R base functions for importing data
1. Read tabular data into R
read.table() : 테이블 포맷으로 되어 있는 파일을 읽어 데이터프레임을 반환한다.
- usage: read.table(file, header = FALSE, sep = “”)
- parameter:
- 파일의 맨 위에 열의 이름을 부여하는 ‘헤더라인’ 을 포함하는 경우, header = TRUE 를 지정하면 데이터프레임을 만들때 열 이름을 붙여준다.
- 이 함수는 데이터 필드가 빈 칸 (공백이나 탭) 으로 구분될 것이라고 자동으로 가정한다는 특징이 있으므로, 빈칸 대신 다른 구분자를 사용하는 파일이라면 sep 파라미터로 지정한다. (예) sep = “:”
- 이 함수는 기본으로 문자열 등 비수치형 데이터를 요인(Factor)으로 해석한다. 문자열을 요인으로 해석하지 못하게 하려면 stringAsFactors = FALSE 로 지정하면 된다.
- R 에서 true, false 논리연산자는 대문자 TRUE/FALSE 혹은 T/F 로 표시함
read.csv(): 값이 comma 로 구분되어 있는 파일(“.csv”)을 읽어 데이터프레임을 반환한다.
- csv : comma-separated value 의 약자
- csv 파일 형식은 엑셀 등 스프레드시트 프로그램, 데이터베이스 관리자 및 대부분의 통계 패키지들이 데이터를 가져오고 내보낼 수 있는 형식이기 때문에 널리 쓰이고 있다.
- usage: read.csv(file, header = TRUE, sep = “,”)
- parameter : read.table 과 동일
(1) 파일 불러오기
- data 폴더에 저장해놓은 commute.txt 을 읽어와서 commute 라는 변수에 할당함.
- commute.txt 파일 : Departure and arrival times for Dr. Breheny’s evening commute in Summer/Fall 2010 (https://web.as.uky.edu/statistics/users/pbreheny/764-F11/data.html)
# Read tabular data into R as a dataframe
commute <- read.table("data/commute.txt", header = TRUE, sep = "\t", stringsAsFactors = F)
# 첫 6행 읽기
head(commute) ## Date Day Depart Arrive
## 1 2010-06-15 T 5:37 6:05
## 2 2010-06-16 W 5:08 5:35
## 3 2010-06-17 H 4:58 5:17
## 4 2010-06-18 F 5:01 5:17
## 5 2010-06-21 M 5:17 5:41
## 6 2010-06-25 F 5:21 5:38commute.txt 데이터를 통해 요일별 출근소요시간을 파악해보자. 이 과정에서 데이터 자료형 변환과 날짜시간 자료형에 대해 함께 살펴보기로 한다.
(2) 데이터 자료형 변환 및 연산
- 파일에서 읽어들인 데이터프레임의 자료구조를 확인한 후 필요한 형태로 변환한다.
- 자료형을 변환하려면 as.‘자료형’( ) 함수를 사용한다.
- 예: as.character(), as.factor(), as.numeric(), as.integer()
# commute data frame 구조 확인
str(commute) ## 'data.frame': 63 obs. of 4 variables:
## $ Date : chr "2010-06-15" "2010-06-16" "2010-06-17" "2010-06-18" ...
## $ Day : chr "T" "W" "H" "F" ...
## $ Depart: chr "5:37" "5:08" "4:58" "5:01" ...
## $ Arrive: chr "6:05" "5:35" "5:17" "5:17" ...- 변수들은 모두 문자열 자료형(chr)으로 되어 있다.
- 시계열 데이터를 다룰 때 변수를 날짜 타입으로 변환하면 활용에 편리한 점이 많다.
R의 날짜 자료형으로는 “Date” 객체 이외에 “POSIXct”, “POSIXlt” 등이 있으며, as.POSIXct 함수를 통해 문자 변수를 변환할 수 있다.
