Dplyr를 사용하여 R에서 열 추가, 제거 및 이름 바꾸기

dplyr는 데이터 조작을 위한 인기 있는 R 패키지로, 사용자가 데이터 프레임 작업을 더 쉽게 해줍니다. 데이터로 작업할 때 일반적인 작업은 열 이름을 바꾸는 것인데, dplyr는 rename() 함수를 사용하여 효율적으로 처리합니다.

dplyr의 rename() 함수는 이름이 명확하지 않거나 모호한 열이 있는 데이터 세트를 처리할 때 특히 유용합니다. 열 이름 바꾸기를 위한 간단하고 직관적인 구문을 제공함으로써 dplyr는 사용자가 코드를 더 쉽게 이해하고 유지 관리할 수 있도록 합니다.

또한 이 기능을 필터링 및 요약과 같은 다른 dplyr 작업과 쉽게 결합하여 R에서 원활한 데이터 조작 워크플로를 만들 수 있습니다.

이러한 기능은 파워 쿼리 에서도 사용할 수 있으므로 R 프로그램에 고유하지 않습니다. 그러나 R이 더 잘 처리합니다.

다음 기사에서는 dplyr의 rename() 함수와 다양한 응용 프로그램에 대한 세부 정보를 살펴보고 이것이 데이터 프레임 관리에 얼마나 효과적인지 예를 들어 설명합니다.

또한 dyplr을 사용하여 R에서 열을 추가하고 제거하는 방법도 배웁니다.

이러한 기술을 학습함으로써 사용자는 데이터 조작 작업의 실용성을 향상하고 보다 강력하고 오류 없는 분석을 생성하며 그 과정에서 즐거움을 누릴 수 있습니다!

데이터 과학에 대해 알아봅시다. 이제 기본 R을 가져와야 합니다!

목차

• Dplyr 이름 바꾸기 이해
• Dplyr 설치 및 로드
• Dplyr 이름 바꾸기 기능 사용
  • 기본 구문
  • 여러 열 이름 바꾸기
  • 다른 Dplyr 함수와 연결
• 일반적인 Dplyr 이름 바꾸기 사용 사례
• 오류 및 엣지 케이스 처리
• 추가 실제 사례 - 열 추가, 제거 및 이름 바꾸기
• 열 작업을 위한 기본 기능
  • 1. R에 새 열 추가
  • 2. R에서 열 선택
  • 3. R에서 열 이름 바꾸기
• 최후의 말
• FAQ
  • R과 Python의 차이점은 무엇입니까?
  • str이 무엇인가요?
  • R의 Petal.Length는 무엇입니까?
  • R의 DataFrame이란 무엇입니까?
  • dbl은 무엇을 의미합니까?

Dplyr 이름 바꾸기 이해

R의 dplyr 패키지는 데이터 집합을 변환하고 구성하는 데 유용한 기능 세트를 제공하는 데이터 조작을 위한 인기 있는 tidyverse 패키지입니다. 이러한 함수 중에서 rename() 함수는 데이터 프레임에서 열 이름을 수정할 때 특히 편리합니다.

rename() 함수를 사용하려면 다음과 같이 새 열 이름 뒤에 이전 이름을 입력하면 됩니다 new_name = old_name. 예를 들어 열 이름 "old1"을 "new1"로 변경하려는 샘플 데이터 프레임을 고려해 보겠습니다. 구문은 다음과 같습니다.

library(dplyr)
df %>% rename(new1 = old1)

또한 rename_with() 함수를 사용하면 지정된 변환 함수를 사용하여 열 이름을 바꿀 수 있습니다. 예를 들어 toupper 함수를 사용하여 모든 열 이름을 대문자로 변환할 수 있습니다.

df %>% rename_with(toupper)

한 번에 여러 열의 이름을 변경해야 하는 경우 dplyr는 두 가지 방법을 제공합니다. 첫 번째는 rename() 함수를 사용하여 여러 개의 새 열 이름과 이전 열 이름을 인수로 제공하는 것입니다.

df %>% rename(new1 = old1, new2 = old2)

두 번째 방법은 이전 열 이름과 새 열 이름의 배열을 정의하는 rename_with() 함수를 사용하는 것입니다.

new <- c('new1',="" 'new2')="" old=""><- c('old1',="" 'old2')="" df="" %="">% rename_with(~ new, all_of(old))

위의 예에서와 같이 두 방법 모두 동일한 결과를 생성합니다.

