[R] 데이터전처리, 조작을 위한 dplyr 패키지 : filter() 함수, slice() 함수, arrange() 함수, select() 함수, rename() 함수
R 분석과 프로그래밍/R 데이터 전처리 2016. 9. 12. 23:58이번 포스팅에서는 데이터프레임(dataframe)을 위한 데이터 전처리, 조작(data pre-processing, data manipulation)을 쉽고! 빠르게! 할 수 있도록 해주는 dplyr 패키지에 대해서 알아보겠습니다.
R help에 검색해보면 dplyr 패키지를 아래와 같이 소개하고 있습니다.
dplyr은 유연한 데이터 조작의 문법을 제공합니다. 이것은 plyr의 차기작으로서, 데이터프레임을 집중적으로 다루는 툴입니다
dplyr provides a flexible grammar of data manipulation. It's the next iteration of plyr, focused on tools for working with data frames (hence the d in the name)
데이터 조작을 위한 문법으로 체계화를 해서 한번 배워놓으면 쉽다는 점과 더불어, C언어로 만들어서 매우 빠르다는 점도 dplyr 패키지의 크나큰 장점 중의 하나입니다.
아마 R을 좀 다룬 분이라면은 그래프/시각화를 문법으로 승화시켜서 체계를 잡아놓은 "ggplot2" package ( "ggplot is an implementation of the grammer of Graphics in R")를 알고 계실텐데요, 이 ggplot2를 만든 그 유명한 Hadley Wickham 이 dplyr 패키지도 만들었습니다.
아래에 소개한 것처럼, r-bloggers.com에 소개되어 있는 Hadley 인 인터뷰를 보면, 기존 통계학에서는 데이터 전처리(Data munging and manipulation)를 "내 일이 아니야"라고 무시했었다고 합니다. 그런데 Hadley Wickham이 보기에는 모델링과 시각화로 부터 통찰을 끄집에 내는데 있어서 데이터 조작, 전처리가 매우 중요하고 또 어려운 영역이라고 보기에 Hadley가 직접 나서서 이를 도와줄 수 있는 R packages를 만들었다고 나오네요. ^^b
"Hadley Wickham on why he created all those R packages"
“There are definitely some academic statisticians who just don’t understand why what I do is statistics, but basically I think they are all wrong . What I do is fundamentally statistics. The fact that data science exists as a field is a colossal failure of statistics.
To me, that is what statistics is all about. It is gaining insight from data using modelling and visualization. Data munging and manipulation is hard and statistics has just said that’s not our domain.”
* source : https://www.r-bloggers.com/hadley-wickham-on-why-he-created-all-those-r-packages/
Hadley Wickham의 Github repository 주소는요 https://github.com/hadley?tab=repositories 입니다. 여기 가보시면 엄청나게 많은 R packages들에 입이 쩍 벌어질겁니다. 만약에 노벨상에 R community에 기여한 공로를 치하하는 상으로 '노벨 R 상'이 있다면 Hadley Wickham이 그 첫번째 수상자가 된다고 해도 전혀 이상할게 없을 정도로 정말 R의 확산에 지대한 공헌을 하신 분입니다.
서론이 길었습니다. ggplot2가 시각화/그래프에 관한한 우리를 실망시키지 않았듯이, dplyr 또한 데이터 전처리에 관한한 coverage의 방대함과 문법의 명료함이 우리를 매료시킬 것이라고 생각하며, 하나씩 예를 들어 설명을 시작해 보겠습니다.
아래의 설명은 browseVignettes(package = "dplyr") 치면 팝업으로 나오는 "Introduction to dplyr" HTML 페이지를 참조하였습니다.
예제로 사용할 데이터는 MASS 패키지에 들어있는 Cars93 데이터프레임입니다. 원래는 93개의 자동차 관측치에 27개의 변수를 가지고 있는데요, 예시들기 편하도록 앞에서부터 변수 8개만 선택해서 사용하겠습니다. (Cars93_1 dataframe)
> library(MASS) > # subset Cars93 > Cars93_1 <- Cars93[, 1:8] > str(Cars93_1) 'data.frame': 93 obs. of 8 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 ...
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단일 테이블을 대상으로 하는 dplyr 패키지의 함수들(Single table verbs)을 표로 정리해보면 아래와 같습니다.
