tidyr in R

※ 데이터정제 패키지: tidyr

> install.packages("tidyr")
> library(tidyr)

■ Pivoting

□ pivot_longer()

• untidy data를 tidy data 형식으로 변경
• parameter
  • cols : long format의 기준이 될 컬럼
  • names_to : 새로운 컬럼명
  • values_to : value 컬럼명

# 기본형식
> pivot_longer(data, cols, names_to, values_to, …)

> df %>%
    pivot_longer(cols = " ",
    names_to = " ",
    values_to = " ")

□ gather()

• pivot_longer()와 같은 기능 (더이상 업데이트 되지 않는 함수)

# 기본형식
> gather(data, key, value, colA, colB, …)

□ pivot_wider()

• tidy data를 untidy data 형식으로 변경
• parameter
  • names_from : 어느 값을 열로 만들고 싶은지, 그 값이 포함된 열의 이름
  • values_from : 그 값들이 가지는 또다른 컬럼명

# 기본형식
> pivot_wider(data, names_from, values_from, …)

> df %>%
    pivot_wider(names_from = " ",
    values_from = " ")

□ spread()

• pivot_wider와 같은 기능 (더이상 업데이트 되지 않는 함수)

# 기본형식
> spread(data, key, value)

■ separate

□ separate_wider_delim()

• value 값을 여러 개로 분리하여 새로운 컬럼으로 만듦
• parameter
  • col : 분리하고자 하는 value가 들어있는 컬럼명
  • names : 분리된 value들이 새롭게 들어갈 컬럼명
  • delim : value를 분리할 구분자

# 기본형식
> separate_wider_delim(data, col, names, delim)	

> df %>%
    separate_wider_delim(col = "컬럼명",	
    names = c("new_col1", "new_col2"),
    delim = "구분자")

□ separate()

• separate()와 같은 기능 (더이상 업데이트 되지 않는 함수)
• parameter
  • col : 분리하고자 하는 value가 들어있는 컬럼명
  • into : 분리된 value들이 새롭게 들어갈 컬럼명
  • sep : value를 분리할 구분자

# 기본형식
> separate(data, col, into, sep)

> df %>%
    separate(col,
    into = c(…),
    sep = " ") 

□ separate_wider_position()

• 문자를 분리할 구분자가 없을 때 문자의 개수로 value를 분리
• parameter
  • col : 분리하고자 하는 value가 들어있는 컬럼명
  • widths : 분리된 value들이 새롭게 들어갈 컬럼명과, 분리할 문자의 개수 지정

# 기본형식
> separate_wider_position(data, cols, width, …)

# value 전체를 나눌 때	
> df %>%
    separate_wider_position(cols,	
    widths = c(newCol1 = 나뉠 문자 개수,	
    newCol2 = 나뉠 문자 개수, …))

# value 중 일부만 나누고 싶을 때
> df %>%
    separate_wider_position(cols,
    widths = c(newCol1 = 나뉠 문자 개수,
    공백(문자 개수)
    newCol2 = 나뉠 문자 개수, …))

□ separate_longer_delim()

• value를 구분자로 분할 후, long format으로 만들고 싶을 때 사용

# 기본형식
> separate_longer_delim(data, cols, delim, …)

> df %>%
    separate_longer_delim(cols,
    delim = "구분자")

■ unite()

• 두 개 이상의 열을 하나의 열로 합침
• 기본 구분자는 언더스코어(_) 임
• 구분자를 직접 지정하고 싶을때는 sep 사용
• parameter
  • new_cols : 새롭게 생성할 컬럼명
  • cols: 합치고 싶은 컬럼명들
  • sep: 컬럼들을 합쳐서 어떤 구분자로 구분할 것인지

# 기본형식
> unite(data, new_cols, cols, cols, …, sep = "_")

> df %>%
    unite(새롭게 생성할 컬럼명,
    값을 합칠 컬럼명1,
    값을 합칠 컬럼명2,
    …,
    sep = "구분자")

■ expand()

• 각각의 컬럼을 조합하여, 나올수 있는 경우의 수를 모두 보여줌

# 기본형식
> expand(data, cols, cols, …)

> df %>%
    expand(조합할 컬럼1,
    조합할 컬럼2,
    조합할 컬럼3,
    …)