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[R data.table] 선형회귀 모델의 오른쪽 부분(model's right-hand side)의 변수 조합을 간단하게 다루기

R 분석과 프로그래밍/R 데이터 전처리 2021. 1. 31. 23:19

지난 포스팅에서는 R data.table 패키지에서 .SD 가 무엇이고, .SD와 .SDcols 를 사용해서 특정 칼럼만을 가져오는 방법(을 소개하였습니다. 그리고 lapply()도 같이 사용해서 여러개의 칼럼의 데이터 유형을 변환하는 방법도 같이 설명하였습니다. (rfriend.tistory.com/608)

이번 포스팅에서는 지난 포스팅에 이어서, R data.table의 .SD, .SDcols와 lapply(), combn() 함수를 같이 사용하여 '선형회귀 모델의 오른쪽 부분에 여러 변수의 모든 가능한 조합을 적용하여 다루는 방법'을 소개하겠습니다.

(1) 설명변수 간 모든 가능한 조합 만들기: combn(x, m, simplify = TRUE, ...)

(2) 설명변수 간 모든 가능한 조합으로 선형회귀모델 적합하여 회귀계수 가져오기

(3) 설명변수 조합별 회귀계수로 막대그래프 그리기: barplot()

만약 모델에서 사용하는 칼럼의 개수가 몇 개 안된다면 수작업으로 일일이 변수 이름을 나열해서 적어주면 됩니다. 하지만, 모델에서 사용하는 칼럼 개수가 수십개인 경우(** 몇 개의 칼럼 간의 조합을 사용하는 경우 기하급수적으로 칼럼 개수가 늘어남)에는 키보드를 쳐가면서 일일이 변수 이름(조합)을 나열하기가 시간도 오래 걸리고, 오타 에러를 유발할 위험도 높아집니다. 이럴 경우에 이번에 소개하는 내용이 매우 유용하고 간편하게 사용될 수 있습니다.

먼저, data.table 패키지를 불러오고, 예제로 사용할 데이터로 Lahman 패키지에 들어있는 야규 투구 통계 데이터인 'Pitching' 데이터셋을 Data.Table로 만들어보겠습니다.

library(data.table)

## Lahman database on baseball
#install.packages("Lahman")
library(Lahman)
data("Pitching")
setDT(Pitching)
str(Pitching)
# Classes 'data.table' and 'data.frame':	47628 obs. of  30 variables:
#   $ playerID: chr  "bechtge01" "brainas01" "fergubo01" "fishech01" ...
# $ yearID  : int  1871 1871 1871 1871 1871 1871 1871 1871 1871 1871 ...
# $ stint   : int  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
# $ teamID  : Factor w/ 149 levels "ALT","ANA","ARI",..: 97 142 90 111 90 136 111 56 97 136 ...
# $ lgID    : Factor w/ 7 levels "AA","AL","FL",..: 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 ...
# $ W       : int  1 12 0 4 0 0 0 6 18 12 ...
# $ L       : int  2 15 0 16 1 0 1 11 5 15 ...
# $ G       : int  3 30 1 24 1 1 3 19 25 29 ...
# $ GS      : int  3 30 0 24 1 0 1 19 25 29 ...
# $ CG      : int  2 30 0 22 1 0 1 19 25 28 ...
# $ SHO     : int  0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 ...
# $ SV      : int  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
# $ IPouts  : int  78 792 3 639 27 3 39 507 666 747 ...
# $ H       : int  43 361 8 295 20 1 20 261 285 430 ...
# $ ER      : int  23 132 3 103 10 0 5 97 113 153 ...
# $ HR      : int  0 4 0 3 0 0 0 5 3 4 ...
# $ BB      : int  11 37 0 31 3 0 3 21 40 75 ...
# $ SO      : int  1 13 0 15 0 0 1 17 15 12 ...
# $ BAOpp   : num  NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
# $ ERA     : num  7.96 4.5 27 4.35 10 0 3.46 5.17 4.58 5.53 ...
# $ IBB     : int  NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
# $ WP      : int  7 7 2 20 0 0 1 15 3 44 ...
# $ HBP     : int  NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
# $ BK      : int  0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 ...
# $ BFP     : int  146 1291 14 1080 57 3 70 876 1059 1334 ...
# $ GF      : int  0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 ...
# $ R       : int  42 292 9 257 21 0 30 243 223 362 ...
# $ SH      : int  NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
# $ SF      : int  NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
# $ GIDP    : int  NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
# - attr(*, ".internal.selfref")=<externalptr>

(1) 설명변수 간 모든 가능한 조합 만들기: combn(x, m, simplify = TRUE, ...)

