#title Data Frame
[[TableOfContents]]

==== 개요 ====
데이터 프레임은 변수(필드)와 관찰치(레코드)로 구성된 2차원 자료 객체이다. 

==== 문자열로 데이터 프레임 만들기 ==== 
방법1
{{{
x <- read.table(header=T, text="
factorLevel  characteristicValue
A1	8.44
A1	8.36
A1	8.28
A2	8.59
A2	8.91
A2	8.6
A3	9.34
A3	9.41
A3	9.69
A4	8.92
A4	8.92
A4	8.74") 
head(x)
}}}

방법2
{{{
tmp <- textConnection( 
"day     A       B 
0       10.0    10.0 
7       9.0     9.1 
14      8.0     8.2 
21      7.0     7.3 
28      6.0     6.4 
35      5.0     5.5 
42      4.0     4.5 
49      3.0     3.6 
56      2.0     2.7") 
x <- read.table(tmp, header=TRUE) 
close.connection(tmp)
head(x)
}}}

==== cube ====
{{{
as.data.frame(addmargins(xtabs(uptake ~ Plant + Type + Treatment, CO2)))
}}}

==== join ====
{{{
df1 = data.frame(CustomerId=c(1:6),Product=c(rep("Toaster",3),rep("Radio",3)))
df2 = data.frame(CustomerId=c(2,4,6),State=c(rep("Alabama",2),rep("Ohio",1)))

df1;df2


#outer join: 
merge(x = df1, y = df2, by = "CustomerId", all = TRUE)

#left outer: 
merge(x = df1, y = df2, by = "CustomerId", all.x=TRUE)

#right outer: 
merge(x = df1, y = df2, by = "CustomerId", all.y=TRUE)

#cross join: 
merge(x = df1, y = df2, by = NULL)
}}}

결과
{{{
> #outer join: 
> merge(x = df1, y = df2, by = "CustomerId", all = TRUE)
  CustomerId Product   State
1          1 Toaster    <NA>
2          2 Toaster Alabama
3          3 Toaster    <NA>
4          4   Radio Alabama
5          5   Radio    <NA>
6          6   Radio    Ohio
> 
> #left outer: 
> merge(x = df1, y = df2, by = "CustomerId", all.x=TRUE)
  CustomerId Product   State
1          1 Toaster    <NA>
2          2 Toaster Alabama
3          3 Toaster    <NA>
4          4   Radio Alabama
5          5   Radio    <NA>
6          6   Radio    Ohio
> 
> #right outer: 
> merge(x = df1, y = df2, by = "CustomerId", all.y=TRUE)
  CustomerId Product   State
1          2 Toaster Alabama
2          4   Radio Alabama
3          6   Radio    Ohio
> 
> #cross join: 
> merge(x = df1, y = df2, by = NULL)
   CustomerId.x Product CustomerId.y   State
1             1 Toaster            2 Alabama
2             2 Toaster            2 Alabama
3             3 Toaster            2 Alabama
4             4   Radio            2 Alabama
5             5   Radio            2 Alabama
6             6   Radio            2 Alabama
7             1 Toaster            4 Alabama
8             2 Toaster            4 Alabama
9             3 Toaster            4 Alabama
10            4   Radio            4 Alabama
11            5   Radio            4 Alabama
12            6   Radio            4 Alabama
13            1 Toaster            6    Ohio
14            2 Toaster            6    Ohio
15            3 Toaster            6    Ohio
16            4   Radio            6    Ohio
17            5   Radio            6    Ohio
18            6   Radio            6    Ohio
> 
}}}
==== na가 있는 컬럼 삭제 ==== 
{{{
tmp[, colSums(is.na(tmp)) == 0]
}}}
==== 조건절 ==== 
{{{
ex1[ex1$hw==1,]
}}}
==== alter colum ==== 
데이터형 변경
{{{
x$일자 <- as.Date(x$일자)
}}}

컬럼 삭제
{{{
x$일자 <- NULL
}}}

==== 가로를 세로로 ==== 
{{{
tmp <- textConnection( 
  "청결상태  음식량	대기시간	음식맛	친절
6	4	7	6	5
5	7	5	6	6
5	3	4	5	6
3	3	2	3	4
4	3	3	3	2") 
x <- read.table(tmp, header=TRUE) 
close.connection(tmp)
stack(x)
}}}

결과
{{{
> stack(x)
   values      ind
1       6 청결상태
2       5 청결상태
3       5 청결상태
4       3 청결상태
5       4 청결상태
6       4   음식량
7       7   음식량
8       3   음식량
9       3   음식량
10      3   음식량
11      7 대기시간
12      5 대기시간
13      4 대기시간
14      2 대기시간
15      3 대기시간
16      6   음식맛
17      6   음식맛
18      5   음식맛
19      3   음식맛
20      3   음식맛
21      5     친절
22      6     친절
23      6     친절
24      4     친절
25      2     친절
}}}

