데이터 결합 및 형태 변경
유연한 분석을 위해 데이터 세트를 병합하고 추가하며 형태를 변경하는 방법을 살펴봅니다.
데이터 결합 및 형태 변경은(는) CoddyKit의 무료 R Academy 강의입니다. 이것은 3개 중 3번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 R Academy 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. R Academy 강의에는 총 3개의 강의가 포함되어 있습니다.
데이터 결합 및 재구성 소개
데이터 결합 및 재구성 소개
데이터는 여러 출처에서 수집되는 경우가 많으며, 분석을 위해 병합하거나 형태를 재구성해야 합니다. 이 레슨에서는 R에서 데이터를 결합하고 재구성하는 방법을 배웁니다.
데이터 프레임 결합
데이터 프레임 결합
rbind()(행 기준) 및 cbind()(열 기준)와 같은 함수를 사용하여 데이터 프레임을 결합할 수 있습니다.
df1 <- data.frame(ID = c(1, 2), Score = c(90, 85))
df2 <- data.frame(ID = c(3, 4), Score = c(78, 92))
df_combined <- rbind(df1, df2)데이터 프레임 병합
데이터 프레임 병합
공통 열을 기준으로 두 데이터 프레임을 병합하려면 merge()를 사용합니다.
df1 <- data.frame(ID = c(1, 2, 3), Name = c('Alice', 'Bob', 'Charlie'))
df2 <- data.frame(ID = c(1, 2, 3), Score = c(90, 85, 88))
merged_df <- merge(df1, df2, by = 'ID')dplyr을 사용한 조인
dplyr을 사용한 조인
dplyr 패키지는 데이터를 병합할 때 사용하는 left_join() 및 inner_join()과 같은 함수를 제공합니다.
library(dplyr)
joined_df <- left_join(df1, df2, by = 'ID')tidyr을 사용한 데이터 피벗
tidyr을 사용한 데이터 피벗
데이터를 재구성하면 다양한 형식의 데이터를 요약하고 분석하는 데 유용합니다.
데이터 넓히기 (pivot_wider)
데이터 넓히기 (pivot_wider)
pivot_wider()를 사용하여 긴 형식의 데이터를 넓은 형식으로 변환합니다.
library(tidyr)
data_wide <- pivot_wider(df, names_from = Category, values_from = Value)데이터 길게 만들기 (pivot_longer)
데이터 길게 만들기 (pivot_longer)
pivot_longer()를 사용하여 넓은 형식의 데이터를 긴 형식으로 변환합니다.
data_long <- pivot_longer(df, cols = c('Jan', 'Feb'), names_to = 'Month', values_to = 'Sales')데이터 정렬
데이터 정렬
dplyr의 arrange() 함수를 사용하여 데이터 프레임을 정렬할 수 있습니다.
df_sorted <- arrange(df, desc(Score))요약
요약
이 레슨에서 다음을 배웠습니다.
- 데이터 프레임을 결합하고 병합하는 방법
- 피벗 함수를 사용하여 데이터를 재구성하는 방법
- 데이터를 효율적으로 정렬하고 구성하는 방법
자주 묻는 질문
“데이터 결합 및 형태 변경” 강의는 무료인가요?
네 — “데이터 결합 및 형태 변경” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 R Academy 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. R Academy 강의에는 총 3개의 강의가 포함되어 있습니다.
“데이터 결합 및 형태 변경”에서 뭘 배우나요?
유연한 분석을 위해 데이터 세트를 병합하고 추가하며 형태를 변경하는 방법을 살펴봅니다. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 R Academy을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.
R Academy을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?
사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 R Academy은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 3개 중 3번째 강의입니다.
“데이터 결합 및 형태 변경” 강의는 얼마나 걸리나요?
대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.
이 R Academy 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?
네. 모든 R Academy 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.