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  1. 2016.10.22 [R] dplyr 패키지의 윈도우 함수 (2) Lead and Lag : lead() 함수, lag() 함수

window function은 n개의 행을 input으로 받아서 n개의 행을 가진 output을 반환하는 함수를 말합니다.

 

지난번 포스팅에서는 dplyr package의 window function 중에서 Ranking and Ordering을 하는 함수들로서 row_number(), min_rank(), dense_rank(), cume_dist(), percent_rank(), ntile() 에 대해서 알아보았습니다. (바로가기 http://rfriend.tistory.com/241)

 

이번 포스팅에서는 dplyr 패키지의 window function 두번째 시간으로서 특정 칼럼의 행을 위로 올리거나(Lead) 아니면 내리는(Lag) 함수에 대해서 알아보겠습니다.

 

lead() 나 lag() 함수는 시계열 데이터를 분석할 때 많이 사용하는 편입니다. 특정 그룹id와 날짜/시간 기준으로 정렬(sorting)을 해놓은 다음에, lead() 나 lag() 함수를 가지고 행을 하나씩 내리구요, 직전 날짜/시간 대비 이후의 값의 변화, 차이(difference)를 구하는 식으로 말이지요.

(시계열분석에 특화된 package를 사용하면 더 편하기 하지만.... 데이터 프레임을 가지고 dplyr 패키지의 lead()나 lag() 함수 알아놓는것도 유용해요)

 

 

 

 

 

먼저 간단한 벡터를 가지고 lead()와 lag() 사용법을 소개하겠습니다.

 

 

(1) lead(x, n = 1L, default = NA, ...) in {dplyr} package

 

lead() 함수는 벡터 값을 n = 1L (양의 정수값) 의 값 만큼 앞에서 제외하고, 제일 뒤의 n = 1L 값만큼의 값은 NA 로 채워놓은 값을 반환합니다.  이때, n  표기는 생략할 수 있습니다.

 

 

> ##-------------------------------------------------
> ## R dplyr package : window function - lead and lag
> ##-------------------------------------------------
> 
> library(dplyr)
> 
> # lead()
> x <- c(1:10)
> 
> lead(x, n = 1)
 [1]  2  3  4  5  6  7  8  9 10 NA
> 
> lead(x, 2)
 [1]  3  4  5  6  7  8  9 10 NA NA

 

 

 

 

(2) lag(x, n = 1L, default = NA, ...) in {dplyr} package

 

lag() 함수는 lead() 함수와 정반대로 생각하시면 됩니다.  lag() 함수의 n = 1L(양의 정수값) 만큼 제일 앞자리부터 뒤로 옮기고, n = 1L 개수 만큼의 자리에 NA 값을 채워넣은 값을 반환합니다.

 

default = "." 처럼 특정 값을 설정해주면 NA 대신 새로 설정해준 값 혹은 기호가 채워진 값을 반환합니다. (아래 세번째 예의 경우 "."으로 빈 자리가 채워지면서 모든 값에 큰 따옴표("")가 붙으면서 character 형태로 바뀌었습니다)

 

 

> # lag()
> x <- c(1:10)
> 
> lag(x, n = 1)
 [1] NA  1  2  3  4  5  6  7  8  9
> 
> lag(x, 2)
 [1] NA NA  1  2  3  4  5  6  7  8
> 
> lag(x, 2, default = ".")
 [1] "." "." "1" "2" "3" "4" "5" "6" "7" "8"

 

 

 

 

 


 

[문제] 위의 x_df 데이터 프레임의 group 별로 직전 대비 직후 값의 차이가 가장 큰 값(max)과 가장 작은 값을 각각 구하시오. (What are the max and min difference values between x and lag(x) of x_df dataframe by group?)

 

 

(0) 예제 데이터 프레임 만들기

 

분석할 때 보통 벡터 보다는 데이터 프레임을 가지고 많이 하므로 예제 데이터 프레임을 하나 만들어보겠습니다.  'group'이라는 요인(factor)형 변수와 seq_no 이라는 시간 순서를 나타내는 변수, 그리고 각 group별로 5개씩의 관찰값을 가진 숫자형(numeric) 변수 x로 구성된 데이터 프레임입니다.

