[R] dplyr 패키지 활용하기 (2편)

지난 포스팅에서 다루었던 내용은

1) 데이터프레임에서 특정 조건에 맞는 행을 추출하고 싶다면 filter()함수를 사용하자.

2) 데이터프레임에서 특정 열만 추출하고 싶다면 select()함수를 사용하자.

 

이번 포스팅에서는 정렬과 파생 변수를 추가해보는 연습을 할 것이다. 또한 지난 내용을 활용한 코드를 연습할 생각이다.

# 참고로 mpg 데이터를 불러오기 위해서는 ggplot2 패키지의 설치가 필요하다.

# mpg.df <- as.data.frame(ggplot2::mpg)

 

ggplot2의 mpg 데이터 일부

 

---

Q. 데이터프레임에서 오름차순(작은 → 큰) 정렬을 하고 싶다면?

A. arrange() 함수를 사용하자.

 

Q. 그렇다면 내림차순(큰 → 작은) 정렬을 하고 싶다면 어떻게 할까?

A. arrange(desc()) 함수를 사용하자.

 

사용법은 간단하다.

만약 배기량(displ)이 적은 차부터 많은 차 순서대로 정렬하고 싶다면(오름차순), 다음과 같이 작성하면 된다.

mpg.df %>% arrange(displ)

배기량(displ)이 많은 차에서 적은 순으로 정렬하고 싶다면(내림차순), 다음과 같이 작성하자.

mpg.df %>% arrange(desc(displ))

 

mpg.df %&gt;% arrange(desc(displ)) 한 결과

 

★ 예시문제 1)

제조사(manufacturer)가 "chevrolet"인 자동차 중에서 고속도로 연비(hwy)가 높은 자동차 10개의 정보를 출력하시오.

 

예시답안)

mpg.df %>% filter(manufacturer == "chevrolet") %>% arrange(desc(hwy)) %>% head(10)

# 지난 포스팅에서 연습했던 filter()와 함께 사용할 수 있다.

---

Q. 데이터프레임에 새로운 변수를 만들어 추가하고 싶다면 어떻게 해요?

A. mutate() 함수를 사용하자.

 

기존 데이터프레임에서 도시 연비(cty)와 고속도로 연비(hwy)를 더한 새로운 변수를 데이터프레임에 추가하고 싶다면, 다음과 같이 작성하면 된다.

mpg.df <- mpg.df %>% mutate(sum = cty + hwy)

 

sum 변수가 추가되어 있음을 확인할 수 있다.

 

★ 예시문제2)

mpg.df 데이터에서 제조사(manufacturer), 배기량(displ), 도시 연비(cty), 고속도로 연비(hwy) 변수만 따로 임의의 데이터프레임으로 생성한 후, 해당 데이터프레임에서 각 자동차의 도시 연비(cty)와 고속도로 연비(hwy)의 평균을 구한 값을 "avg" 새로운 변수로 추가하시오.

 

예시답안)

mpg.df2 <- mpg.df %>% select(manufacturer, displ, cty, hwy) %>% mutate(avg = (cty + hwy) / 2)

답안 결과 예시

# 지난 포스팅에서 다루었던 select() 함수로 지정된 변수만 추출할 수 있고, mutate()를 활용하면 avg 파생변수를 생성할 수 있다.

 

 

※ 참고: 코드 예시는 해당 함수를 활용하기 위한 방법으로 제시한 것입니다. 따라서 다른 방법이 존재할 수 있습니다.