수를 조합해 가면서 데이터를 녹였다가 (melt) 재구조화 (cast) 를 해보겠습니다.

 

> library(MASS) > str(Cars93) 'data.frame': 93 obs. of 27 variables: $ Manufacturer : Factor w/ 32 levels "Acura","Audi",..: 1 1 2 2 3 4 4 4 4 5 ... $ Model : Factor w/ 93 levels "100","190E","240",..: 49 56 9 1 6 24 54 74 73 35 ... $ Type : Factor w/ 6 levels "Compact","Large",..: 4 3 1 3 3 3 2 2 3 2 ... $ Min.Price : num 12.9 29.2 25.9 30.8 23.7 14.2 19.9 22.6 26.3 33 ... $ Price : num 15.9 33.9 29.1 37.7 30 15.7 20.8 23.7 26.3 34.7 ... $ Max.Price : num 18.8 38.7 32.3 44.6 36.2 17.3 21.7 24.9 26.3 36.3 ... $ MPG.city : int 25 18 20 19 22 22 19 16 19 16 ... $ MPG.highway : int 31 25 26 26 30 31 28 25 27 25 ... $ AirBags : Factor w/ 3 levels "Driver & Passenger",..: 3 1 2 1 2 2 2 2 2 2 ... $ DriveTrain : Factor w/ 3 levels "4WD","Front",..: 2 2 2 2 3 2 2 3 2 2 ... $ Cylinders : Factor w/ 6 levels "3","4","5","6",..: 2 4 4 4 2 2 4 4 4 5 ... $ EngineSize : num 1.8 3.2 2.8 2.8 3.5 2.2 3.8 5.7 3.8 4.9 ... $ Horsepower : int 140 200 172 172 208 110 170 180 170 200 ... $ RPM : int 6300 5500 5500 5500 5700 5200 4800 4000 4800 4100 ... $ Rev.per.mile : int 2890 2335 2280 2535 2545 2565 1570 1320 1690 1510 ... $ Man.trans.avail : Factor w/ 2 levels "No","Yes": 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 ... $ Fuel.tank.capacity: num 13.2 18 16.9 21.1 21.1 16.4 18 23 18.8 18 ... $ Passengers : int 5 5 5 6 4 6 6 6 5 6 ... $ Length : int 177 195 180 193 186 189 200 216 198 206 ... $ Wheelbase : int 102 115 102 106 109 105 111 116 108 114 ... $ Width : int 68 71 67 70 69 69 74 78 73 73 ... $ Turn.circle : int 37 38 37 37 39 41 42 45 41 43 ... $ Rear.seat.room : num 26.5 30 28 31 27 28 30.5 30.5 26.5 35 ... $ Luggage.room : int 11 15 14 17 13 16 17 21 14 18 ... $ Weight : int 2705 3560 3375 3405 3640 2880 3470 4105 3495 3620 ... $ Origin : Factor w/ 2 levels "USA","non-USA": 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 ... $ Make : Factor w/ 93 levels "Acura Integra",..: 1 2 4 3 5 6 7 9 8 10 ...

 

 

데이터 양이 너무 많으면 melt(), cast()를 적용했을 때 데이터 구조가 변화하는 모양을 보기가 쉽지 않기 때문에 차종(Type) 중에서 개수가 적은 "Compact"와 "Van" 만 선별해서 예제로 사용하겠습니다.

 

 

> table(Cars93$Type)

Compact   Large Midsize   Small  Sporty     Van 
     16      11      22      21      14       9 
> 
> Cars93_sample <- subset(Cars93, 
+                         select = c(Type, Origin, MPG.city, MPG.highway), 
+                         subset = (Type %in% c("Compact", "Van"))) 
> 
> Cars93_sample
      Type  Origin MPG.city MPG.highway
3  Compact non-USA       20          26
12 Compact     USA       25          36
13 Compact     USA       25          34
16     Van     USA       18          23
17     Van     USA       15          20
21 Compact     USA       23          28
25 Compact     USA       22          27
26     Van     USA       17          21
33 Compact     USA       22          27
36     Van     USA       15          20
43 Compact non-USA       24          31
55 Compact non-USA       26          34
56     Van non-USA       18          24
58 Compact non-USA       20          29
65 Compact non-USA       24          30
66     Van non-USA       17          23
68 Compact     USA       24          31
70     Van     USA       18          23
74 Compact     USA       23          31
78 Compact non-USA       20          26
82 Compact non-USA       23          30
87     Van non-USA       18          22
89     Van non-USA       17          21
90 Compact non-USA       21          30
92 Compact non-USA       21          28
> dim(Cars93_sample)
[1] 25  4

 

 

 

R의 reshape 패키지는 별도의 설치가 필요합니다. 

 

# reshape package installation, library
> install.packages("reshape")

> library(reshape)

 

 

 

이제 melt(data, id.vars, measure.vars) 함수를 사용해서 기존 데이터셋을 녹여보도록 하겠습니다. 