- POSIXct 와 POSIXlt 는 모두 POSIXt 를 상속, 구현한 datetime 표기 클래스
- POSIXct 는 1970-01-01 00:00:00 을 기준으로 이후 시간을 millisecond 단위의 1개 numeric 으로 표기하고 있으며 timezone 을 attribute 로 가지고 있다
- 반면 POSIXlt 는 연, 월, 일 등 다양한 시간 요소들을 list 형태로 모두 갖고 있다
# Date 와 Depart, Date 와 Arrive 컬럼을 각각 합쳐서 POSIXct 형으로 변환
?POSIXct
as.POSIXct("2018/11/06 4:20")## [1] "2018-11-06 04:20:00 KST"as.POSIXlt("2018/11/06 4:20")## [1] "2018-11-06 04:20:00 KST"Dep <- as.POSIXct(paste(commute$Date, commute$Depart)) # paste() : 문자열 합치기
Arr <- as.POSIXct(paste(commute$Date, commute$Arrive))
# POSIXct 형으로 변환한 이후에는 기본 연산으로 시간차이를 계산할 수 있음
Arr - Dep## Time differences in mins
## [1] 28 27 19 16 24 17 21 21 17 17 19 21 23 17 18 27 17 20 21 21 22 34 29
## [24] 29 26 22 29 28 16 19 36 27 21 22 22 19 12 21 25 27 23 19 20 29 27 26
## [47] 23 28 19 15 21 21 23 28 21 18 19 32 18 18 25 19 21# 시간차이 계산한 것을 Diff 변수에 할당
Diff <- Arr - Dep
# commute 데이터프레임에 Diff 변수 합치기
new_commute <- cbind(commute, Diff) # cbind : column 기준으로 합치기
head(new_commute)## Date Day Depart Arrive Diff
## 1 2010-06-15 T 5:37 6:05 28 mins
## 2 2010-06-16 W 5:08 5:35 27 mins
## 3 2010-06-17 H 4:58 5:17 19 mins
## 4 2010-06-18 F 5:01 5:17 16 mins
## 5 2010-06-21 M 5:17 5:41 24 mins
## 6 2010-06-25 F 5:21 5:38 17 mins(3) 요일별 출근시간 비교 시각화
“difftime” 자료형으로 생성된 Diff 컬럼을 다시 숫자형으로 변경하여 Boxplot 그래프를 그린다.
# new_commute$Diff 의 데이터타입 확인 : difftime class 는 그래프를 그릴 수 없음
class(new_commute$Diff)## [1] "difftime"# Diff 벡터를 숫자형으로 변환하여 new_commute 데이터프레임에 열 추가
Diff <- as.numeric(Diff)
new_commute <- cbind(commute, Diff)
str(new_commute)## 'data.frame': 63 obs. of 5 variables:
## $ Date : chr "2010-06-15" "2010-06-16" "2010-06-17" "2010-06-18" ...
## $ Day : chr "T" "W" "H" "F" ...
## $ Depart: chr "5:37" "5:08" "4:58" "5:01" ...
## $ Arrive: chr "6:05" "5:35" "5:17" "5:17" ...
## $ Diff : num 28 27 19 16 24 17 21 21 17 17 ...# 상자그림 그리기
boxplot(Diff~Day, new_commute,
main = "요일별 출근 소요시간",
ylab = "min")
- 기본옵션으로 요일(x축)의 알파벳 순으로 그래프가 그려짐.