먼저, 코드 이해를 돕기 위해서 utils 패키지의 combn(x, m, simplify = TRUE, ...) 함수에 대해서 설명하겠습니다.

combn() 함수는 투입되는 객체 x 내 원소들 간의 m 개로 이루어진 모든 가능한 조합을 만들어줍니다. 이때 simplify = TRUE (default 설정) 이면 바로 아래의 예처럼 행렬(matrix), 배열(array) 형태로 간소화해서 조합의 결과를 나타내주며, simplify = FALSE 로 설정해주면 두번째 예처럼 원소 간 조합의 결과를 리스트(list) 형태로 해서 위에서 아래로 길게 나타내줍니다.

## combn {utils}
## : combn(x, m, FUN = NULL, simplify = TRUE, ...)
## : Generate all combinations of the elements of 'x' taken 'm' at a time
combn(x = letters[1:4], m = 2)
# [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
# [1,] "a"  "a"  "a"  "b"  "b"  "c" 
# [2,] "b"  "c"  "d"  "c"  "d"  "d"


## simplify = FALSE : returns the combinations in a list format
combn(x = letters[0:4], m = 2, simplify = FALSE)
# [[1]]
# [1] "a" "b"
# 
# [[2]]
# [1] "a" "c"
# 
# [[3]]
# [1] "a" "d"
# 
# [[4]]
# [1] "b" "c"
# 
# [[5]]
# [1] "b" "d"
# 
# [[6]]
# [1] "c" "d"

앞에서 combn() 함수로 인풋 x 의 모든 원소 간 조합을 만들 수 있다는 것을 알았으므로, 이제 c('yearID', 'teamID', 'G', 'L') 의 4개 설명변수 간 모든 조합을 만들어보겠습니다. 이때 m=0~4 (설명변수 개수) 까지 바꾸어가면서 lapply() 로 combn() 함수에 x = c('yearID', 'teamID', 'G', 'L') 의 4개 원소를 가진 인풋을 적용해서 가능한 모든 조합을 만들어보겠습니다. 그리고 조합의 결과를 unlist() 해서 아래의 models 결과처럼 각 조합이 문자형 벡터(character vector)로 해서 차곡 차곡 리스트에 묶여있도록 하겠습니다.

## this generates a list of the 2^k possible extra variables
## for models of the form ERA ~ G + (...)
extra_var <- c('yearID', 'teamID', 'G', 'L')
models <- unlist(
  lapply(0L:length(extra_var), combn, x = extra_var, simplify = FALSE), 
  recursive = FALSE # the function will not recurse beyond the first level items in x
)

models
# [[1]]
# character(0)
# 
# [[2]]
# [1] "yearID"
# 
# [[3]]
# [1] "teamID"
# 
# [[4]]
# [1] "G"
# 
# [[5]]
# [1] "L"
# 
# [[6]]
# [1] "yearID" "teamID"
# 
# [[7]]
# [1] "yearID" "G"     
# 
# [[8]]
# [1] "yearID" "L"     
# 
# [[9]]
# [1] "teamID" "G"     
# 
# [[10]]
# [1] "teamID" "L"     
# 
# [[11]]
# [1] "G" "L"
# 
# [[12]]
# [1] "yearID" "teamID" "G"     
# 
# [[13]]
# [1] "yearID" "teamID" "L"     
# 
# [[14]]
# [1] "yearID" "G"      "L"     
# 
# [[15]]
# [1] "teamID" "G"      "L"     
# 
# [[16]]
# [1] "yearID" "teamID" "G"      "L"

위의 lapply() 와 combn() 함수를 같이 쓴 코드가 잘 이해가 안가신다면, 바로 아래처럼 m=0~4 까지 일일이 반복적으로 길게 쓴 코드를 lapply() 사용해서 좀더 간결하게 쓴 것이 위의 코드라고 생각하면 되겠습니다.

