데이터 가공 및 분석 - dplyr 패키지 (3)

 여러 가지 이유로 데이터를 정제하다 보면 서로 다른 길이의 데이터를 합치고 붙여야 하는 경우가 자주 생깁니다. 관측치의 갯수가 서로 다른 경우에도 물론 여러 가지 옵션을 주면서 서로 붙여 나갈 수 있습니다. merge 함수와 dplyr 패키지 모두 비슷한 기능을 제공합니다. 우선 서로 다른 길이의 데이터 셋을 만든 후 합치는 예제를 간단히 진행해 보겠습니다. 역시 앞서 본 다이아몬드 예제에서 10개를 추출한 후 1:8까지, 3:10까지 두 개의 데이터 셋을 만들고 변수도 따로 뽑아 보겠습니다. 

library("dplyr")

library("ggplot2")

set.seed(3311)

diamonds1<-sample 10="" diamonds="" nrow="" span="">

D1<-diamonds diamonds1="" span="">

D1<-d1>% mutate(id = row_number())

D1

D2<-d1 c="" carat="" clarity="" color="" cut="" id="" span="">

D3<-d1 c="" carat="" cut="" depth="" id="" price="" span="">

D2

D3

 서로 행과 열이 서로 다르지만 id 를 기준으로 합칠 수 있을 것으로 보입니다. 이 경우 기본적으로 merge에서는 4가지 경우의 수가 있습니다. 

merge(D2,D3, by="id")

merge(D2,D3, by="id", all.x = TRUE)

merge(D2,D3, by="id", all.y = TRUE)

merge(D2,D3, by="id", all = TRUE)

기본은 all = FALSE로 양쪽 데이터 프레임에서 겹치는 관측값만 선택합니다. 그러면 3-8까지 관측치가 나오겠죠. all.x=TRUE는 순서대로 X,Y 데이터에서 X 값을 모두 살리는 것이고 all.y=TRUE는 Y값을 살리는 것입니다. 따라서 1-8 관측치, 그리고 3-10관측치 두 가지 데이터 셋이 나오게 됩니다. all = TRUE 는 모든 값을 살리는 것입니다. 이 때 누락된 값은 모두 NA (결측값)으로 들어가게 됩니다. 

 당연히 dplyr 패키지에서도 같은 기능을 제공합니다. left_join은 all.x=TRUE와 같은 결과를 반환합니다. right_join은 all.y=TRUE, inner_join은 all=FALSE (기본값), full_join은 all=TRUE 값입니다. 

left_join(D2,D3, by="id")

right_join(D2,D3, by="id")

inner_join(D2,D3, by="id")

full_join(D2,D3, by="id")

 merge와 dplyr의 차이점은 여러 가지 다른 기능과 함께 사용할 수 있느냐 아니냐의 차이로 볼 수 있습니다. 한번에 데이터를 변환하려면 dplyr 쪽이 더 유리한 경우가 많지만 그렇다고 해서 merge가 불필요한 기능은 아닙니다. merge도 생각보다 다양한 옵션을 제공하고 있습니다.