- 요일순서로 그래프를 그리려면 요일을 요인(factor)으로 변환하고, 요인의 순서(level)를 지정하면 됨
# Day 컬럼의 자료형을 요인으로 바꾸고 레벨의 순서를 지정
new_commute$Day <- factor(new_commute$Day, levels = c("M", "T", "W", "H", "F"))
str(new_commute)## 'data.frame': 63 obs. of 5 variables:
## $ Date : chr "2010-06-15" "2010-06-16" "2010-06-17" "2010-06-18" ...
## $ Day : Factor w/ 5 levels "M","T","W","H",..: 2 3 4 5 1 5 1 4 5 1 ...
## $ Depart: chr "5:37" "5:08" "4:58" "5:01" ...
## $ Arrive: chr "6:05" "5:35" "5:17" "5:17" ...
## $ Diff : num 28 27 19 16 24 17 21 21 17 17 ...# 상자그림 그리기
boxplot(Diff~Day, new_commute,
main = "요일별 출근 소요시간 (요일순)",
ylab = "min")
전달력을 높이기 위해 M, T, W, H, F 를 Monday, Tuesday… 로 변경함.
levels(new_commute$Day)[levels(new_commute$Day)=="M"] <- "Monday"
levels(new_commute$Day)[levels(new_commute$Day)=="T"] <- "Tuesday"
levels(new_commute$Day)[levels(new_commute$Day)=="W"] <- "Wednesday"
levels(new_commute$Day)[levels(new_commute$Day)=="H"] <- "Thursday"
levels(new_commute$Day)[levels(new_commute$Day)=="F"] <- "Friday"
boxplot(Diff~Day, new_commute,
main = "요일별 출근 소요시간 (요일순)",
ylab = "min")
[Dr.Breheny 의 저녁 출근 소요시간 패턴읽기]
- 요일별 평균 출근소요시간은 금요일이 가장 짧고 화요일이 가장 길다
- 금요일은 출근소요시간이 거의 일정하고, 월,화요일은 출근소요시간의 차이가 크다.
- 목요일은 출근소요시간의 이상치(outlier) 가 존재한다.
class(new_commute$Date)## [1] "character"new_commute$Date <- as.Date(new_commute$Date)
str(new_commute)## 'data.frame': 63 obs. of 5 variables:
## $ Date : Date, format: "2010-06-15" "2010-06-16" ...
## $ Day : Factor w/ 5 levels "Monday","Tuesday",..: 2 3 4 5 1 5 1 4 5 1 ...
## $ Depart: chr "5:37" "5:08" "4:58" "5:01" ...
## $ Arrive: chr "6:05" "5:35" "5:17" "5:17" ...
## $ Diff : num 28 27 19 16 24 17 21 21 17 17 ...library(googleVis)## Creating a generic function for 'toJSON' from package 'jsonlite' in package 'googleVis'##
## Welcome to googleVis version 0.6.2
##
## Please read Google's Terms of Use
## before you start using the package:
## https://developers.google.com/terms/
##
## Note, the plot method of googleVis will by default use
## the standard browser to display its output.
##
## See the googleVis package vignettes for more details,
## or visit http://github.com/mages/googleVis.
##
## To suppress this message use:
## suppressPackageStartupMessages(library(googleVis))t1 <- gvisMotionChart(new_commute, idvar="Date", timevar="Diff",
option=list(width=1000,height=500))
plot(t1)## starting httpd help server ...## done좀더 살펴보기
날짜와 시간을 다루는 클래스
(1) 문자열을 날짜로 변환하기
- as.Date 함수는 출력을 위해 다시 문자열로 변환되는 Date 객체를 반환한다.
- as.Date 가 문자열을 해석할 수 있도록 format 인자를 넣어줘야 한다.
- 기본으로 yyyy-mm-dd 형식일 것이라고 가정하고 변환해줌.
- mm/dd/yyyy 또는 mm/dd/yy 로 되어 있다면 format = “%m/%d/%Y” 또는 format = “%m/%d/%y” 를 지정해줘야 함 (대문자 Y는 4자리 연도, 소문자 y는 2자리 연도)
as.Date("2018-09-01")## [1] "2018-09-01"as.Date("2018/09/01")## [1] "2018-09-01"as.Date("09/01/2018") # "0009-01-20" 으로 변환됨## [1] "0009-01-20"as.Date("09/01/2018", format = "%m/%d/%Y")## [1] "2018-09-01"as.Date("09/01/18", format = "%m/%d/%y" ) ## [1] "2018-09-01"그 외의 형식으로 되어 있는 문자열을 날짜로 변환하려면?
