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[R] Table <> Key value pair, 테이블 변환

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의학 데이터는 대부분 엑셀 파일로 테이블 형태로 구성됩니다. 그러나 때에 따라서는 Row – Column으로 구성된 형식을 Key – Value 형식으로 바꿔야 할 때가 있습니다.

간단한 테이블 구조는 엑셀에서 로데이터 (raw data)를 바꿔버리는 것이 빠를 수도 있으나, 특히 key – value 페어링은 엑셀에서 바로 하기 쉽지 않습니다.

이에 대해 간단히 정리한 예제를 업로드합니다.

ipynb 파일 [링크]

  1. 유명한 dataset 인 iris 세트를 이용했습니다.
  2. tidyr / dplyr 라이브러리를 사용합니다.
  3. 중요한 함수인 gather / group_by / spread 의 예제들입니다.
  4. 특히 gather와 spread는 반대되는 역할을 합니다.

작성일: 2021.1.11 by Junn

Gather function example:

In [20]:
library(datasets)
data(iris)
head(iris)
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
5.4 3.9 1.7 0.4 setosa
In [21]:
library(tidyr)
library(dplyr)
In [31]:
head(gather(iris,key="attr", value="measure", -Species))
# 나머지는 자연스럽게 (+) 가 붙는 식

head(gather(iris,key="attr", value="measure", Sepal.Length, Sepal.Width))
# 나머지는 자연스럽게 (-) 가 붙는 식
Species attr measure
setosa Sepal.Length 5.1
setosa Sepal.Length 4.9
setosa Sepal.Length 4.7
setosa Sepal.Length 4.6
setosa Sepal.Length 5.0
setosa Sepal.Length 5.4
Petal.Length Petal.Width Species attr measure
1.4 0.2 setosa Sepal.Length 5.1
1.4 0.2 setosa Sepal.Length 4.9
1.3 0.2 setosa Sepal.Length 4.7
1.5 0.2 setosa Sepal.Length 4.6
1.4 0.2 setosa Sepal.Length 5.0
1.7 0.4 setosa Sepal.Length 5.4

Group_by function example:

In [24]:
df.new = iris %>% gather(key="attr", value="measure", -Species)
In [25]:
head(df.new)
Species attr measure
setosa Sepal.Length 5.1
setosa Sepal.Length 4.9
setosa Sepal.Length 4.7
setosa Sepal.Length 4.6
setosa Sepal.Length 5.0
setosa Sepal.Length 5.4
In [27]:
df.new %>% summarise(
    mean_measure = mean(measure)
)
mean_measure
3.4645
In [29]:
df.new %>% group_by(Species) %>% summarise (
    mean_measure = mean(measure)
)

`summarise()` ungrouping output (override with `.groups` argument)
Species mean_measure
setosa 2.5355
versicolor 3.5730
virginica 4.2850
In [30]:
df.new %>% group_by(Species, attr) %>% summarise (
    mean_measure = mean(measure)
)

`summarise()` regrouping output by 'Species' (override with `.groups` argument)
Species attr mean_measure
setosa Petal.Length 1.462
setosa Petal.Width 0.246
setosa Sepal.Length 5.006
setosa Sepal.Width 3.428
versicolor Petal.Length 4.260
versicolor Petal.Width 1.326
versicolor Sepal.Length 5.936
versicolor Sepal.Width 2.770
virginica Petal.Length 5.552
virginica Petal.Width 2.026
virginica Sepal.Length 6.588
virginica Sepal.Width 2.974

Table -> Key-value pair > Table

In [42]:
head(iris)
head(iris %>% mutate(idx=row_number()) %>% relocate(idx))
# relocate: 해당 컬럼을 맨 좌측으로 옮김
kv_table = iris %>% mutate(idx=row_number()) %>% relocate(idx) %>% 
            gather(key="key", value="value", -idx)
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
5.4 3.9 1.7 0.4 setosa
idx Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa 
Warning message:
"attributes are not identical across measure variables;
they will be dropped"
In [43]:
head(kv_table)
idx key value
1 Sepal.Length 5.1
2 Sepal.Length 4.9
3 Sepal.Length 4.7
4 Sepal.Length 4.6
5 Sepal.Length 5
6 Sepal.Length 5.4
In [45]:
df = kv_table %>% spread(key="key",value="value") %>% relocate(idx,Sepal.Length,Sepal.Width)
head(df)
idx Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
2 4.9 3 1.4 0.2 setosa
3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
5 5 3.6 1.4 0.2 setosa
6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa

그 외, separate_rows, separate, unite

결측치 다루기: drop_na, fill, replace_na

In [ ]:
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음악, 미술, 컴퓨터를 좋아하는 서울대병원 이비인후과 전문의입니다. Curriculum Vitae - https://junn.io

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