Dplyr 설치 및 로드

열 이름 바꾸기에 dplyr 패키지 사용을 시작하려면 먼저 R 환경에서 패키지를 설치하고 로드해야 합니다. dplyr 설치는 다음 명령을 사용하여 수행할 수 있는 간단한 프로세스입니다.

install.packages("dplyr")

설치가 완료되면 라이브러리 기능을 사용하여 R 스크립트에서 dplyr 패키지를 로드할 수 있습니다.

library("dplyr")

dplyr 패키지를 설치하고 로드하면 rename() 기능을 포함하여 강력한 데이터 조작 기능을 활용하여 데이터 프레임의 열 이름을 바꿀 수 있습니다.

다음은 잘 알려진 홍채 데이터 세트와 함께 rename() 함수를 사용하는 예입니다. "Sepal.Length" 열의 이름을 "sepal_length"로 변경한다고 가정합니다. 다음 코드를 사용하여 이를 달성할 수 있습니다.

iris_renamed <- iris="" %="">%
  rename(sepal_length = Sepal.Length)

이 코드 조각에서 %>% 연산자는 iris 데이터셋을 rename() 함수로 연결하는 데 사용됩니다. 새 열 이름 "sepal_length"는 이전 열 이름 "Sepal.Length"에 할당됩니다. 열 이름이 변경된 결과 데이터 프레임은 iris_renamed라는 변수 이름에 할당됩니다.

rename() 함수는 한 번에 여러 열의 이름을 바꾸는 것도 처리할 수 있습니다. 예를 들어 "Sepal.Length" 및 "Sepal.Width" 열의 이름을 각각 "sepal_length" 및 "sepal_width"로 변경하려는 경우 다음 코드를 사용할 수 있습니다.

iris_renamed <- iris="" %="">%
  rename(
    sepal_length = Sepal.Length,
    sepal_width = Sepal.Width
  )

이 코드 스니펫은 dplyr의 rename() 함수를 사용하여 데이터 프레임에서 여러 열의 이름을 바꾸는 것이 얼마나 쉬운지 보여줍니다.

Dplyr 이름 바꾸기 기능 사용

R의 dplyr 패키지는 데이터 프레임으로 작업할 때 데이터 조작을 위한 강력한 도구입니다. 그것이 제공하는 많은 유용한 기능 중 하나는 데이터 프레임에서 열의 이름을 쉽게 바꿀 수 있는 이름 바꾸기 기능입니다.

기본 구문

dplyr에서 rename 함수를 사용하기 위한 기본 구문은 다음과 같습니다.

library(dplyr)
your_dataframe %>% rename(new_column_name = old_column_name)

이 명령은 데이터 프레임의 다른 열을 변경하지 않고 지정된 이전 열의 이름을 원하는 새 열 이름으로 바꿉니다.

여러 열 이름 바꾸기

동일한 이름 바꾸기 기능을 사용하여 한 번에 여러 열의 이름을 바꿀 수도 있습니다. 이렇게 하려면 쌍의 이름을 쉼표로 바꾸어 각 열을 구분하면 됩니다.

your_dataframe %>%
   rename(new_column1 = old_column1,
          new_column2 = old_column2,
          new_column3 = old_column3)

이 접근 방식을 사용하면 단일 문에서 필요한 만큼 많은 열의 이름을 바꿀 수 있습니다.