## or, equivalently by manual
unlist(
  list(
    combn(x=extra_var, m=0, simplify=F), 
    combn(x=extra_var, m=1, simplify=F), 
    combn(x=extra_var, m=2, simplify=F), 
    combn(x=extra_var, m=3, simplify=F), 
    combn(x=extra_var, m=4, simplify=F)
  ), 
  recursive = FALSE
)

(2) 설명변수 간 모든 가능한 조합으로 선형회귀모델 적합하여 회귀계수 가져오기

R에서 선형회귀모형은 lm(y ~ x, data) 형태의 구문을 사용합니다. 그리고 coef(lm(y ~ x, data)) 로 적합된 회귀모형의 회귀계수에 접근할 수 있습니다.

아래의 Pitching[ , coef(lm(ERA ~ ., data = .SD))['W'], .SDcols = c('W', rhs)] 코드가 무척 어려워보일 수 있는데요, 하나씩 설명해보자면요, data = .SD, .SDcols = c('W', rhs) 는 Pitching 데이터셋을 참조해서 .SDcols 에 있는 칼럼(즉, 'W' 변수와 (1)번에서 만든 models 설명변수 조합에 해당하는 rhs 변수들)만 선별해서 가져오라는 뜻입니다. 이들 설명변수 조합을 사용해 lm(ERA ~ .) 로 회귀모형을 적합하며, coef(lm(ERA ~ ., data=.SD))['W'] 는 변수 'W'의 적합된 추정 회귀계수를 가져오라는 뜻입니다.

## -- coefficient of 'W' from linear regression model
## using ERA ~ . and data = .SD, then varying which
##   columns are included in .SD allows us to perform this
##   iteration over 16 models succinctly.
##   coef(.)['W'] extracts the W coefficient from each model fit
lm_coef = sapply(models, function(rhs) {
  Pitching[ , coef(lm(ERA ~ ., data = .SD))['W'], .SDcols = c('W', rhs)]
})



## coefficients of 'W' from the linear regression models above
lm_coef
# W           W           W           W           W           W           W           W 
# -0.20643825 -0.20877606 -0.20763604 -0.11362170 -0.18675857 -0.20689003 -0.09819310 -0.18763789 
# W           W           W           W           W           W           W           W 
# -0.10765791 -0.18214290 -0.12478923 -0.09595359 -0.18197728 -0.11646014 -0.11793832 -0.11143365

위의 sapply() 함수와 .SD, .SDcols 를 사용하지 않고 각 설명변수 16개 조합별로 일일이 수작업으로 회귀모형을 나열해서 적으려면 아래처럼 단순 작업을 여러번 해야 합니다. 시간도 오래걸리고, 또 오타 에러를 낼 위험이 높습니다.