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dplyr verbs |
description |
similar {package} function |
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filter() |
Filter rows with condition |
{base} subset |
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slice() |
Filter rows with position |
{base} subset |
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arrange() |
Re-order or arrange rows |
{base} order |
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select() |
Select columns |
{base} subset |
| > select(df, starts_with()) | Select columns that start with a prefix | |
| > select(df, ends_with()) | Select columns that end with a prefix | |
| > select(df, contains()) | Select columns that contain a character string | |
| > select(df, matchs()) | Select columns that match a regular expression | |
| > select(df, one_of()) | Select columns that are from a group of names | |
| > select(df, num_range()) | Select columns from num_range a to n with a prefix | |
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rename() |
Rename column name |
{reshape} rename |
| distinct() | Extract distinct(unique) rows | {base} unique |
| sample_n() | Random sample rows for a fixed number | {base} sample |
| sample_frac() | Random sample rows for a fixed fraction | {base} sample |
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mutate() |
Create(add) new columns. |
{base} transform |
| transmute() |
Create(add) new columns. transmute() only keeps the new columns. |
{base} transform |
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summarise() |
Summarise values |
{base} summary |
하나씩 설명을 이어가보면요,
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(1) 데이터 프레임의 행 부분집합 선별 (select row subset from data frame) : filter(), slice() |
(1-1) filter(dataframe, filter condition 1, filter condition 2, ...)
: &(AND) 조건으로 row 데이터 부분집합 선별 (select a subset of rows in a data frame with 'AND' condition)
Cars93_1 데이터 프레임에 차종(Type)별로 보면 Compact 차종이 총 16개 있음을 알 수 있습니다.
[문제] 차종(Type)이 "Compact"이면서 & 최대가격(Max.Price)이 20 백$ 이하이고 & 고속도로 연비(MPG.highway) 가 30 이상인 관측치를 선별하시오.
위 문제는 아래와 같이 dplyr의 filter() 함수를 사용하면 됩니다. 참고로, subset() 함수의 subset과 동일한 기능을 합니다.
> # number of cars by Type > table(Cars93_1$Type) Compact Large Midsize Small Sporty Van 16 11 22 21 14 9 > > install.packages("dplyr")> # filter() : select a subset of rows in a data frame > filter(Cars93_1, Type == c("Compact"), Max.Price <= 20, MPG.highway >= 30) Manufacturer Model Type Min.Price Price Max.Price MPG.city MPG.highway 1 Chevrolet Cavalier Compact 8.5 13.4 18.3 25 36 2 Chevrolet Corsica Compact 11.4 11.4 11.4 25 34 3 Mazda 626 Compact 14.3 16.5 18.7 26 34 4 Nissan Altima Compact 13.0 15.7 18.3 24 30 5 Oldsmobile Achieva Compact 13.0 13.5 14.0 24 31 6 Pontiac Sunbird Compact 9.4 11.1 12.8 23 31
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(1-2) filter(dataframe, filter condition 1 | filter condition 2 | ...)
: |(OR) 조건으로 row 데이터 부분집합 선별 (select a subset of rows in a data frame with 'OR' condition)
OR(또는) 조건으로 부분집합을 선별하려면 '|'를 사용하면 됩니다. (subset() 함수와 동일)
[문제] 차종(Type)이 "Compact"이거나 |(OR) 최대가격(Max.Price)이 20 백$ 이하이거나 |(OR) 고속도로 연비(MPG.highway) 가 30 이상인 관측치를 선별하시오.
위 문제는 래와 같이 dplyr의 filter() 함수를 사용하면 됩니다.
> # filter(dataframe, condition1 | condition2) : or > filter(Cars93_1, Type == c("Compact") | Max.Price <= 20 | MPG.highway >= 30) Manufacturer Model Type Min.Price Price Max.Price MPG.city MPG.highway 1 Acura Integra Small 12.9 15.9 18.8 25 31 2 Audi 90 Compact 25.9 29.1 32.3 20 26 3 BMW 535i Midsize 23.7 30.0 36.2 22 30 4 Buick Century Midsize 14.2 15.7 17.3 22 31 5 Chevrolet Cavalier Compact 8.5 13.4 18.3 25 36 6 Chevrolet Corsica Compact 11.4 11.4 11.4 25 34 7 Chevrolet Camaro Sporty 13.4 15.1 16.8 19 28 ..... 이하 생략 (총 58개 관측치) .....
