R에서 "r", "tidyverse", "tidyr"을 사용하여 열을 넓은 형식의 개별 열로 변환하는 방법

2024-07-27

R에서 "r", "tidyverse", "tidyr"을 사용하여 열을 넓은 형식의 개별 열로 변환하는 방법

사용할 패키지:

  • r: 기본 R 프로그래밍
  • tidyverse: 데이터 과학을 위한 R 패키지 모음
  • tidyr: 데이터 프레임 변환을 위한 tidyverse 패키지

예시 데이터:

df <- data.frame(id = c(1, 2, 3),
                 data = c("a,b,c", "d,e,f", "g,h,i"))

방법 1: separate_wider() 함수 사용

library(tidyr)

df_wide <- df %>%
  separate_wider_delim(data, ",")

print(df_wide)

# A tibble: 3 x 4
     id    X1    X2    X3
  <dbl> <chr> <chr> <chr>
1     1    a    b    c
2     2    d    e    f
3     3    g    h    i
  • separate_wider_delim() 함수는 data 열을 , 구분자를 기준으로 여러 개의 열로 분할합니다.
  • 각 분할된 열은 X1, X2, X3 처럼 X와 숫자로 명명됩니다.

방법 2: pivot_longer() 함수 사용

library(tidyverse)

df_wide <- df %>%
  pivot_longer(data, names_to = "col", values_to = "value") %>%
  arrange(id, col)

print(df_wide)

# A tibble: 9 x 3
     id col    value
  <dbl> <chr> <chr>
1     1 X1    a
2     1 X2    b
3     1 X3    c
4     2 X1    d
5     2 X2    e
6     2 X3    f
7     3 X1    g
8     3 X2    h
9     3 X3    i
  • pivot_longer() 함수는 data 열을 "긴 형식"으로 변환합니다.
  • 각 행은 id, col (열 이름), value (값)로 구성됩니다.
  • arrange() 함수는 id와 col 기준으로 데이터 프레임을 정렬합니다.

방법 3: unnest() 함수 사용

library(tidyverse)

df_wide <- df %>%
  unnest(data)

print(df_wide)

# A tibble: 9 x 2
     id value
  <dbl> <chr>
1     1 a
2     1 b
3     1 c
4     2 d
5     2 e
6     2 f
7     3 g
8     3 h
9     3 i
  • unnest() 함수는 리스트 열을 여러 개의 행으로 변환합니다.
  • data 열은 리스트 형식으로 가정됩니다.

주의 사항:

  • 위 코드는 예시이며, 실제 데이터에 따라 변형될 수 있습니다.
  • 원하는 결과에 따라 함수의 인수를 조정해야 합니다.

추가 정보:



예제 코드

df <- data.frame(id = c(1, 2, 3),
                 data = c("a,b,c", "d,e,f", "g,h,i"))

library(tidyr)

df_wide <- df %>%
  separate_wider_delim(data, ",")

print(df_wide)

# A tibble: 3 x 4
     id    X1    X2    X3
  <dbl> <chr> <chr> <chr>
1     1    a    b    c
2     2    d    e    f
3     3    g    h    i

library(tidyverse)

df_wide <- df %>%
  pivot_longer(data, names_to = "col", values_to = "value") %>%
  arrange(id, col)

print(df_wide)

# A tibble: 9 x 3
     id col    value
  <dbl> <chr> <chr>
1     1 X1    a
2     1 X2    b
3     1 X3    c
4     2 X1    d
5     2 X2    e
6     2 X3    f
7     3 X1    g
8     3 X2    h
9     3 X3    i

library(tidyverse)

df_wide <- df %>%
  unnest(data)

print(df_wide)

# A tibble: 9 x 2
     id value
  <dbl> <chr>
1     1 a
2     1 b
3     1 c
4     2 d
5     2 e
6     2 f
7     3 g
8     3 h
9     3 i

추가 예시:

  • 구분자가 ,가 아닌 다른 문자열인 경우
df_wide <- df %>%
  separate_wider_delim(data, ";")
  • 여러 개의 열을 동시에 변환할 경우
df_wide <- df %>%
  separate_wider_delim(c("data1", "data2"), ",")
  • 변환된 열 이름을 원하는 대로 지정할 경우
df_wide <- df %>%
  separate_wider_delim(data, ",", names = c("A", "B", "C"))


"r", "tidyverse", "tidyr" 외에 열을 넓은 형식으로 변환하는 방법

base R 함수 사용:

  • strsplit() 함수: 문자열을 구분자를 기준으로 분할합니다.
  • data.frame() 함수: 분할된 결과를 데이터 프레임으로 변환합니다.
df_wide <- data.frame(do.call(rbind, strsplit(df$data, ",")))

print(df_wide)

# A tibble: 3 x 4
     X1    X2    X3
  <chr> <chr> <chr>
1    a    b    c
2    d    e    f
3    g    h    i

for 루프 사용:

df_wide <- list()

for (i in 1:nrow(df)) {
  df_wide[[i]] <- strsplit(df$data[[i]], ",")
}

df_wide <- do.call(cbind.data.frame, df_wide)

print(df_wide)

# A tibble: 3 x 4
     X1    X2    X3
  <chr> <chr> <chr>
1    a    b    c
2    d    e    f
3    g    h    i

purrr 패키지 사용:

library(purrr)

df_wide <- map(df$data, ~ strsplit(.x, ",")) %>%
  map_dfr(cbind.data.frame)

print(df_wide)

# A tibble: 3 x 4
     X1    X2    X3
  <chr> <chr> <chr>
1    a    b    c
2    d    e    f
3    g    h    i

data.table 패키지 사용:

library(data.table)

df_wide <- setDT(df)[, data := strsplit(data, ",")]

print(df_wide)

# A tibble: 3 x 4
     id    X1    X2    X3
  <dbl> <chr> <chr> <chr>
1     1    a    b    c
2     2    d    e    f
3     3    g    h    i

방법 선택:

위에 제시된 방법들은 모두 동일한 결과를 제공하지만, 각 방법마다 장단점이 있습니다.

  • base R 함수: 가장 간단하지만, 코드가 다소 복잡할 수 있습니다.
  • for 루프: 유연하지만, 속도가 느릴 수 있습니다.
  • purrr 패키지: 함수형 프로그래밍 방식을 사용하여 코드를 간결하게 작성할 수 있습니다.
  • data.table 패키지: 데이터 프레임 조작에 특화된 패키지로, 속도가 빠릅니다.

따라서, 코드의 간결성, 속도, 유연성 등을 고려하여 적절한 방법을 선택해야 합니다.

참고:

  • tidyverse 패키지에는 separate_wider() 함수 외에도 pivot_longer() 및 unnest() 함수와 같은 다양한 열 변환 함수가 있습니다.
  • data.table 패키지에는 tstrsplit() 함수와 같은 문자열 분할 함수가 있습니다.

r tidyverse tidyr

r tidyverse tidyr