## all combinations of linear regression models by manually
Pitching[ , coef(lm(ERA ~ ., data = .SD))['W'], .SDcols = c('W')]
Pitching[ , coef(lm(ERA ~ ., data = .SD))['W'], .SDcols = c('W', 'yearID')]
Pitching[ , coef(lm(ERA ~ ., data = .SD))['W'], .SDcols = c('W', 'teamID')]
Pitching[ , coef(lm(ERA ~ ., data = .SD))['W'], .SDcols = c('W', 'G')]
Pitching[ , coef(lm(ERA ~ ., data = .SD))['W'], .SDcols = c('W', 'L')]
Pitching[ , coef(lm(ERA ~ ., data = .SD))['W'], .SDcols = c('W', 'yearID', 'teamID')]
Pitching[ , coef(lm(ERA ~ ., data = .SD))['W'], .SDcols = c('W', 'yearID', 'G')]
Pitching[ , coef(lm(ERA ~ ., data = .SD))['W'], .SDcols = c('W', 'yearID', 'L')]
Pitching[ , coef(lm(ERA ~ ., data = .SD))['W'], .SDcols = c('W', 'teamID', 'G')]
Pitching[ , coef(lm(ERA ~ ., data = .SD))['W'], .SDcols = c('W', 'teamID', 'L')]
Pitching[ , coef(lm(ERA ~ ., data = .SD))['W'], .SDcols = c('W', 'G', 'L')]
Pitching[ , coef(lm(ERA ~ ., data = .SD))['W'], .SDcols = c('W', 'yearID', 'teamID', 'G')]
Pitching[ , coef(lm(ERA ~ ., data = .SD))['W'], .SDcols = c('W', 'yearID', 'teamID', 'L')]
Pitching[ , coef(lm(ERA ~ ., data = .SD))['W'], .SDcols = c('W', 'yearID', 'G', 'L')]
Pitching[ , coef(lm(ERA ~ ., data = .SD))['W'], .SDcols = c('W', 'teamID', 'G', 'L')]
Pitching[ , coef(lm(ERA ~ ., data = .SD))['W'], .SDcols = c('W', 'yearID', 'teamID', 'G', 'L')]

(3) 설명변수 조합별 회귀계수로 막대그래프 그리기: barplot()

위의 (2)번에서 구한 각 설명변수 16개 조합별 변수 'W'의 회귀계수를 가지고 barplot() 함수를 사용해서 막대그래프(bar plot)를 그려보겠습니다.

여기서도 'W' 회귀계수가 적합되었을 때 각 모델별로 사용되었던 설명변수 조합을 names.arg = sapply(models, paste, collapse = '/') 로 해서 넣어주었습니다.

## -- barplot
# here are 16 visually distinct colors, taken from the list of 20 here:
#   https://sashat.me/2017/01/11/list-of-20-simple-distinct-colors/
col16 = c('#e6194b', '#3cb44b', '#ffe119', '#0082c8',
          '#f58231', '#911eb4', '#46f0f0', '#f032e6',
          '#d2f53c', '#fabebe', '#008080', '#e6beff',
          '#aa6e28', '#fffac8', '#800000', '#aaffc3')

par(oma = c(2, 0, 0, 0))

barplot(lm_coef, names.arg = sapply(models, paste, collapse = '/'), 
        main = "Wins coefficient\n With various covariates", 
        col = col16, las = 2L, cex.names = .8)

참고로, paste() 함수로 'models' 리스트에 들어있는 변수 이름들의 조합을 하나의 합칠 때, collpase = '/' 를 설정해주면 아래처럼 각 리스트 원소 내 여러개의 변수 이름을 하나로 합치면서 사이에 '/'를 넣어줍니다. (paste 함수에서 sep와 collapse 의 차이점은 여기를 참고하세요.)

sapply(models, paste, collapse = '/')
# [1] ""                  "yearID"            "teamID"            "G"                 "L"                
# [6] "yearID/teamID"     "yearID/G"          "yearID/L"          "teamID/G"          "teamID/L"         
# [11] "G/L"               "yearID/teamID/G"   "yearID/teamID/L"   "yearID/G/L"        "teamID/G/L"       
# [16] "yearID/teamID/G/L"

[ Reference ]

* R data.table vignettes 'Using .SD for Data Analysis'

: cran.r-project.org/web/packages/data.table/vignettes/datatable-sd-usage.html

이번 포스팅이 많은 도움이 되었기를 바랍니다.

행복한 데이터 과학자 되세요! :-)

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Posted by Rfriend

[Python] 막대 그래프 (Bar Chart)

Python 분석과 프로그래밍/Python 그래프_시각화 2019. 1. 11. 23:34

지난 포스팅에서는 Python으로 연속형 자료에 대해 히스토그램과 박스 그래프를 그리는 방법을 소개하였습니다.

이번 포스팅에서는 이산형 자료에 대해 범주(category), 계급(class)별로 빈도나 합계 등을 막대로 그려서 비교하는데 유용하게 사용하는 막대 그래프(bar chart)를 Python의 matplotlib, seaborn, pandas를 사용하여 그리는 방법을 소개하겠습니다.