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(1-3) slice(dataframe, from, to) : 위치를 지정해서 row 데이터 부분집합 선별하기
filter()가 조건에 의한 선별이었다면, 위치(position)를 사용해서 부분집합 선별은 slice() 함수를 사용합니다.
[문제] Cars93_1 데이터프레임의 6번째에서 10번째 행(row)의 데이터를 선별하시오.
> # slice() : select rows by position > slice(Cars93_1, 6:10) Manufacturer Model Type Min.Price Price Max.Price MPG.city MPG.highway 1 Buick Century Midsize 14.2 15.7 17.3 22 31 2 Buick LeSabre Large 19.9 20.8 21.7 19 28 3 Buick Roadmaster Large 22.6 23.7 24.9 16 25 4 Buick Riviera Midsize 26.3 26.3 26.3 19 27 5 Cadillac DeVille Large 33.0 34.7 36.3 16 25
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(2) 데이터 프레임 행 정렬하기 (arrange rows of data frame) : arrange() |
(2) arrange(dataframe, order criterion 1, order criterion 2, ...)
데이터 프레임을 정렬할 때 arrange() 함수를 쓰면 매우 편리합니다.
여러개의 기준에 의해서 정렬을 하고 싶으면 기준 변수를 순서대로 나열하면 됩니다.
기본 정렬 옵셥은 오름차순(ascending)이며, 만약 내림차순(descending) 으로 정렬을 하고 싶다면 desc()를 입력해주면 됩니다.
[문제] 고속도로 연비(MPG.highway) 가 높은 순서대로 정렬을 하시오. 만약 고속도로 연비가 동일하다면 최고가격(Max.Price)가 낮은 순서대로 정렬하시오. (난 연비가 높고 가격은 낮은 차가 좋아~)
> # arrange() : reorder rows of data frame > arrange(Cars93_1, desc(MPG.highway), Max.Price) Manufacturer Model Type Min.Price Price Max.Price MPG.city MPG.highway 1 Geo Metro Small 6.7 8.4 10.0 46 50 2 Honda Civic Small 8.4 12.1 15.8 42 46 3 Suzuki Swift Small 7.3 8.6 10.0 39 43 4 Pontiac LeMans Small 8.2 9.0 9.9 31 41 5 Saturn SL Small 9.2 11.1 12.9 28 38 6 Mazda 323 Small 7.4 8.3 9.1 29 37 7 Subaru Justy Small 7.3 8.4 9.5 33 37 8 Toyota Tercel Small 7.8 9.8 11.8 32 37 9 Mazda Protege Small 10.9 11.6 12.3 28 36 10 Geo Storm Sporty 11.5 12.5 13.5 30 36 .... 이하 생략 ....
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참고로, arrange() 함수 말고도 아래처럼 order() 함수를 사용해서 indexing 하는 방법도 있습니다만, 아무래도 arrange() 함수가 더 깔끔하고 해석하기에 좋습니다.
> Cars93[order(-Cars93_1$MPG.highway, Cars93_1$Max.Price), ] Manufacturer Model Type Min.Price Price Max.Price MPG.city MPG.highway 39 Geo Metro Small 6.7 8.4 10.0 46 50 42 Honda Civic Small 8.4 12.1 15.8 42 46 83 Suzuki Swift Small 7.3 8.6 10.0 39 43 73 Pontiac LeMans Small 8.2 9.0 9.9 31 41 79 Saturn SL Small 9.2 11.1 12.9 28 38 53 Mazda 323 Small 7.4 8.3 9.1 29 37 80 Subaru Justy Small 7.3 8.4 9.5 33 37 84 Toyota Tercel Small 7.8 9.8 11.8 32 37 54 Mazda Protege Small 10.9 11.6 12.3 28 36 40 Geo Storm Sporty 11.5 12.5 13.5 30 36
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(3) 데이터 프레임 변수 선별하기 : select() |
(3-1) select(dataframe, VAR1, VAR2, ...) : 선별하고자 하는 변수 이름을 기입
[문제] Cars93_1 데이터 프레임으로부터 제조사명(Manufacturer), 최대가격(Max.Price), 고속도로연비(MPG.highway) 3개 변수(칼럼)를 선별하시오.