또는 rename_with()함수를 사용하여 열 이름에 변환을 적용할 수 있습니다. 이 함수는 새 이름을 생성하기 위해 열 이름에 적용될 데이터 프레임과 함수를 사용합니다. 예를 들어:

your_dataframe %>%
  rename_with(.cols = c("old_column1", "old_column2"), .fn = toupper)

지정된 열 이름을 대문자로 변환합니다.

다른 Dplyr 함수와 연결

One of the strengths of dplyr is its ability to chain multiple actions together using the %>% operator. This allows you to perform a series of data manipulations in a concise and easy-to-read manner. When using the rename function, you can chain it along with other dplyr functions such as filter(), mutate(), and summarize() :

your_dataframe %>%
  filter(some_condition) %>%
  rename(new_column_name = old_column_name) %>%
  mutate(new_column = some_expression) %>%
  summarize(some_aggregation)

This example demonstrates a series of data manipulations where data filtering is done first, followed by renaming a column, creating a new column using mutate, and finally summarizing the data with an aggregation function.

By leveraging the power of dplyr’s rename function and chaining capabilities, R users can perform efficient and readable data manipulations on their data frames.

Common Dplyr Rename Use Cases

Dplyr is a powerful package in R that provides a set of functions for performing data manipulation tasks. One common task is renaming columns in a data frame. In this section, we will discuss some common use cases for the rename feature in dplyr.

1. Simple column renaming:

Renaming a single column is straightforward using the rename() function. The syntax is rename(dataframe, new_name = old_name). Here’s an example:

library(dplyr)
dataframe <- dataframe="" %="">% rename(new_column_name = old_column_name)

2. Renaming multiple columns:

You can also rename multiple columns in one function call by providing additional column mapping inside rename() function. Here’s an example:

dataframe <- dataframe="" %="">%
  rename(new_col_name1 = old_col_name1,
         new_col_name2 = old_col_name2)

3. Renaming columns using string functions:

You can rename columns using string functions, such as tolower() or toupper(), by using the rename_with() function. According to Stack Overflow, this function replaces the now superseded rename_if, rename_at and rename_all functions. Here’s an example:

dataframe <- dataframe="" %="">%
  rename_with(tolower)  # Converts column names to lowercase

4. Renaming columns based on a condition:

With rename_with(), you can apply custom renaming functions and even use conditions. The following example demonstrates renaming columns based on whether they contain a certain string:

rename_function <- function(x)="" {="" if="" (grepl("length",="" x))="" {="" return(paste0(x,="" "_length"))="" }="" else="" {="" return(paste0(x,="" "_default"))="" }="" }="" dataframe=""><- dataframe="" %="">% rename_with(rename_function)

Handling Errors and Edge Cases

While using the dplyr rename function to modify column names in a data frame, you might encounter some errors or edge cases due to duplicate column names, spaces in column names, or incorrect syntax. This section provides guidance on how to address these issues.

When dealing with duplicate column names, dplyr cannot rename the columns with the same output name. However, a workaround to unduplicate column names is to use the rename_all function from the dplyr package along with paste0:

d %>% rename_all(~paste0(., 1:2))

This code will append a number from 1 to 2 to each column name, ensuring there are no duplicates. More details can be found in this Stack Overflow discussion.

In case there are spaces in column names, you can use backticks to enclose the column names like this:

df %>% rename(foo = `test col`)

Finally, if you face issues related to dplyr not accepting the paste0() function as the old_name in rename(), a possible solution is to construct the new column names outside of the rename() function and then use them as input. A relevant discussion on a similar issue can be found in this Stack Overflow question.

By addressing these errors and edge cases, you will be better equipped to handle complex renaming scenarios in dplyr.

In this final section of our article about dplyr rename, we have discussed its importance in data manipulation tasks. The rename() function allows users to alter column names efficiently, leading to clearer and more concise data frames. This becomes particularly useful when dealing with large datasets or during data preprocessing steps.