예제로 사용할 데이터셋은 seaborn에 내장되어 있는 tips 데이터셋입니다.

# importing packages

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

plt.rcParams['figure.figsize'] = [10, 6]

# Loading 'tips' dataset from seaborn

tips = sns.load_dataset('tips')

tips.shape

(244, 7)

tips.head()

	total_bill	tip	sex	smoker	day	time	size
0	16.99	1.01	Female	No	Sun	Dinner	2
1	10.34	1.66	Male	No	Sun	Dinner	3
2	21.01	3.50	Male	No	Sun	Dinner	3
3	23.68	3.31	Male	No	Sun	Dinner	2
4	24.59	3.61	Female	No	Sun	Dinner	4

(1) matplotlib으로 막대 그리프 그리기 (bar chart by matplotlib)

tips DataFrame에서 요일(day)별로 tip 의 합계를 구해서 막대 그래프로 비교를 해보겠습니다.

# Summary Statistics

tips_sum_by_day = tips.groupby('day').tip.sum()

tips_sum_by_day

day
Thur    171.83
Fri      51.96
Sat     260.40
Sun     247.39

Name: tip, dtype: float64

label = ['Thur', 'Fri', 'Sat', 'Sun']

index = np.arange(len(label))

# Basic Bar Chart

plt.bar(index, tips_sum_by_day)

plt.title('Sum of Tips by Day', fontsize=20)

plt.xlabel('Day', fontsize=18)

plt.ylabel('Sum of Tips', fontsize=18)

plt.xticks(index, label, fontsize=15)

plt.show()

막대 그래프의 막대 색깔(bar color)과 투명도(transparency, alpha)를 조절해보겠습니다.

# bar color, transparency

plt.bar(label, tips_sum_by_day,

color='red', # color

alpha=0.5) # transparency

plt.show()

막대그래프의 막대 폭(width)을 좀더 좁게하고, 가운데 정렬 대신에 한쪽 끝으로 정렬(align)을 변경해보겠습니다.

# bar width, align

plt.bar(label, tips_sum_by_day,

width=0.5, # default: 0.8

align='edge') # default: 'center'

plt.show()

X축의 라벨이 갯수가 많거나 길이가 길 경우에는 X 축 라벨을 비스듬히 눕히거나 90도로 세우는 것이 보기에 더 효과적일 때가 있습니다. X축 라벨을 90도 회전시켜 보겠습니다.

# X tick labels rotation

plt.bar(index, tips_sum_by_day)

plt.xlabel('Day', fontsize=18)

plt.xticks(index, label, fontsize=15,

rotation=90) # when X tick labels are long

plt.show()

X축의 라벨 개수가 많다면 막대그래프를 아예 가로로 눕혀서 그리는 것이(horizontal bar chart) 보기에 효과적일 때도 있습니다. 옆으로 누운 막대그래프는 plt.barh() 함수를 사용합니다.

# Horizontal Bar Chart

plt.barh(index, tips_sum_by_day)

plt.title('Sum of Tips by Day', fontsize=18)

plt.ylabel('Day', fontsize=15)

plt.xlabel('Sum of Tips', fontsize=15)

plt.yticks(index, label, fontsize=13, rotation=0)

plt.show()

2개의 범주형 변수를 사용하여 각 클래스별로 빈도나 합계를 막대그래프로 비교하려면 (a) 위로 쌓은 막대그래프 (stacked bar chart)나, (b) 옆으로 나란히 놓은 막대그래프 (dodged bar chart)를 사용합니다.

먼저, (a) 요일(day)과 성별(sex)의 두개 범주형 변수의 클래스별로 팁(tip)의 합계를 비교하기 위해 위로 쌓은 막대그래프 (stacked bar chart)를 그려보겠습니다.