 

 

> ##-- make data frame as an example
> group <- rep(c("A", "B"), each = 5)
> seq_no <- rep(1:5, 2)
> set.seed(1234)
> x <- round(100*runif(10), 1)
> 
> x_df <- data.frame(group, seq_no, x)
> x_df
   group seq_no    x
1      A      1 11.4
2      A      2 62.2
3      A      3 60.9
4      A      4 62.3
5      A      5 86.1
6      B      1 64.0
7      B      2  0.9
8      B      3 23.3
9      B      4 66.6
10     B      5 51.4

 

 

 

 

(1) lag() 하려고 하는 기준대로 정렬이 안되어 있으면 -> 먼저 정렬(sorting) 부터!

 

예제로 사용하려고 sample(nrow()) 함수로 무작위로 순서를 섞어서 x_df_random 이라는 데이터 프레임을 만들어보았습니다.  dplyr 패키지의 arrange() 함수를 가지고 group, seq_no 기준으로 정렬을 해보겠습니다. 

 

 

> # if data frame is not ordered properly, 
> # then arrnage it first by lag criteria
> x_df_random <- x_df[sample(nrow(x_df)),]
> x_df_random
   group seq_no    x
7      B      2  0.9
5      A      5 86.1
3      A      3 60.9
10     B      5 51.4
2      A      2 62.2
9      B      4 66.6
6      B      1 64.0
1      A      1 11.4
8      B      3 23.3
4      A      4 62.3
> 
> x_df_seq <- arrange(x_df_random, group, seq_no)
> x_df_seq
   group seq_no    x
1      A      1 11.4
2      A      2 62.2
3      A      3 60.9
4      A      4 62.3
5      A      5 86.1
6      B      1 64.0
7      B      2  0.9
8      B      3 23.3
9      B      4 66.6
10     B      5 51.4

 

 

 

 

(2) mutate() 함수와 lag() 함수로 group_x, x_lag 변수 만들기

 

 

> # making lagged variable at data frame with mutate() and lag() > x_df_seq_lag <- mutate(x_df_seq, + group_lag = lag(group, 1), + x_lag = lag(x, 1)) > > x_df_seq_lag group seq_no x group_lag x_lag 1 A 1 11.4 <NA> NA 2 A 2 62.2 A 11.4 3 A 3 60.9 A 62.2 4 A 4 62.3 A 60.9 5 A 5 86.1 A 62.3 6 B 1 64.0 A 86.1 <- need to delete this row 7 B 2 0.9 B 64.0 8 B 3 23.3 B 0.9 9 B 4 66.6 B 23.3 10 B 5 51.4 B 66.6

 

 

 

 

(3) group 과 group_lag 의 값이 서로 다르면 그 행(row)은 filter() 함수로 제외하기

 

 

> # if group and group_lag are different, then delete the row
> x_df_seq_lag_2 <- x_df_seq_lag %>% 
+   filter(group == group_lag)
> 
> x_df_seq_lag_2
  group seq_no    x group_lag x_lag
1     A      2 62.2         A  11.4
2     A      3 60.9         A  62.2
3     A      4 62.3         A  60.9
4     A      5 86.1         A  62.3
5     B      2  0.9         B  64.0
6     B      3 23.3         B   0.9
7     B      4 66.6         B  23.3
8     B      5 51.4         B  66.6

 

 

 

 

(4) group별로 x와 x_lag 값의 차이가 가장 큰 값(max)과 가장 작은 값(min) 구하기

 

지지난번 포스팅에서 소개했던 group_by()와 summarise(max()), summarise(min()) 함수를 이용하면 되겠습니다.

 

> # select max and min of difference between x and x_lag
> x_df_seq_lag_2 %>% 
+   group_by(group) %>% 
+   summarise(max_lag = max(x - x_lag, na.rm = TRUE), 
+             min_lag = min(x - x_lag, na.rm = TRUE))
# A tibble: 2 x 3
   group max_lag min_lag
  <fctr>   <dbl>   <dbl>
1      A    50.8    -1.3
2      B    43.3   -63.1

 

 

 

그리 어렵지 않지요? 

많은 도움이 되었기를 바랍니다.

 

다음번 포스팅에서는 dplry package window function 세번째로 시간으로 Cumulative aggregates 를 하는데 사용하는 cumall(), cumany(), cummean() 함수, 그리고 Recycled aggregates 에 대해서 알아보겠습니다.

 

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Posted by R Friend R_Friend