> # select() : Select columns by name > select(Cars93_1, Manufacturer, Max.Price, MPG.highway) Manufacturer Max.Price MPG.highway 1 Acura 18.8 31 2 Acura 38.7 25 3 Audi 32.3 26 4 Audi 44.6 26 5 BMW 36.2 30 .... 이하 생략 .... |
(3-2) select(dataframe, VAR_a:VAR_n, ...) : a번째부터 n번째 변수 선별
서로 인접해서 줄지어서 있는 변수들을 선별하고자 할 때는 아래의 예시처럼 ':'를 사용하면 됩니다.
[문제] Cars93_1 데이터 프레임에서 1번째에 위치한 제조사(Manufacturer) ~ 5번째에 위치한 가격(Price)까지의 서로 이어저 있는 총 5개의 변수들을 선별하시오.
> select(Cars93_1, Manufacturer:Price) Manufacturer Model Type Min.Price Price 1 Acura Integra Small 12.9 15.9 2 Acura Legend Midsize 29.2 33.9 3 Audi 90 Compact 25.9 29.1 4 Audi 100 Midsize 30.8 37.7 5 BMW 535i Midsize 23.7 30.0 .... 이하 생략 .... |
아래와 같이 서로 인접해서 줄지어서 있는 변수들의 위치를 알고 있으면 (가령 a부터 n번째 위치) 'a:n'처럼 숫자를 직접 입력해주면 바로 위의 결과와 동일한 결과를 얻을 수 있습니다.
> select(Cars93_1, 1:5) Manufacturer Model Type Min.Price Price 1 Acura Integra Small 12.9 15.9 2 Acura Legend Midsize 29.2 33.9 3 Audi 90 Compact 25.9 29.1 4 Audi 100 Midsize 30.8 37.7 5 BMW 535i Midsize 23.7 30.0 .... 이하 생략 .... |
참고로, dplyr 패키지의 select() 함수는 base패키지에 내장되어 있는 subset(dataframe, select=...) 함수와 기능이 같습니다. 아래 subset() 함수 결과가 위와 동일합니다. (동일한 기능을 하는 함수가 여러개 있으니깐 헷갈리지요? ^^;)
> subset(Cars93_1, select = c(Manufacturer:Price)) Manufacturer Model Type Min.Price Price 1 Acura Integra Small 12.9 15.9 2 Acura Legend Midsize 29.2 33.9 3 Audi 90 Compact 25.9 29.1 4 Audi 100 Midsize 30.8 37.7 5 BMW 535i Midsize 23.7 30.0 .... 이하 생략 .... |
(3-3) select(dataframe, -(VAR_a:VAR_n)) : a번째부터 n번째 변수는 쏙 빼고 선별
다시 dplyr 패키지로 돌아와서요, select() 함수에서 변수 앞에 '-'(minus) 부호를 사용하면 그 변수는 빼고(to drop variables) 선별하라는 뜻입니다.
> # select(dataframe, -var1, -var2, ...) : to drop variables .... 이하 생략 .... |
(3-4) select(dataframe, starts_with("xx_name")) : "xx_name"으로 시작하는 모든 변수 선별
select() 함수 안에 starts_with() 를 사용해서 "xx_name"으로 시작하는 모든 변수를 선별할 수 있는 재미있는 기능도 가지고 있습니다.
[문제] Cars93_1 데이터 프레임에서 "MPG"로 시작하는 모든 변수를 선별하시오.
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> # select(dataframe, starts_with("xx_name")).... 이하 생략 .... |
"MPG"로 시작하는 변수가 "MPG.city"(도시 연비), "MPG.highway"(고속도로 연비) 두 개가 있군요.
(3-5) select(dataframe, ends_with("xx_name")) : "xx_name"으로 끝나는 모든 변수 선별
starts_with가() 있으면 ends_with()도 있지 않을까 싶지요? 네, 맞습니다. "xx_name"으로 끝나는 모든 변수를 골라내고 싶다면 select() 함수 안에다가 ends_with() 를 추가해주면 됩니다.
[문제] Cars93_1 데이터 프레임에서 "Price"로 끝나는 모든 변수를 선별하시오.
> # select(dataframe, ends_with("xx_name")) > # : select all variables, ending with a "xx_name" prefix > select(Cars93_1, ends_with("Price")) Min.Price Price Max.Price 1 12.9 15.9 18.8 2 29.2 33.9 38.7 3 25.9 29.1 32.3 4 30.8 37.7 44.6 5 23.7 30.0 36.2 .... 이하 생략 .... |
"Price"로 끝나는 변수가 "Min.Price", "Price", "Max.Price" 총 3개가 있군요.