Using the dplyr package, renaming columns in R is straightforward, it isn’t hard data science, check out the below:

  rename(new_column_name = old_column_name)

This simple syntax lets you replace old column names with new ones, improving readability and ensuring consistency in your data. Additionally, the rename_with() function can be employed to modify column names using a specific function. This offers greater control and customization of your data manipulations.

By harnessing the power of dplyr and the rename function, you can confidently manipulate your data and improve overall data processing capabilities. Remember to always use reliable sources when learning new R programming techniques, such as

With dplyr rename in your toolkit, you are well-equipped to tackle a variety of data manipulation challenges and continue advancing your R programming expertise.

Further Real-World Examples -Adding, Removing & Renaming Columns

Column operations allow you to calculate, add, remove, and rename columns in R using dplyr. Open a new R script in RStudio. If you don’t know how, click on the links to find out how to install RStudio and create an R script.

For this demonstration, the Lahman dataset package is used. This contains baseball records dating back over a hundred years. It’s a good dataset to use for practice. You can download it by doing a quick google search.

Moreover, the Lahman package has a dataset labeled Teams, with a capital T. A best practice for naming conventions in R is using lowercase letters. So this needs to be converted first to teams, as seen in the image below.

Basic Functions For Column Operations

1. Add New Columns In R

The first function is mutate ( ). This creates new column based on existing columns.

If you want to calculate a new column, you can use the mutate function following the argument:

df 는 모든 종류의 데이터 프레임에 대한 독립 이름입니다. 따라서 실제로 사용할 때 df를 변경하려는 데이터 프레임의 이름으로 바꾸십시오. 그런 다음 새 열을 유도하기 위한 수식과 함께 이름을 지정해야 하는 새 변수를 배치합니다.

예를 들어 mutate 함수는 각 열의 승률을 찾는 데 사용됩니다. Lahman 데이터 세트에는 Win and Loss 열이 있습니다. 백분율을 얻으려면 Win을 Win과 Loss의 합으로 나눕니다. 하지만 그렇게 하기 전에 dplyr 패키지를 가져와야 합니다.

dplyr 없이 mutate 함수를 실행하면 다음과 같은 일이 발생합니다 .

"변형 함수를 찾을 수 없습니다"라는 오류가 표시됩니다.

So, here’s how to bring in dplyr into R. You only need to run library (tidyverse).

You’ll see that dplyr is among the many functions in the tidyverse package. Another option is to run library (dplyr).

Now if you place your cursor on the code with the mutate function and run it, you’ll then see the Wpct column containing the winning percentages.

In this instance, the result of the mutate function was only ran; it didn’t assign to the data.

mutate 함수의 결과를 팀 데이터에 할당하려면 할당 연산자 ( <-> ) 를 사용해야 합니다 . 완료되면 실행하십시오. 그런 다음 다른 줄에서 head (teams) 를 실행합니다 . 이렇게 하면 결과가 팀 데이터 세트에 할당됩니다.

데이터 세트에서 사용 가능한 열을 확인하려면 이름( ) 기능을 사용하십시오. 그러면 데이터의 모든 열 이름이 나열됩니다.

mutate 함수 의 일부로 기존 함수를 사용할 수도 있습니다 . 예를 들어 log( ) 함수 를 사용하여 특정 데이터셋의 로그를 가져올 수 있습니다 .

2. R에서 열 선택

dplyr의 또 다른 기능은 select() 입니다 . 주어진 열을 삭제하거나 선택합니다. 기본 알고리즘은 다음과 같습니다.

데이터 프레임 이름을 입력한 다음 선택하려는 열을 입력해야 합니다.

예를 들어 데이터 세트에 yearID, wins 및 loss 열을 유지하려면 다음을 실행하기만 하면 됩니다.

그러면 원하는 결과를 얻을 수 있습니다.

단, 헤드( ) 기능을 사용하지 않으면 결과는 열의 맨 아래 행에 표시됩니다. 따라서 여러 행의 데이터를 처리하는 경우 열의 맨 위로 이동하려면 계속 위로 스크롤해야 합니다.

