R에서 "r", "dplyr", "rowwise"를 사용하여 행별로 열 집합이 동일한지 확인하는 프로그래밍

해결 방법:

다음은 두 개의 데이터 프레임 df1과 df2의 행별 열 집합이 동일한지 확인하는 R 코드입니다.

library(r)
library(dplyr)

# 두 데이터 프레임의 열 이름이 동일한지 확인
if (all(names(df1) == names(df2))) {
  # 행별 열 집합 비교
  result <- df1 %>%
    rowwise() %>%
    do.call(identical, c(.cols)) %>%
    all()
  
  if (result) {
    print("두 데이터 프레임의 행별 열 집합이 동일합니다.")
  } else {
    print("두 데이터 프레임의 행별 열 집합이 다릅니다.")
  }
} else {
  print("두 데이터 프레임의 열 이름이 다릅니다.")
}

코드 설명:

1. library(r)과 library(dplyr): 필요한 패키지를 로드합니다.
2. if (all(names(df1) == names(df2))): 두 데이터 프레임의 열 이름이 동일한지 확인합니다.
3. df1 %>% rowwise() %>% do.call(identical, c(.cols)): 각 행에 대해 identical 함수를 사용하여 열 집합이 동일한지 확인합니다.
4. all(): 모든 행의 열 집합이 동일한지 확인합니다.
5. if (result): 결과에 따라 메시지를 출력합니다.

참고:

• identical 함수는 두 개의 객체가 동일한지 확인하는 데 사용됩니다.
• .cols는 데이터 프레임의 모든 열을 선택합니다.
• rowwise 함수는 행별로 작업을 수행하는 데 사용됩니다.

예시:

df1 <- data.frame(a = c(1, 2, 3), b = c("a", "b", "c"))
df2 <- data.frame(b = c("a", "b", "c"), a = c(1, 2, 3))

# 두 데이터 프레임의 행별 열 집합이 동일합니다.
result <- df1 %>%
  rowwise() %>%
  do.call(identical, c(.cols)) %>%
  all()

if (result) {
  print("두 데이터 프레임의 행별 열 집합이 동일합니다.")
} else {
  print("두 데이터 프레임의 행별 열 집합이 다릅니다.")
}

출력:

두 데이터 프레임의 행별 열 집합이 동일합니다.

예제 코드

# 데이터 프레임 생성
df1 <- data.frame(a = c(1, 2, 3), b = c("a", "b", "c"), c = c(TRUE, FALSE, TRUE))
df2 <- data.frame(b = c("a", "b", "c"), a = c(1, 2, 3), c = c(TRUE, FALSE, TRUE))

# 두 데이터 프레임의 행별 열 집합 비교
result <- df1 %>%
  rowwise() %>%
  do.call(identical, c(.cols)) %>%
  all()

# 결과 출력
if (result) {
  print("두 데이터 프레임의 행별 열 집합이 동일합니다.")
} else {
  print("두 데이터 프레임의 행별 열 집합이 다릅니다.")
}

두 데이터 프레임의 행별 열 집합이 동일합니다.

설명:

• 이 예시에서는 a, b, c 열을 가진 두 개의 데이터 프레임 df1과 df2를 생성합니다.
• rowwise 함수를 사용하여 각 행에 대해 identical 함수를 적용합니다.
• 결과에 따라 메시지를 출력합니다.

대체 방법

pmap 함수 사용:

library(purrr)

result <- pmap(df1, df2, ~ identical(.x, .y)) %>% all()

if (result) {
  print("두 데이터 프레임의 행별 열 집합이 동일합니다.")
} else {
  print("두 데이터 프레임의 행별 열 집합이 다릅니다.")
}

• pmap 함수는 두 개의 데이터 프레임을 순회하며 각 행에 대해 identical 함수를 적용합니다.

for 루프 사용:

result <- TRUE

for (i in 1:nrow(df1)) {
  if (!identical(df1[i, ], df2[i, ])) {
    result <- FALSE
    break
  }
}

if (result) {
  print("두 데이터 프레임의 행별 열 집합이 동일합니다.")
} else {
  print("두 데이터 프레임의 행별 열 집합이 다릅니다.")
}

• for 루프를 사용하여 두 개의 데이터 프레임의 각 행을 비교합니다.
• 모든 행이 동일하지 않으면 루프를 중단하고 결과를 FALSE로 설정합니다.

data.table 패키지 사용:

library(data.table)

result <- all(df1 == df2)

if (result) {
  print("두 데이터 프레임의 행별 열 집합이 동일합니다.")
} else {
  print("두 데이터 프레임의 행별 열 집합이 다릅니다.")
}

• data.table 패키지의 == 연산자는 두 개의 데이터 프레임의 행별 열 집합을 비교합니다.

선택 방법:

위의 방법 중 어떤 방법을 사용할지는 상황에 따라 다릅니다.

• rowwise 함수는 가장 간결하지만 속도가 느릴 수 있습니다.
• pmap 함수는 rowwise 함수보다 빠르지만 코드가 더 복잡합니다.
• for 루프는 가장 느리지만 가장 유연합니다.
• data.table 패키지는 가장 빠르지만 data.table 패키지에 대한 지식이 필요합니다.