GHTS

유튜브는 많은 정보를 제공해 주지만, 반대로 노이즈의 홍수로 인해서 판단력을 저하시키는 부작용도 있다.

그래서, 유튜브에서는 좋은 정보를 찾는 것보다 노이즈를 거르는 게 더 중요하다고 생각한다.

그럼에도 불구하고, '메이킹 알파'은 (걸러야하만 하는 또 다른 노이즈가 아닌) 추천할만한 도움이 되는 채널 같다.

https://www.youtube.com/@makingalpha/videos

영상을 보니 조회수를 위한 자극적인 낚시질 제목으로 가득찬 일반 채널과 달리, 채널 개설자 본인이 인상 깊었던 영상만 골라서 한글 해석을 붙여서 업로드한 듯 하다.

시간날 때 한 번씩 들러서 투자에 대한 생각을 정리하는 데 많은 도움이 될 것 같다.

R언어 데이터 프레임으로 필터, 정렬, 랭킹, 계산 결과값 칼럼 추가, 조인등 기본 사용법 예제를 메모해 둔다.

코드 가독성을 높이기 위해서 dplyr 패키지를 사용한다.

# 경고 메세지 없이 dplyr 패키지 불러오기
library(dplyr, warn.conflicts = FALSE)

필터링

필터된_PER <- filter(PER데이터, PER > 0)

정렬 

정렬된_PER <- arrange(필터된_PER, PER)

순위값 칼럼 'PER랭킹' 추가

정렬된_PER <- mutate(정렬된_PER, PER랭킹 = rank(정렬된_PER$PER))

조인 (데이터 프레임 합치기)

전체_데이터 <- inner_join(정렬된_PER,정렬된_ROA,by='회사명')

이 모든 것을 파이프로 합치기

library(dplyr, warn.conflicts = FALSE)
library(readxl)

파일_경로 <- r"(엑셀파일명.xls)" # raw 문자열 r"(...)"

PER_데이터 <- read_excel(파일_경로, sheet = "PER") |>
    filter(PER > 0) |>
    mutate(PER랭킹 = rank(PER)) |>
    arrange(PER랭킹)
    
ROA_데이터 <- read_excel(파일_경로, sheet = "ROA") |>
    rename(ROA = 'ROA(영업이익)(%)') |>
    filter(!is.na(ROA)) |>
    mutate(ROA랭킹 = rank(-ROA)) |>
    arrange(ROA랭킹)
    
전체_데이터 <- inner_join(PER_데이터,ROA_데이터,by='회사명') |>
    mutate(종합_랭킹 = rank(PER랭킹 + ROA랭킹)) |>
    arrange(종합_랭킹)
    
print(전체_데이터)

R언어 4.0부터 파이프 기호가 '%>%'에서 '|>'로 바뀌었다.

호환성을 위해서  예전 기호 '%>%'도 여전히 지원되지만, 새로운 파이프 기호 '|>'가 가독성이 더 좋아보인다.

파이썬 pandas, R언어 dplyr, Julia 데이터 프레임을 비교 검토한 후, 코드 가독성 면에서 R언어 dplyr패키지가 가장 우수하다고 생각된다.

오랜만에 다시 R언어를 공부한 스터디 메모이다.

R언어는 dplyr 패키지를 이용하면 코드 가독성이 좋아진다.

# 경고 메세지 없이 dplyr 패키지 불러오기
library(dplyr, warn.conflicts = FALSE)

데이터 프레임의 값에 액세스 하는 방법.

# 시리즈_ex1 생성
시리즈_ex1 <- c(100, 500, 150)
names(시리즈_ex1) <- c('카카오', '삼성전자', '현대차')

# df_ex1 생성
df_ex1 <- data.frame(가격=c(100, 500, 150), PER=c(0.5, 1.2, 0.2), ROA=c(1.01, 3.1, 0.97), row.names=c('카카오', '삼성전자', '현대차'))

# 출력
print(df_ex1$가격)
print(df_ex1['삼성전자', '가격'])
print(df_ex1['카카오', ])
print(df_ex1['카카오', 'ROA'])

칼럼 전체에 액세스 할 때 '$' 기호를 사용하는 게 특이하다.

R언어 데이터 프레임의 셀에 액세스 할 때, [행, 열] 형식으로 접근한다.

파이썬 pandas의 데이터 프레임에서 셀에 액세스 할 때는 [열, 행] 형식으로 접근하는 것과 대비된다.

파이썬 pandas에서도 loc 프로퍼티를 사용하면 [행, 열] 형식으로 셀에 액세스할 수 있기는 하지만 굳이??

개인적으로 R언어가 더 편하게 느껴진다.