# summary by group

tips_sum_by_day_male = tips[tips['sex'] == 'Male'].groupby('day').tip.sum()

tips_sum_by_day_female = tips[tips['sex'] == 'Female'].groupby('day').tip.sum()

print('--Male--')

print(tips_sum_by_day_male);

print(' ')

print('--Female--')

print(tips_sum_by_day_female);

--Male--

day
Thur     89.41
Fri      26.93
Sat     181.95
Sun     186.78
Name: tip, dtype: float64
 
--Female--
day
Thur    82.42
Fri     25.03
Sat     78.45
Sun     60.61
Name: tip, dtype: float64

# Bar Chart by 2 categorical variables

# Stacked Bar Chart

label = ['Thur', 'Fri', 'Sat', 'Sun']

N = len(tips['day'].unique())

index = np.arange(N)

alpha = 0.5

p1 = plt.bar(index, tips_sum_by_day_male, color='b', alpha=alpha)

p2 = plt.bar(index, tips_sum_by_day_female, color='r', alpha=alpha,

bottom=tips_sum_by_day_male) # stacked bar chart

plt.title('Stacked Bar Chart of Sum of Tips by Day & Sex', fontsize=20)

plt.ylabel('Sum of Tips', fontsize=18)

plt.xlabel('Day', fontsize=18)

plt.xticks(index, label, fontsize=15)

plt.legend((p1[0], p2[0]), ('Male', 'Female'), fontsize=15)

plt.show()

다음으로 (b) 요일(day)과 성별(sex)의 두개 범주형 변수의 클래스별로 팁(tip)의 합계를 비교하기 위해 옆으로 나란히 놓은 막대그래프를 그려보겠습니다. 두번째 막대 그래프에서 X축의 위치를 bar_width 만큼 오른쪽으로 바로 붙여서 그려지도록 index+bar_width 로 설정(빨간색 부분)해주면 됩니다.

# Dodged Bar Chart (with same X coordinates side by side)

bar_width = 0.35

alpha = 0.5

p1 = plt.bar(index, tips_sum_by_day_male,

bar_width,

color='b',

alpha=alpha,

label='Male')

p2 = plt.bar(index + bar_width, tips_sum_by_day_female,

bar_width,

color='r',

alpha=alpha,

label='Female')

plt.title('Dodged Bar Chart of Sum of Tips by Day & Sex', fontsize=20)

plt.ylabel('Sum of Tips', fontsize=18)

plt.xlabel('Day', fontsize=18)

plt.xticks(index, label, fontsize=15)

plt.legend((p1[0], p2[0]), ('Male', 'Female'), fontsize=15)

plt.show()

(2) seaborn 으로 막대 그래프 그리기 (bar chart by seaborn)

seaborn 패키지를 사용하여 위의 matplotlib 으로 그린 stacked bar chart를 그려보겠습니다. pandas 의 df.plot(kind='bar', stacked=True) 함수처럼 stacked=True 옵션이 seaborn 에는 없는 것 같습니다 (제가 못찾은 걸 수도 있구요). 그래서 workaround 로서 DataFrame에 'day'와 'sex' 기준으로 정렬을 한 후에 누적 합(cumulative sum) 을 구해서, 누적합 칼럼에 대해 dodge=False 로 하여 서로 겹쳐그리게끔 해서 위로 쌓은 누적 막대그래프 (stacked bar plot by seaborn)를 그렸습니다. (3)번의 pandas 대비 많이 복잡합니다. (댓글에 질문 남겨주신분께 감사드립니다. 덕분에 제가 잘못 알고 쓴 부분 수정할 수 있었습니다.)

tips_sum_by_day_sex = pd.DataFrame(tips.groupby(['day', 'sex']).tip.sum())

tips_sum_by_day_sex = tips_sum_by_day_sex.reset_index()

tips_sum_by_day_sex

	day	sex	tip
0	Thur	Male	89.41
1	Thur	Female	82.42
2	Fri	Male	26.93
3	Fri	Female	25.03
4	Sat	Male	181.95
5	Sat	Female	78.45
6	Sun	Male	186.78
7	Sun	Female	60.61

