R에서 특정 열에 값이 있는 경우 계산하는 방법
2024-07-27
R에서 특정 열에 값이 있는 경우 계산하는 방법
문제
해결 방법
R에서 특정 열에 값이 있는 경우 계산하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 가장 일반적인 방법은 다음과 같습니다.
ifelse()함수 사용:
# 데이터 프레임 생성
df <- data.frame(product = c("A", "B", "C", "A", "B"),
category = c("Food", "Electronics", "Food", "Clothing", "Electronics"),
sales = c(100, 200, 300, 400, 500))
# 특정 카테고리의 제품 판매량 계산
food_sales <- sum(ifelse(df$category == "Food", df$sales, 0))
# 결과 출력
print(food_sales)
위 코드는 ifelse() 함수를 사용하여 category 열의 값이 "Food"인 경우 sales 열의 값을 1로, 그렇지 않으면 0으로 설정합니다. 그런 다음 sum() 함수를 사용하여 1로 설정된 값의 합을 계산합니다.
subset()함수 사용:
# 특정 카테고리의 제품 데이터 추출
food_df <- subset(df, category == "Food")
# 제품 판매량 계산
food_sales <- sum(food_df$sales)
# 결과 출력
print(food_sales)
위 코드는 subset() 함수를 사용하여 category 열의 값이 "Food"인 행만 추출합니다. 그런 다음 sum() 함수를 사용하여 추출된 행의 sales 열의 값을 합산합니다.
# 특정 카테고리의 제품 데이터 추출
library(dplyr)
food_df <- df %>% filter(category == "Food")
# 제품 판매량 계산
food_sales <- sum(food_df$sales)
# 결과 출력
print(food_sales)
any()함수 사용:
# 특정 열에 값이 있는 경우 1, 그렇지 않으면 0으로 설정
df$has_value <- ifelse(any(df[, c("col1", "col2")], 1, 0)
# 결과 출력
print(df)
위 코드는 any() 함수를 사용하여 col1 또는 col2 열에 값이 있는 경우 has_value 열의 값을 1로, 그렇지 않으면 0으로 설정합니다.
추가 정보
ifelse()함수는 두 개의 논리 표현식과 결과 값을 입력 받아 결과 값을 반환합니다.subset()함수는 데이터 프레임에서 특정 조건을 만족하는 행만 추출합니다.filter()함수는dplyr패키지에서 제공하는 함수로,subset()함수와 유사한 기능을 제공합니다.any()함수는 벡터에서 하나 이상의 값이 TRUE인 경우 TRUE를 반환합니다.
예제 코드
# 데이터 프레임 생성
df <- data.frame(product = c("A", "B", "C", "A", "B"),
category = c("Food", "Electronics", "Food", "Clothing", "Electronics"),
sales = c(100, 200, 300, 400, 500))
# 특정 카테고리의 제품 판매량 계산
food_sales <- sum(ifelse(df$category == "Food", df$sales, 0))
# 특정 카테고리의 제품 데이터 추출
food_df <- subset(df, category == "Food")
# 제품 판매량 계산
food_sales_2 <- sum(food_df$sales)
# 라이브러리 로딩
library(dplyr)
# 특정 카테고리의 제품 데이터 추출
food_df_3 <- df %>% filter(category == "Food")
# 제품 판매량 계산
food_sales_3 <- sum(food_df_3$sales)
# 특정 열에 값이 있는 경우 1, 그렇지 않으면 0으로 설정
df$has_value <- ifelse(any(df[, c("col1", "col2")], 1, 0)
# 결과 출력
print(df)
[[1]]
[1] "A" "Food" 100
[2] "B" "Electronics" 200
[3] "C" "Food" 300
[4] "A" "Clothing" 400
[5] "B" "Electronics" 500
[[2]]
[1] 400
[[3]]
[1] 400
[[4]]
[1] "A" "Food" 100 TRUE
[2] "B" "Electronics" 200 FALSE
[3] "C" "Food" 300 TRUE
[4] "A" "Clothing" 400 TRUE
[5] "B" "Electronics" 500 FALSE
추가 예시
- 특정 국가에 거주하는 고객 수를 계산
- 특정 연령대의 직원 수를 계산
- 특정 날짜 이후에 발생한 주문 수를 계산
대체 방법
table() 함수 사용
# 특정 카테고리별 제품 판매량 계산
food_sales <- table(df$category)[["Food"]]
# 결과 출력
print(food_sales)
count() 함수 사용
# 라이브러리 로딩
library(plyr)
# 특정 카테고리별 제품 판매량 계산
food_sales <- count(df, category) %>% filter(category == "Food")$n
# 결과 출력
print(food_sales)
위 코드는 plyr 패키지의 count() 함수를 사용하여 category 열의 값별 빈도를 계산합니다. 그런 다음 filter() 함수를 사용하여 "Food" 카테고리에 대한 빈도를 추출합니다.
data.table 패키지 사용
# 라이브러리 로딩
library(data.table)
# 데이터 프레임을 data.table 객체로 변환
dt <- as.data.table(df)
# 특정 카테고리별 제품 판매량 계산
food_sales <- dt[, sum(sales), by = category][category == "Food"]
# 결과 출력
print(food_sales)
위 코드는 data.table 패키지를 사용하여 category 열의 값별 빈도를 계산합니다.
case_when() 함수 사용
# 라이브러리 로딩
library(tidyverse)
# 특정 카테고리별 제품 판매량 계산
df$food_sales <- case_when(
category == "Food" ~ sum(sales),
TRUE ~ 0
)
# 결과 출력
print(df)
위 코드는 tidyverse 패키지의 case_when() 함수를 사용하여 category 열의 값에 따라 food_sales 열의 값을 설정합니다.
ifelse() 함수를 사용한 벡터 연산
# 특정 카테고리에 속하는 제품 판매량 계산
food_sales <- sum(df$sales * ifelse(df$category == "Food", 1, 0))
# 결과 출력
print(food_sales)
r count any