- yyyy, mm, dd로 표현된 날짜 : ISOdaste 함수를 이용
- ISOdate 함수는 세개의 숫자를 통합해 Date 객체로 변환이 가능한 POSIXct 객체(날짜 및 시간 클래스)로 만듬
- 순수하게 날짜만 가지고 작업할 때는 Date 객체로 변환해서 쓰이지 않는 시간정보의 길이를 줄임
# ISOdate 함수로 POSIXct 객체로 변환
ISOdate(2018, 9, 1)## [1] "2018-09-01 12:00:00 GMT"# Date 객체로 변환
as.Date(ISOdate(2018, 9, 1))## [1] "2018-09-01"(2) 시간자료형에서 하위 원소 추출하기
Sys.time() 함수를 통해 현재 시스템 시간정보를 받아내면 POSIXct 클래스가 생성된다.
문자열을 받아 as.POSIXlt(), as.POSIXct() 함수를 사용해서 시간자료형으로 변환시킨다. POSIXlt 자료형으로 변환시킨 경우 리스트로 저장되어 있어 시, 분, 초, 요일등 하위 원소값으로 뽑아낼 수 있다.
Sys.Date() # 현재 날짜를 반환하는 함수## [1] "2018-11-05"class(Sys.Date()) # Sys.Date() 함수는 Date 객체를 반환 ## [1] "Date"as.POSIXlt(Sys.Date())$wday## [1] 1Sys.time() # 현재 날짜시간을 반환하는 함수## [1] "2018-11-05 14:11:05 KST"class(Sys.time()) # Sys.time() 함수는 POSIXct 객체를 반환## [1] "POSIXct" "POSIXt"names(unclass(as.POSIXlt(Sys.time()))) # unclass로 리스트의 이름을 ## [1] "sec" "min" "hour" "mday" "mon" "year" "wday"
## [8] "yday" "isdst" "zone" "gmtoff"as.POSIXlt(Sys.time())$mon # 월 (0-11, 0 = 1월)## [1] 10as.POSIXlt(Sys.time())$mday # 해당 달의 몇번째 날 (1-31)## [1] 5as.POSIXlt(Sys.time())$wday # 해당 주의 몇번째 날 (0=6, 0= 일요일)## [1] 1as.POSIXlt(Sys.time())$yday # 해당 해의 몇번째 날 (0-365, 0 = 1월1일)## [1] 308when <- as.Date(ISOdate(2018, 9, 1))
as.POSIXlt(when)$mon # 월 (0-11, 0 = 1월)## [1] 8as.POSIXlt(when)$mday # 해당 달의 몇번째 날 (1-31)## [1] 1as.POSIXlt(when)$wday # 해당 주의 몇번째 날 (0=6, 0= 일요일)## [1] 6as.POSIXlt(when)$yday # 해당 해의 몇번째 날 (0-365, 0 = 1월1일)## [1] 243KST(Korea Standard Time, 한국 표준시) = UTC (Universal Time Coordinated, 세계협정시) +9
Sys.timezone() ## [1] "Asia/Seoul"as.POSIXlt(Sys.time(), "GMT")## [1] "2018-11-05 05:11:05 GMT"as.POSIXlt(Sys.time(), "EST5EDT") # the current time in New York## [1] "2018-11-05 00:11:05 EST"as.POSIXlt(Sys.time(), "EST" ) # ditto, ignoring DST## [1] "2018-11-05 00:11:05 EST"as.POSIXlt(Sys.time(), "HST") # the current time in Hawaii## [1] "2018-11-04 19:11:05 HST"as.POSIXlt(Sys.time(), "Australia/Darwin")## [1] "2018-11-05 14:41:05 ACST"RMD 파일에서 R code 추출
# library(knitr)
# purl("1-1a.Timedata.Rmd", encoding = "UTF-8")