(3-6) select(dataframe, contains("xx_name")) : "xx_name"을 포함하는 모든 변수 선별
select() 함수에 contains() 를 사용하면 특정 이름을 포함하는 모든 변수를 선별할 수 있습니다. 이때 "xx_name"은 대소문자를 구분하지 않습니다.
[문제] Cars93_1 데이터 프레임에 있는 변수들 중에서 "P"를 포함하는 모든 변수를 선별하시오.
> # select(dataframe, contains("xx_string")) > # : select all variables which contains a "xx_string" literal string > select(Cars93_1, contains("P")) Type Min.Price Price Max.Price MPG.city MPG.highway 1 Small 12.9 15.9 18.8 25 31 2 Midsize 29.2 33.9 38.7 18 25 3 Compact 25.9 29.1 32.3 20 26 4 Midsize 30.8 37.7 44.6 19 26 5 Midsize 23.7 30.0 36.2 22 30 .... 이하 생략 .... |
"P"를 포함하는 변수로는 "Type"(<- 이거는 소문자 'p'로서, 대소문자 구분 안함), "Min.Price", "Price", "Max.Price", "MPG.city", "MPG.highway"의 6개 변수가 있군요.
(3-7) select(dataframe, matches(".xx_string.")) : 정규 표현과 일치하는 문자열이 포함된 모든 변수 선별
역시 대소문자는 구분하지 않습니다.
[문제] 변수 문자열 중간에 "P"를 포함하는 변수를 모두 선별하시오
> # select(dataframe, matches(".xx_string.")) > # : Select columns that match a regular expression > head(select(Cars93_1, matches(".P."))) Type Min.Price Max.Price MPG.city MPG.highway 1 Small 12.9 18.8 25 31 2 Midsize 29.2 38.7 18 25 3 Compact 25.9 32.3 20 26 4 Midsize 30.8 44.6 19 26 5 Midsize 23.7 36.2 22 30 6 Midsize 14.2 17.3 22 31
> head(select(Cars93_1, matches("P"))) # exactly the same with contains("P") Type Min.Price Price Max.Price MPG.city MPG.highway 1 Small 12.9 15.9 18.8 25 31 2 Midsize 29.2 33.9 38.7 18 25 3 Compact 25.9 29.1 32.3 20 26 4 Midsize 30.8 37.7 44.6 19 26 5 Midsize 23.7 30.0 36.2 22 30 6 Midsize 14.2 15.7 17.3 22 31 |
위에 match() 옵션 안에다가 앞에 예제에는 (".P.")를, 뒤의 예제에는 점이 없이 ("P")를 사용했는데요, 그 결과를 보고 차이를 아시겠는지요? 앞뒤로 '.'(dot) 을 붙이면 시작과 끝 말고 변수명 중간에만 특정 문자열이 포함된 변수만 선별하라는 뜻입니다. matches(".P.") 로 한 경우에는 "P"로 시작하는 "Price" 변수가 없는 반면에, 그냥 matches("P")로 한 경우는 "P"로 시작하는 "Price"변수가 포함되어 있습니다.
참고로, '.'(dot) 이 없이 matches()를 쓰면 contains() 와 동일한 결과를 반환합니다.
(3-8) select(dataframe, one_of(vars)) : 변수 이름 그룹에 포함된 모든 변수 선별
[문제] "Manufacturer", "MAX.Price", "MPG.highway" 의 3개 변수이름을 포함하는 변수 그룹이 있다고 할 때, Cars93 데이터 프레임에서 이 변수 그룹에 있는 변수가 있다면(<- 즉, 있을 수도 있지만 없을 수도 있다는 뜻임!) 모두 선별하시오.
> # select(dataframe, one_of(vars)) > # : Select columns that are from a group of names > vars <- c("Manufacturer", "MAX.Price", "MPG.highway") > head(select(Cars93_1, one_of(vars))) Manufacturer MPG.highway 1 Acura 31 2 Acura 25 3 Audi 26 4 Audi 26 5 BMW 30 6 Buick 31 Warning message: In one_of(vars) : Unknown variables: `MAX.Price`
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위의 결과를 보니 "MAX.Price"라는 변수는 "Unknown variables"라고 해서 Warning mesage가 뜨는군요. Cars93에 보면 "Max.Price"라는 변수는 있어도 "MAX.Price"라는 변수는 없거든요. 이처럼 변수 그룹 vars 에 나열된 이름 중에서 데이터 프레임에 포함된 변수는 선별해서 반환을 해주고, 만약 해당 이름의 변수가 없다면 그냥 Warning message를 제시해주는 것으로 잘 실행이 됩니다.