 

> # melt()
> Cars93_sample_melt <- melt(data = Cars93_sample, 
+                            id.vars = c("Type", "Origin"), 
+                            measure.vars = c("MPG.city", "MPG.highway"))
> 
> Cars93_sample_melt
      Type  Origin    variable value
1  Compact non-USA    MPG.city    20
2  Compact     USA    MPG.city    25
3  Compact     USA    MPG.city    25
4      Van     USA    MPG.city    18
5      Van     USA    MPG.city    15
6  Compact     USA    MPG.city    23
7  Compact     USA    MPG.city    22
8      Van     USA    MPG.city    17
9  Compact     USA    MPG.city    22
10     Van     USA    MPG.city    15
11 Compact non-USA    MPG.city    24
12 Compact non-USA    MPG.city    26
13     Van non-USA    MPG.city    18
14 Compact non-USA    MPG.city    20
15 Compact non-USA    MPG.city    24
16     Van non-USA    MPG.city    17
17 Compact     USA    MPG.city    24
18     Van     USA    MPG.city    18
19 Compact     USA    MPG.city    23
20 Compact non-USA    MPG.city    20
21 Compact non-USA    MPG.city    23
22     Van non-USA    MPG.city    18
23     Van non-USA    MPG.city    17
24 Compact non-USA    MPG.city    21
25 Compact non-USA    MPG.city    21
26 Compact non-USA MPG.highway    26
27 Compact     USA MPG.highway    36
28 Compact     USA MPG.highway    34
29     Van     USA MPG.highway    23
30     Van     USA MPG.highway    20
31 Compact     USA MPG.highway    28
32 Compact     USA MPG.highway    27
33     Van     USA MPG.highway    21
34 Compact     USA MPG.highway    27
35     Van     USA MPG.highway    20
36 Compact non-USA MPG.highway    31
37 Compact non-USA MPG.highway    34
38     Van non-USA MPG.highway    24
39 Compact non-USA MPG.highway    29
40 Compact non-USA MPG.highway    30
41     Van non-USA MPG.highway    23
42 Compact     USA MPG.highway    31
43     Van     USA MPG.highway    23
44 Compact     USA MPG.highway    31
45 Compact non-USA MPG.highway    26
46 Compact non-USA MPG.highway    30
47     Van non-USA MPG.highway    22
48     Van non-USA MPG.highway    21
49 Compact non-USA MPG.highway    30
50 Compact non-USA MPG.highway    28
> dim(Cars93_sample_melt)
[1] 50  4

 

 

 

 

이렇게 melt()함수를 사용해 녹인 데이터를 cast()함수를 사용해서 재구조화 해보겠습니다.  세로와 가로에 무슨 변수를 넣을지가 결정되었다면 아래의 예제를 참고해서 원하는 구조에 맞게 R script를 작성하시면 되겠습니다. (말로 설명하기가 쉽지가 않습니다 ^^;) function 란에는 R에서 사용할 수 있는 통계량 함수를 사용하면 되며, 이번 예제에서는 평균(mean) 함수를 사용하였습니다. 

 

> # cast()
> options(digits=3) # 소숫점 너무 밑에 까지 나오지 않도록 설정
> 
> # 한개의 id.var 기준(세로) & variable(가로) 조합의 value 값에 mean 함수 적용
> cast(data = Cars93_sample_melt, Type ~ variable, fun = mean)
     Type MPG.city MPG.highway
1 Compact     22.7        29.9
2     Van     17.0        21.9
 
> cast(data = Cars93_sample_melt, Origin ~ variable, fun = mean)
   Origin MPG.city MPG.highway
1     USA     20.6        26.8
2 non-USA     20.7        27.2
> 

 

> # 두개의 id.var 기준(세로) & variable(가로) 조합의 value 값에 mean 함수 적용
> cast(data = Cars93_sample_melt, Type + Origin ~ variable, fun = mean)
     Type  Origin MPG.city MPG.highway
1 Compact     USA     23.4        30.6
2 Compact non-USA     22.1        29.3
3     Van     USA     16.6        21.4
4     Van non-USA     17.5        22.5
> 

 

> # 한개의 id.var 기준(세로) & 다른 id.var + variable (가로) 조합의 value 값에 mean 함수 적용
> cast(data = Cars93_sample_melt, Type ~ Origin + variable, fun = mean)
     Type USA_MPG.city USA_MPG.highway non-USA_MPG.city non-USA_MPG.highway
1 Compact         23.4            30.6             22.1                29.3
2     Van         16.6            21.4             17.5                22.5
> cast(data = Cars93_sample_melt, Origin ~ Type + variable, fun = mean)
   Origin Compact_MPG.city Compact_MPG.highway Van_MPG.city Van_MPG.highway
1     USA             23.4                30.6         16.6            21.4
2 non-USA             22.1                29.3         17.5            22.5
> 

 

> # 한개의 id.var + variable (세로) & 다른 id.var (가로) 조합의 value 값에 mean 함수 적용
> cast(data = Cars93_sample_melt, Type + variable ~ Origin, fun = mean)
     Type    variable  USA non-USA
1 Compact    MPG.city 23.4    22.1
2 Compact MPG.highway 30.6    29.3
3     Van    MPG.city 16.6    17.5
4     Van MPG.highway 21.4    22.5

 

> cast(data = Cars93_sample_melt, Origin + variable ~ Type, fun = mean)
   Origin    variable Compact  Van
1     USA    MPG.city    23.4 16.6
2     USA MPG.highway    30.6 21.4
3 non-USA    MPG.city    22.1 17.5
4 non-USA MPG.highway    29.3 22.5

 

 

 

간혹 reshape 패키지가 cast() 함수를 사용할 때 에러가 나는 경우가 있더군요.  왜 그런지는 정확히는 모르겠습니마단, 그런 경우 reshape2 패키지를 설치해서 사용하면 해결이 되니 참고하시기 바랍니다. 

 

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Posted by R Friend R_Friend