클로이의 데이터

reshape2 cast Long Format to Wide Format melt Wide Format to Long Format 옆으로 길게 나열되어있는(wide format) 데이터를 아래로 길게 이어는(long format) 데이터로 바꿔주는 melt 함수의 사용법에 대해 보겠습니다. 우선 reshape2 패키지를 설치하고 불러와주세요. > install.packages(reshape2) > library(reshape2) 그리고 연습에 이용할 간단한 데이터를 만들어주었습니다. 간단한 데이터 셋을 이용해 전체적인 큰 틀을 이해하고 나면, 그 다음에 R에서 제공해주는 다양한 데이터 셋에 적용해 연습해보시기 바랍니다. > section year sample_1 sample_2 sample_3 sampl..

분석을 하다 보면 데이터 셋의 재구조화 작업을 수도 없이 해야 합니다. 이때 꼭 알고 있어야 하는 reshape 패키지의 cast() 함수에 대해 살펴보겠습니다. 분석에 사용할 reshape 패키지를 다운받고 라이브러리를 불러옵니다. install.packages(reshape2) library(reshape2) 우선 데이터 셋을 만듭니다. 4가지 섹션에 A, B 두 샘플의 값으로 간단하게 만들었습니다. > section sample value data data section sample value 1 section-1 A 5 2 section-2 A -1 3 section-3 A -15 4 section-4 A -2 5 section-1 B 9 6 section-2 B -2 7 section-3 B -..

어떤 작업을 시작할때 해당 폴더를 직접 들어가서 새폴더를 생성하고, 이름을 수정해주고 작업을 진행 할 수 도 있습니다. 하지만 어느날 분석 데이터의 양이 많아지면서 폴더도 100개씩 만들어야 하는 경우가 생긴다면? 더 나아가 100개 폴더를 만드는 과정을 반복해야 한다면? 하나씩 직접 만들기에는 우리의 시간이 너무 아깝겠지요. R을 이용해서 빠르게 해봅시다. 먼저 워킹디렉토리를 설정합니다. > setwd("C:/chloe-with-data") > getwd() [1] "C:/chloe-with-data" # 디렉토리 생성 > dir.create('new_directory’) # 파일 생성 > file.create('new_text_file.txt') # 디렉토리 100개 만들기 하나씩 만드는것 쯤이야 쉽..