R- 더미의 데이터에 계산 된 필드를 추가하는 방법

데이터의 적절한 하위 집합을 만든 후에 분석의 다음 단계는 R을 사용하여 일부 계산을 수행하는 것입니다.

데이터 프레임은 각 열 자체가 벡터이기 때문에 데이터 프레임의 열에 대해 계산을 수행하는 것을 매우 쉽게 만듭니다. 홍채 데이터 프레임을 고수하면서 열에 대해 몇 가지 계산을 시도해보십시오. 예를 들어, sepals의 길이와 너비 사이의 비율을 계산하십시오:

>> x <- iris $ Sepal. 길이 / 홍채 $ 세피아. 너비

이제 모든 R 도구를 사용하여 결과를 검사 할 수 있습니다. 예를 들어 head () 함수를 사용하여 결과의 ​​처음 다섯 요소를 검사 할 수 있습니다. >> head (x) [1] 1. 457143 1. 633333 1. 468750 1. 483871 1. 388889 1. 384615

보시다시피, 데이터 프레임의 열에 대한 계산을 수행하는 것은 간단합니다. 각 열은 실제로는 벡터이므로 벡터에 대한 연산을 수행하는 방법 만 기억하면됩니다.

코드 가독성을 높이기 위해 with와 with를 사용하는 방법

R에 서브셋 문장을 작성하는 동안 잠시 후 달러 기호를 입력하여 데이터 프레임의 열을 추출하는 것에 지쳐 버린다.. 다행히 타이핑의 양을 줄이고 동시에 코드를 훨씬 쉽게 읽을 수있는 방법이 있습니다. 트릭은 with () 함수를 사용하는 것입니다. 이것을 사용해보십시오: >> y <- with (iris, Sepal. Length / Sepal. Width)

with () 함수를 사용하여 명시 적으로 달러 기호 또는 이름을 사용하지 않고도 데이터 프레임 안의 열을 참조 할 수 있습니다 데이터 프레임 자체의 그래서, 우리의 예에서는, (홍채, …)와 함께 사용하기 때문에 R은 둘다 Sepal을 평가하는 것을 알고 있습니다. 길이와 세피아. 홍채의 맥락에서 너비.

바라건대, 당신은 이것이 읽고 이해하는 것이 훨씬 쉽다는 것에 동의합니다. 새 변수 y의 값을 인쇄하면 앞의 예제에서 x와 동일하다는 것을 확인할 수 있습니다. (9) >> head (y) [1] 1. 457143 1. 633333 1. 468750 1. 483871 1. 388889 1. 384615

또한 same () 함수를 사용하여 R이 사실 동일합니다:

with () 외에도 유용한 in () 함수를 사용하면 데이터의 열에 값을 쉽게 할당 할 수 있습니다. 원래의 데이터 프레임에 계산 된 가로 길이와 세로 길이의 비율을 더하고 싶다고합시다. 당신은 이미 다음과 같이 작성하는 것에 익숙합니다: >> iris $ ratio <- iris $ Sepal. 길이 / 홍채 $ 세피아. 너비

이제 within ()을 사용하여 다음과 같이 바뀝니다.

 >> 홍채 <- within (홍채, 비율 <- sepal.길이 / 세피아. 너비)

이 함수는 with와 매우 비슷하게 작동하지만, 함수 내에서 대입 연산자 (<-)를 사용할 수 있다는 점만 다릅니다. 홍채의 구조를 살펴보면 비율은 칼럼임을 알 수 있습니다. >> 머리 (홍채 $ 비율) [1] 1. 457143 1. 633333 1. 468750 1. 483871 1. 388889 1. 384615