# sort dataframe by 'day' and 'sex' in descending order first

tips_sum_by_day_sex = tips_sum_by_day_sex.sort_values(by=['day', 'sex'], ascending=False)

tips_sum_by_day_sex

	day	sex	tip
7	Sun	Female	60.61
6	Sun	Male	186.78
5	Sat	Female	78.45
4	Sat	Male	181.95
3	Fri	Female	25.03
2	Fri	Male	26.93
1	Thur	Female	82.42
0	Thur	Male	89.41

# then, calculate cumulative summation by 'day' group

tips_sum_by_day_sex['tip_cumsum'] = tips_sum_by_day_sex.groupby(['day'])['tip'].cumsum(axis=0)

tips_sum_by_day_sex

	day	sex	tip	tip_cumsum
7	Sun	Female	60.61	60.61
6	Sun	Male	186.78	247.39
5	Sat	Female	78.45	78.45
4	Sat	Male	181.95	260.40
3	Fri	Female	25.03	25.03
2	Fri	Male	26.93	51.96
1	Thur	Female	82.42	82.42
0	Thur	Male	89.41	171.83

# atfer that, sort agian by 'day' and 'sex' in ascending order

tips_sum_by_day_sex = tips_sum_by_day_sex.sort_values(by=['day', 'sex'], ascending=True)

tips_sum_by_day_sex

	day	sex	tip	tip_cumsum
0	Thur	Male	89.41	171.83
1	Thur	Female	82.42	82.42
2	Fri	Male	26.93	51.96
3	Fri	Female	25.03	25.03
4	Sat	Male	181.95	260.40
5	Sat	Female	78.45	78.45
6	Sun	Male	186.78	247.39
7	Sun	Female	60.61	60.61

아래 sns.barplot() 함수에서 y 값에 누적 합 칼럼 (y='tip_cumsum') 을 사용한 점, dodge=False 로 옵션 설정한 점 유의하세요.

# Stacked Bar Chart

sns.barplot(x='day', y='tip_cumsum', hue='sex', data=tips_sum_by_day_sex,

dodge=False) # stacked bar chart

plt.title('Stacked Bar Chart by Seaborn', fontsize='20')

plt.show()

seaborn으로 옆으로 나란히 두 개의 범주형 변수의 클래스별 막대그래프를 그려서 비교를 하려면 dodge=True (default setting) 을 해주면 됩니다.

# Dodged Bar Chart

sns.barplot(x='day', y='tip', hue='sex', data=tips_sum_by_day_sex) # default : dodge=True

plt.title('Dodged Bar Chart by Seaborn', fontsize=20)

plt.legend(fontsize=12)

plt.show()

(3) pandas 로 막대 그래프 그리기 (bar chart by pandas)

pandas로도 막대 그래프를 그릴 수 있는데요, 위의 matplotlib, seaborn으로 그릴 때 사용했던 데이터 집계 테이블 형태가 조금 다르므로 유심히 살펴보고 참고해서 사용하시기 바랍니다.

# make a DataFrame

tips_sum_by_day = pd.DataFrame(tips.groupby('day').tip.sum())

tips_sum_by_day = tips_sum_by_day.reset_index()

	day	tip
0	Thur	171.83
1	Fri	51.96
2	Sat	260.40
3	Sun	247.39

pandas DataFrame에 df.plot.bar() 함수를 사용하거나 df.plot(kind='bar') 를 사용해서 막대그래프를 그립니다. rot 는 X축 라벨의 회전(rotation) 각도를 설정하는데 사용합니다.

# basic bar chart with a single column

tips_sum_by_day.plot.bar(x='day', y='tip', rot=0)

plt.show()

이번에는 pandas로 요일(day)과 성별(sex)의 두개 범주형 변수의 각 클래스별로 팁의 합계(summation of tip)를 집계하여 위로 쌓은 막대그래프(stacked bar chart)를 그려보겠습니다.