반면에 그냥 select() 함수로 위의 변수 그룹을 선별하라고 해보면요, 아래처럼 "object 'MAX.Price' not found" error 메시지와 함께 아예 실행이 안되요. one_of() 함수가 어떤 때 쓰는건지 이제 이해하시겠지요?!
> select(Cars93_1, Manufacturer, MAX.Price, MPG.highway) Error in eval(expr, envir, enclos) : object 'MAX.Price' not found
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(3-9) select(dataframe, num_range("V", a:n)) : 접두사와 숫자 범위를 조합해서 변수 선별
변수 이름이 동일하게 특정 접두사로 시작하는 데이터 프레임의 경우 유용하게 사용할 수 있는 함수입니다.
[문제] "V1", "V2", "V3", "V4"의 4개 변수를 가진 df 데이터 프레임에서 "V2", "V3" 변수를 선별하시오. 단, 이때 접두사 "V"와 숫자 범위 2:3 을 조합해서 쓰는 num_range() 옵션을 사용하시오.
> # select(df, num_range("V", a:n)) > # : Select columns from num_range a to n with a prefix > V1 <- c(rep(1, 10)) > V2 <- c(rep(1:2, 5)) > V3 <- c(rep(1:5, 2)) > V4 <- c(rep(1:10)) > > df <- data.frame(V1, V2, V3, V4) > df V1 V2 V3 V4 1 1 1 1 1 2 1 2 2 2 3 1 1 3 3 4 1 2 4 4 5 1 1 5 5 6 1 2 1 6 7 1 1 2 7 8 1 2 3 8 9 1 1 4 9 10 1 2 5 10 > > select(df, num_range("V", 2:3)) V2 V3 1 1 1 2 2 2 3 1 3 4 2 4 5 1 5 6 2 1 7 1 2 8 2 3 9 1 4 10 2 5
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(4) 데이터 프레임 변수 이름 변경하기 : rename() |
dpylr 패키지의 rename() 함수는 rename(dataframe, new_var1 = old_var1, new_var2 = old_var2, ...) 의 형식으로 사용합니다.
- 새로운 변수 이름을 앞에, 이전 변수이름을 뒤에 위치시킵니다.
- 큰 따옴표 안씁니다. 그냥 변수 이름만 쓰면 됩니다.
- 이름을 변경하고자 하는 변수가 여러개 일 경우 ',' (comma)로 구분해서 연속해서 써줍니다.
[문제] Cars93_1 데이터 프레임의 8개 변수명 앞에 'New_' 라는 접두사(prefix)를 붙여서 변수 이름을 바꾸시오.
> # rename() : rename column name > names(Cars93_1) [1] "Manufacturer" "Model" "Type" "Min.Price" "Price" "Max.Price" [7] "MPG.city" "MPG.highway" >
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이전에 plyr 패키지의 rename() 함수나 reshaple 패키지의 rename() 함수를 사용하던 분이라면 완전 헷갈리실 겁니다. 큰 따옴표("var_name")를 써야 하는건지 말아야 하는건지, 새로운 변수 이름(new_var)과 이전 변수 이름(old_var)의 위치가 앞인지 뒤인지, 변수가 여러개인 경우 c() 로 묶어주어야 하는지 아닌지가 패키지별로 조금씩 다르거든요. (참고 링크=> http://rfriend.tistory.com/41 )
저도 매번 헷갈립니다. -_-; 그래프는 ggplot2로 단일화해 나가듯이... 데이터 전처리는 dplyr 패키지로 단일화해 나가는 것도 헷갈림을 줄일 수 있는 좋은 전략이라고 생각합니다. (기존에 익혔던 함수가 아깝고 불편함을 못느낀다면 현상 유지도 물론 ok.)
dplyr 패키지의 distinct(), sample_n(), sample_frac(), mutate(), transmute(), summarise() 함수에 대해서는 다음번 포스팅에서 소개하겠습니다.
많은 도움이 되었기를 바랍니다.
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