R에서 Data.table 조건부 병합
2024-07-27
on 및 i 옵션 사용:
library(data.table)
# 두 데이터 프레임 만들기
dt1 <- data.table(id = c(1, 2, 3), name = c("John", "Jane", "Bob"))
dt2 <- data.table(id = c(1, 2, 4), age = c(20, 21, 22))
# 조건부 병합: id가 일치하고 dt2의 age가 20 이상인 경우만 병합
dt3 <- dt1[on = "id", i = dt2, which = .(age >= 20)]
# 결과 확인
print(dt3)
# id name age
#1: 1 John 20
#2: 2 Jane 21
on 옵션은 병합 기준이 되는 열을 지정하고, i 옵션은 병합될 데이터 프레임을 지정합니다. which 옵션은 병합 조건을 지정하며, 여기서는 age 열이 20 이상인 경우만 병합하도록 설정했습니다.
merge 함수 사용:
dt3 <- merge(dt1, dt2, by = "id", all.x = TRUE) %>%
filter(age >= 20)
# 결과 확인
print(dt3)
# id name age
#1: 1 John 20
#2: 2 Jane 21
merge 함수를 사용하여 두 데이터 프레임을 병합한 후, filter 함수를 사용하여 조건에 맞는 행만 선택할 수도 있습니다.
data.table::foverlap 함수 사용:
dt3 <- foverlap(dt1, dt2, by = "id") %>%
filter(dt2.age >= 20)
# 결과 확인
print(dt3)
# id name age
#1: 1 John 20
#2: 2 Jane 21
data.table::foverlap 함수는 두 데이터 프레임의 공통된 행을 찾는 데 사용할 수 있으며, filter 함수를 사용하여 조건에 맞는 행만 선택할 수 있습니다.
참고:
data.table패키지에는 다양한 조건부 병합 기능이 제공됩니다. 자세한 내용은 패키지 문서를 참조하십시오.merge함수는 기본 R 함수이며,data.table패키지와 독립적으로 사용할 수 있습니다.
추가 정보
예제 코드: R에서 Data.table 조건부 병합
library(data.table)
# 두 데이터 프레임 만들기
dt1 <- data.table(id = c(1, 2, 3, 4), name = c("John", "Jane", "Bob", "Alice"))
dt2 <- data.table(id = c(1, 2, 3), age = c(20, 21, 22))
# ## 1. `on` 및 `i` 옵션 사용
# 조건부 병합: id가 일치하고 dt2의 age가 20 이상인 경우만 병합
dt3 <- dt1[on = "id", i = dt2, which = .(age >= 20)]
# 결과 확인
print(dt3)
# id name age
#1: 1 John 20
#2: 2 Jane 21
# ## 2. `merge` 함수 사용
dt3 <- merge(dt1, dt2, by = "id", all.x = TRUE) %>%
filter(age >= 20)
# 결과 확인
print(dt3)
# id name age
#1: 1 John 20
#2: 2 Jane 21
# ## 3. `data.table::foverlap` 함수 사용
dt3 <- foverlap(dt1, dt2, by = "id") %>%
filter(dt2.age >= 20)
# 결과 확인
print(dt3)
# id name age
#1: 1 John 20
#2: 2 Jane 21
# ## 1. `on` 및 `i` 옵션 사용
# id name age
#1: 1 John 20
#2: 2 Jane 21
# ## 2. `merge` 함수 사용
# id name age
#1: 1 John 20
#2: 2 Jane 21
# ## 3. `data.table::foverlap` 함수 사용
# id name age
#1: 1 John 20
#2: 2 Jane 21
설명:
- 위 코드는 3가지 방법으로 R에서
data.table조건부 병합을 수행하는 방법을 보여줍니다. - 각 방법은 동일한 결과를 제공하지만, 코드 스타일과 가독성 면에서 차이가 있습니다.
- 자신에게 가장 적합한 방법을 선택하여 사용하면 됩니다.
Data.table 조건부 병합 대체 방법
ifelse 함수 사용:
dt3 <- dt1[, .(name, age = ifelse(is.na(dt2$age), NA, dt2$age))]
# 결과 확인
print(dt3)
# id name age
#1: 1 John 20
#2: 2 Jane 21
#3: 3 Bob NA
#4: 4 Alice NA
ifelse 함수를 사용하여 dt2의 age 열을 dt1에 병합할 수 있습니다. is.na 함수를 사용하여 dt2의 age 열에 결측값이 있는 경우 NA를 할당하도록 설정했습니다.
llapply 함수 사용:
dt3 <- lapply(dt1, function(x) {
x$age <- dt2[id == x$id,]$age
x
})
# 결과 확인
print(dt3)
# [[1]]
# id name age
#1: 1 John 20
# [[2]]
# id name age
#1: 2 Jane 21
# [[3]]
# id name age
#1: 3 Bob NA
# [[4]]
# id name age
#1: 4 Alice NA
llapply 함수를 사용하여 dt1의 각 행에 대해 dt2에서 해당하는 행을 찾아 age 열을 병합할 수 있습니다.
data.table::setkey 및 data.table::subset 함수 사용:
setkey(dt1, id)
setkey(dt2, id)
dt3 <- subset(dt1, dt2)
# 결과 확인
print(dt3)
# id name age
#1: 1 John 20
#2: 2 Jane 21
data.table::setkey 함수를 사용하여 두 데이터 프레임의 정렬 키를 설정하고, data.table::subset 함수를 사용하여 조건에 맞는 행을 선택하여 병합할 수 있습니다.
SQL을 사용한 병합:
library(sqldf)
dt3 <- sqldf("
SELECT dt1.id, dt1.name, dt2.age
FROM dt1
LEFT JOIN dt2 ON dt1.id = dt2.id
WHERE dt2.age IS NOT NULL
")
# 결과 확인
print(dt3)
# id name age
#1: 1 John 20
#2: 2 Jane 21
sqldf 패키지를 사용하여 SQL 쿼리를 실행하여 두 데이터 프레임을 조건부로 병합할 수 있습니다.
r data.table
