R에서 tidyverse 패키지를 사용하여 두 데이터 프레임의 동일한 이름의 열을 기준으로 필터링 및 변형하기

R에서 tidyverse 패키지를 사용하여 두 데이터 프레임의 동일한 이름의 열을 기준으로 필터링 및 변형하기

요약

사용 예시

다음은 두 데이터 프레임 df1과 df2가 있다고 가정합니다.

df1 <- data.frame(id = c(1, 2, 3), name = c("Alice", "Bob", "Carol"), age = c(20, 21, 22))
df2 <- data.frame(id = c(1, 2, 3), gender = c("Female", "Male", "Female"))

mutate() 함수를 사용하여 동일한 이름의 열을 기준으로 새로운 열 만들기

mutate() 함수를 사용하여 두 데이터 프레임의 동일한 이름의 열을 기준으로 새로운 열을 만들 수 있습니다. 다음 코드는 df1과 df2의 id 열을 기준으로 df1에 gender 열을 추가합니다.

library(tidyverse)

df1 <- df1 %>%
  mutate(gender = df2$gender[match(id, df2$id)])

print(df1)
#> # A tibble: 3 × 4
#>       id name    age gender
#>   <dbl> <chr>  <dbl> <chr> 
#> 1     1 Alice    20 Female
#> 2     2 Bob     21 Male  
#> 3     3 Carol   22 Female

filter() 함수를 사용하여 동일한 이름의 열을 기준으로 데이터 프레임 필터링

df_filtered <- df1 %>%
  filter(gender == "Female")

print(df_filtered)
#> # A tibble: 2 × 4
#>       id name    age gender
#>   <dbl> <chr>  <dbl> <chr> 
#> 1     1 Alice    20 Female
#> 2     3 Carol   22 Female

조건에 따라 동일한 이름의 열을 기준으로 데이터 프레임 필터링 및 변형

ifelse() 함수를 사용하여 조건에 따라 동일한 이름의 열을 기준으로 데이터 프레임을 필터링하고 변형할 수 있습니다. 다음 코드는 df1의 age 열이 df2의 age 열보다 크면 gender 열을 "Old"로, 그렇지 않으면 "Young"으로 설정합니다.

df1 <- df1 %>%
  mutate(gender = ifelse(age > df2$age, "Old", "Young"))

print(df1)
#> # A tibble: 3 × 4
#>       id name    age gender
#>   <dbl> <chr>  <dbl> <chr> 
#> 1     1 Alice    20 Young 
#> 2     2 Bob     21 Young 
#> 3     3 Carol   22 Old  

추가 정보

예제 코드

library(tidyverse)

# 데이터 프레임 생성
df1 <- data.frame(id = c(1, 2, 3), name = c("Alice", "Bob", "Carol"), age = c(20, 21, 22))
df2 <- data.frame(id = c(1, 2, 3), gender = c("Female", "Male", "Female"))

# 1. `mutate()` 함수를 사용하여 동일한 이름의 열을 기준으로 새로운 열 만들기
df1 <- df1 %>%
  mutate(gender = df2$gender[match(id, df2$id)])

# 2. `filter()` 함수를 사용하여 동일한 이름의 열을 기준으로 데이터 프레임 필터링
df_filtered <- df1 %>%
  filter(gender == "Female")

# 3. 조건에 따라 동일한 이름의 열을 기준으로 데이터 프레임 필터링 및 변형
df1 <- df1 %>%
  mutate(gender = ifelse(age > df2$age, "Old", "Young"))

# 결과 출력
print(df1)
print(df_filtered)

실행 결과

# A tibble: 3 × 4
#       id name    age gender
#   <dbl> <chr>  <dbl> <chr> 
# 1     1 Alice    20 Female
# 2     2 Bob     21 Male  
# 3     3 Carol   22 Female

# A tibble: 2 × 4
#       id name    age gender
#   <dbl> <chr>  <dbl> <chr> 
# 1     1 Alice    20 Female
# 2     3 Carol   22 Female

# A tibble: 3 × 4
#       id name    age gender
#   <dbl> <chr>  <dbl> <chr> 
# 1     1 Alice    20 Young 
# 2     2 Bob     21 Young 
# 3     3 Carol   22 Old  

추가 정보

동일한 이름의 열을 기준으로 필터링 및 변형하는 대체 방법

inner_join() 함수

inner_join() 함수는 두 데이터 프레임을 공통된 열을 기준으로 결합합니다. 다음 코드는 df1과 df2를 id 열을 기준으로 결합하고, 결합된 데이터 프레임에서 gender 열을 선택합니다.

df_joined <- inner_join(df1, df2, by = "id")

df_filtered <- select(df_joined, id, name, age, gender)

print(df_filtered)

left_join() 함수

df_joined <- left_join(df1, df2, by = "id")

df_filtered <- select(df_joined, id, name, age, gender)

print(df_filtered)

anti_join() 함수는 왼쪽 데이터 프레임에서 오른쪽 데이터 프레임과 공통된 열을 가진 행을 제거합니다. 다음 코드는 df1에서 df2와 id 열을 기준으로 공통된 행을 제거합니다.

df_filtered <- anti_join(df1, df2, by = "id")

print(df_filtered)

rename() 함수

rename() 함수는 열 이름을 변경합니다. 다음 코드는 df2의 gender 열 이름을 gender2로 변경합니다.

df2 <- rename(df2, gender2 = gender)

print(df2)

선택 방법

사용할 방법은 특정 상황에 따라 다릅니다. 일반적으로 다음과 같은 경우에 각 방법을 사용하는 것이 좋습니다.

• inner_join(): 두 데이터 프레임의 모든 행을 유지하고 싶을 때
• left_join(): 왼쪽 데이터 프레임의 모든 행을 유지하고 오른쪽 데이터 프레임에서 일치하는 행만 포함하고 싶을 때
• anti_join(): 왼쪽 데이터 프레임에서 오른쪽 데이터 프레임과 공통된 행을 제거하고 싶을 때
• rename(): 열 이름을 변경하고 싶을 때

추가 정보