# making a DataFrame with 'day' and 'sex' groups

tips_sum_by_day_sex = pd.DataFrame(tips.groupby(['day', 'sex']).tip.sum())

tips_sum_by_day_sex = tips_sum_by_day_sex.reset_index()

# pivot

tips_sum_by_day_sex_pivot = \

tips_sum_by_day_sex.pivot(index='day',

columns='sex',

values='tip')

tips_sum_by_day_sex_pivot

sex	Male	Female
day
Thur	89.41	82.42
Fri	26.93	25.03
Sat	181.95	78.45
Sun	186.78	60.61

# Stacked Bar Chart by pandas

tips_sum_by_day_sex_pivot.plot.bar(stacked=True, rot=0)

plt.title('Stacked Bar Chart by Pandas', fontsize=20)

plt.show()

이번에는 pandas로 요일(day)별 성별(sex) 팁의 합계를 옆으로 나란히 막대그래프(dodged bar chart by pandas)로 그려서 비교를 해보겠습니다.

# Dodged Bar Chart by pandas

tips_sum_by_day_sex_pivot.plot(kind='bar', rot=0)

plt.title('Dodged Bar Chart by Pandas', fontsize=20)

plt.legend(fontsize='12')

plt.show()

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[R data.table] 선형회귀 모델의 오른쪽 부분(model's right-hand side)의 변수 조합을 간단하게 다루기

이번 포스팅에서는 지난 포스팅에 이어서, R data.table의 .SD, .SDcols와 lapply(), combn() 함수를 같이 사용하여 '선형회귀 모델의 오른쪽 부분에 여러 변수의 모든 가능한 조합을 적용하여 다루는 방법'을 소개하겠습니다.

(1) 설명변수 간 모든 가능한 조합 만들기: combn(x, m, simplify = TRUE, ...)

(2) 설명변수 간 모든 가능한 조합으로 선형회귀모델 적합하여 회귀계수 가져오기

(3) 설명변수 조합별 회귀계수로 막대그래프 그리기: barplot()

먼저, data.table 패키지를 불러오고, 예제로 사용할 데이터로 Lahman 패키지에 들어있는 야규 투구 통계 데이터인 'Pitching' 데이터셋을 Data.Table로 만들어보겠습니다.

(1) 설명변수 간 모든 가능한 조합 만들기: combn(x, m, simplify = TRUE, ...)

먼저, 코드 이해를 돕기 위해서 utils 패키지의 combn(x, m, simplify = TRUE, ...) 함수에 대해서 설명하겠습니다.

위의 lapply() 와 combn() 함수를 같이 쓴 코드가 잘 이해가 안가신다면, 바로 아래처럼 m=0~4 까지 일일이 반복적으로 길게 쓴 코드를 lapply() 사용해서 좀더 간결하게 쓴 것이 위의 코드라고 생각하면 되겠습니다.

(2) 설명변수 간 모든 가능한 조합으로 선형회귀모델 적합하여 회귀계수 가져오기

R에서 선형회귀모형은 lm(y ~ x, data) 형태의 구문을 사용합니다. 그리고 coef(lm(y ~ x, data)) 로 적합된 회귀모형의 회귀계수에 접근할 수 있습니다.

위의 sapply() 함수와 .SD, .SDcols 를 사용하지 않고 각 설명변수 16개 조합별로 일일이 수작업으로 회귀모형을 나열해서 적으려면 아래처럼 단순 작업을 여러번 해야 합니다. 시간도 오래걸리고, 또 오타 에러를 낼 위험이 높습니다.

(3) 설명변수 조합별 회귀계수로 막대그래프 그리기: barplot()

위의 (2)번에서 구한 각 설명변수 16개 조합별 변수 'W'의 회귀계수를 가지고 barplot() 함수를 사용해서 막대그래프(bar plot)를 그려보겠습니다.

여기서도 'W' 회귀계수가 적합되었을 때 각 모델별로 사용되었던 설명변수 조합을 names.arg = sapply(models, paste, collapse = '/') 로 해서 넣어주었습니다.

[ Reference ]

* R data.table vignettes 'Using .SD for Data Analysis'

: cran.r-project.org/web/packages/data.table/vignettes/datatable-sd-usage.html

이번 포스팅이 많은 도움이 되었기를 바랍니다.

행복한 데이터 과학자 되세요! :-)

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