R언어 데이터 프레임 사용법 예제 2.

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.