가장 좋은 방법은 select와 함께 head 기능을 사용하는 것입니다. 따라서 코드를 실행할 때 결과는 열의 맨 위 행을 먼저 표시합니다.

이제 데이터 세트에서 열을 제거하려면 열 이름 앞에 빼기 기호 ( – )만 추가하면 됩니다.

열이 실제로 제거되었는지 확인하기 위해 이전 데이터 세트와 새 데이터 세트를 비교할 수 있습니다. 방법은 다음과 같습니다.

먼저 선택 기능이 있는 R 코드를 개체에 할당합니다. 이 예에서는 team_short 에 할당되었습니다 . 열 수를 세려면 ncol( ) 함수를 사용하십시오. team_short 및 팀 모두에 대해 ncol 함수를 실행하십시오 .

그러면 데이터 세트에서 하나의 열이 제거된 것을 볼 수 있습니다.

3. R에서 열 이름 바꾸기

dplyr의 마지막 열 함수는 rename() 입니다 . 이름에서 알 수 있듯이 R에서 선택한 열의 이름을 바꿀 수 있습니다.

이것이 기본 알고리즘입니다.

그리고 여러분은 그것이 약간 반직관적이라는 것을 알게 될 것입니다. 새 이름이 먼저 나오고 이전 이름이 그 다음에 옵니다. 따라서 그것들이 섞이지 않도록 하십시오.

예를 들어 현재 yearID 및 divID 열은 각각 year_id 및 division_id 로 이름이 변경됩니다 . 코드를 실행하기 전에 원본 데이터세트를 방해하지 않도록 새 개체에 할당해야 합니다.

선택한 컬럼의 이름이 성공적으로 변경되었는지 확인하려면 이름( ) 기능을 사용하십시오.

열의 이름이 실제로 변경된 것을 볼 수 있습니다.

LuckyTemplates와 함께 사용할 때 R이 얼마나 강력한지 궁금했던 적이 있다면 이 멋진 기술을 확인해 보세요. 엄청난 시간을 절약해 줄 것입니다.

최후의 말

이 자습서에서는 열 작업을 수행하는 데 사용할 수 있는 세 가지 기본 dplyr 함수에 대해 설명했습니다 . 특히 R에서 열을 추가, 제거 및 이름 바꾸는 방법을 배웠습니다.

아직 탐색하지 않은 다른 기능이 있습니다. 하지만 mutate( ) , select( ) , rename( ) 은 가장 일반적이므로 알고 익숙해지는 것이 중요합니다 .

이러한 열 편집 기술은 파워 쿼리에서도 수행할 수 있습니다. 그러나 dplyr에서 이 작업을 수행하는 방법에 대한 지식을 갖는 것도 좋습니다. 이는 통계 데이터 세트 분석으로 이동할 때 확실히 도움이 될 것입니다.

FAQ

R과 Python의 차이점은 무엇입니까?

우선 R과 Python은 모두 프로그래밍 언어이지만 Python은 범용 언어에 가깝고 R은 통계 프로그래밍 언어입니다. 파이썬은 더 일반적으로 사용되고 이해되며 다재다능한 언어입니다.

str이 무엇인가요?

str은 단순히 r 객체의 구조체를 표시합니다.

R의 Petal.Length는 무엇입니까?

Petal.length는 우리가 테스트 중인 관계를 자세히 설명하기 위해 R 전체에서 사용되는 형식입니다.

R의 DataFrame이란 무엇입니까?

R 데이터 프레임은 일반적으로 모든 유형의 데이터 값을 저장하는 데 사용되는 테이블 형식 데이터 구조입니다.

dbl은 무엇을 의미합니까?

Dbl은 "이중 클래스"를 의미하며 소수점을 포함하는 숫자 값을 저장하는 데 사용되는 데이터 유형입니다.