"r", "성능", "join"을 사용하여 과정 수준 데이터에서 서로 다른 반 친구 수를 효율적으로 찾는 방법

과정 수준 데이터 세트에서 각 학생이 수강한 과정을 기반으로 서로 다른 반 친구 수를 효율적으로 찾는 방법을 알아야 합니다.

데이터:

데이터 세트는 다음과 같은 열을 포함하는 표 형식일 가능성이 높습니다.

• 학생 ID
• 과정 ID

요구 사항:

• 각 학생에 대해 서로 다른 반 친구 수를 계산해야 합니다.
• 솔루션은 효율적이어야 하며 대규모 데이터 세트를 처리할 수 있어야 합니다.

접근 방식:

다음은 "r", "성능", "join"을 사용하여 이 문제를 해결하는 한 가지 방법입니다.

1. 데이터 준비:

   • data.table 패키지를 사용하여 데이터 세트를 data.table로 변환합니다.
   • student_id 열을 기준으로 데이터 세트를 정렬합니다.

2. 반 친구 그룹 식별:

3. 결과 저장:

   • student_id 및 num_classmates 열이 있는 새 데이터 테이블을 만듭니다.
   • 각 학생에 대한 서로 다른 반 친구 수를 새 데이터 테이블에 저장합니다.

예시 코드:

library(data.table)

# 데이터 세트 로드
data <- fread("data.csv")

# 데이터 준비
data <- data.table(data)
data <- setordery(data, student_id)

# 반 친구 그룹 식별
num_classmates <- lapply(data$student_id, function(student_id) {
  course_ids <- data[student_id, course_id]
  student_ids <- data[course_ids, student_id]
  unique_student_ids <- unique(student_ids[!student_ids %in% student_id])
  length(unique_student_ids)
})

# 결과 저장
results <- data.table(student_id = data$student_id, num_classmates = num_classmates)

# 결과 출력
print(results)

성능 최적화:

대규모 데이터 세트의 경우 다음과 같은 추가적인 성능 최적화 전략을 고려할 수 있습니다.

• data.table 대신 dplyr 패키지를 사용하십시오.
• 벡터화된 작업을 사용하여 루프를 피하십시오.
• 병렬 처리를 사용하십시오.

참고:

• 이 코드는 예시이며 데이터 세트 및 요구 사항에 따라 조정해야 할 수 있습니다.
• 다른 효율적인 솔루션도 가능합니다.

library(data.table)

# 데이터 세트 로드 (CSV 파일인 경우)
data <- fread("data.csv")

# 데이터 준비
data <- data.table(data)
data <- setordery(data, student_id)

# 반 친구 그룹 식별
num_classmates <- lapply(data$student_id, function(student_id) {
  # 해당 학생이 수강한 모든 과정 ID
  course_ids <- data[student_id, course_id]
  
  # 해당 과정 ID를 수강하는 모든 학생 ID
  student_ids <- data[course_ids, student_id]
  
  # 고유한 반 친구 ID (본인 제외)
  unique_student_ids <- unique(student_ids[!student_ids %in% student_id])
  
  # 서로 다른 반 친구 수
  length(unique_student_ids)
})

# 결과 저장
results <- data.table(student_id = data$student_id, num_classmates = num_classmates)

# 결과 출력
print(results)

1. 라이브러리 로드: data.table 패키지를 로드합니다. 이 패키지는 데이터 조작 및 분석을 위한 효율적인 도구를 제공합니다.
2. 데이터 로드: fread 함수를 사용하여 CSV 파일에서 데이터를 로드합니다. fread 함수는 데이터를 빠르고 효율적으로 로드하는 데 유용합니다.
3. 데이터 변환: 데이터를 data.table 객체로 변환합니다. data.table 객체는 데이터 조작 및 분석에 더 적합합니다.
4. 데이터 정렬: student_id 열을 기준으로 데이터를 정렬합니다. 이렇게 하면 각 학생에 대한 계산을 효율적으로 수행할 수 있습니다.
5. 반 친구 그룹 식별: lapply 함수를 사용하여 각 학생에 대해 반 친구 그룹을 식별합니다.
   • student_id 각각에 대해 반복합니다.
   • 해당 학생이 수강한 모든 과정 ID를 course_ids 변수에 저장합니다.
   • course_ids를 사용하여 해당 과정에 등록된 모든 학생 ID를 student_ids 변수에 저장합니다.
   • student_ids에서 본인 ID를 제외한 고유한 학생 ID 목록을 unique_student_ids 변수에 저장합니다.
   • unique_student_ids의 길이는 해당 학생의 서로 다른 반 친구 수입니다.
6. 결과 저장: student_id 및 num_classmates 열이 있는 새 data.table 객체를 만들고 각 학생에 대한 서로 다른 반 친구 수를 저장합니다.
7. 결과 출력: print 함수를 사용하여 결과 데이터 테이블을 출력합니다.

주의 사항:

• 대규모 데이터 세트의 경우 성능을 최적화하기 위해 추가적인 작업이 필요할 수 있습니다.

"r", "성능", "join"을 사용하지 않는 대체 방법

library(data.table)

# 데이터 세트 로드 (CSV 파일인 경우)
data <- fread("data.csv")

# 데이터 준비
data <- data.table(data)
data <- setordery(data, student_id, course_id)

# 반 친구 그룹 식별
num_classmates <- numeric(nrow(data))

for (i in 1:nrow(data)) {
  student_id <- data[i, student_id]
  classmates <- list()
  
  for (j in 1:nrow(data)) {
    if (data[j, course_id] == data[i, course_id] && data[j, student_id] != student_id) {
      classmates[[length(classmates) + 1]] <- data[j, student_id]
    }
  }
  
  num_classmates[i] <- length(unique(classmates))
}

# 결과 저장
results <- data.table(student_id = data$student_id, num_classmates = num_classmates)

# 결과 출력
print(results)

설명:

1. 반 친구 그룹 식별: for 루프를 사용하여 각 학생에 대해 반 친구 그룹을 식별합니다.
   • classmates 리스트를 만들어 해당 학생의 반 친구를 저장합니다.
   • 해당 학생이 수강한 모든 과정 ID를 반복합니다.
     • 본인 ID를 제외하고 반 친구 ID를 classmates 리스트에 추가합니다.
   • unique 함수