==== 정렬하기 ==== 
{{{
tmp <- textConnection( 
  "청결상태  음식량	대기시간	음식맛	친절
6	4	7	6	5
5	7	5	6	6
5	3	4	5	6
3	3	2	3	4
4	3	3	3	2") 
x <- read.table(tmp, header=TRUE) 
close.connection(tmp)
head(x)
}}}

결과
{{{
> x[order(x$친절), ]
  청결상태 음식량 대기시간 음식맛 친절
5        4      3        3      3    2
4        3      3        2      3    4
1        6      4        7      6    5
2        5      7        5      6    6
3        5      3        4      5    6
> x[order(x$친절, x$음식맛), ]
  청결상태 음식량 대기시간 음식맛 친절
5        4      3        3      3    2
4        3      3        2      3    4
1        6      4        7      6    5
3        5      3        4      5    6
2        5      7        5      6    6
}}}

==== subset ====
{{{
subset(x, select=c(친절, 대기시간), subset= (청결상태 > 5))
subset(x, select=-c(친절, 대기시간)) # 마이너스(-) 부호는 해당 컬럼을 제외한 나머지 컬럼을 말함.
}}}

==== 열(컬럼)이름 바꾸기 ====
{{{
> colnames(x) <- c("청결도", "음식량", "대기시간", "음식맛", "친절도")
> x
  청결도 음식량 대기시간 음식맛 친절도
1      6      4        7      6      5
2      5      7        5      6      6
3      5      3        4      5      6
4      3      3        2      3      4
5      4      3        3      3      2
}}}

==== na값 제거하기 ====
{{{
clean < na.omit(x)
}}}

==== 데이터프레임 합치기 ====
{{{
all.cols <- rbind(x1, x2)
all.rows <- cbind(x1, x2)
inner.join <- merge(x1, x2, by="join_key")
}}}

==== 특정 열만 조회하기 ====
{{{
iris[, names(iris) %in% c ("Species" , "Petal.Width")]
}}}

==== 특정 열만 빼고 조회하기 ====
{{{
iris[, !names(iris) %in% c ("Species" , "Petal.Width")]
}}}

or

{{{
`%notin%` <- Negate(`%in%`)
iris[, names(iris) %notin% c ("Species" , "Petal.Width")]
}}}
--https://www.r-bloggers.com/the-notin-operator/
==== 특정 행만 빼고 조회하기 ====
{{{
iris[!rownames(iris) %in% c(1, 2, 3),]
}}}


==== 자료의 입력: data.frame() 함수 ====
data.frame()함수를 이용하여 자료를 입력하는데, 구조 특성상 결합되는 자료 객체의 수(레코드)는 같아야 한다. 데이터 유형은 달라도 된다. 문자형 변수의 경우는 결합되는 과정에서 범주형(factor)로 변환된다. 이를 방지하기 위해서 함수 I()를 사용하면 된다. 
{{{
> mat <- matrix(1:10, nrow=5)
> mat
     [,1] [,2]
[1,]    1    6
[2,]    2    7
[3,]    3    8
[4,]    4    9
[5,]    5   10
> dimnames(mat) <- list(c(1:5), c(paste("Var", 1:2, sep=".")))
> mat
  Var.1 Var.2
1     1     6
2     2     7
3     3     8
4     4     9
5     5    10
> vec1 <- LETTERS[1:5]
> vec2 <- letters[1:5]
> vec1
[1] "A" "B" "C" "D" "E"
> vec2
[1] "a" "b" "c" "d" "e"
> df <- data.frame(mat, vec1, name=I(vec2))
> df
  Var.1 Var.2 vec1 name
1     1     6    A    a
2     2     7    B    b
3     3     8    C    c
4     4     9    D    d
5     5    10    E    e
> df <- data.frame(mat, vec1, 컬럼명=I(vec2))
> df
  Var.1 Var.2 vec1 컬럼명
1     1     6    A      a
2     2     7    B      b
3     3     8    C      c
4     4     9    D      d
5     5    10    E      e
> 
> df <- data.frame(mat, vec1, name=I(vec2), row.names=1)
> df
  Var.2 vec1 name
1     6    A    a
2     7    B    b
3     8    C    c
4     9    D    d
5    10    E    e
> df <- data.frame(mat, vec1, name=I(vec2), row.names=vec2)
> df
  Var.1 Var.2 vec1 name
a     1     6    A    a
b     2     7    B    b
c     3     8    C    c
d     4     9    D    d
e     5    10    E    e
> 
}}}

벡터로 만들 수도 있다. 
{{{
> colA <- c(1:5)
> colB <- c(6:10)
> data.frame(colA, colB)
  colA colB
1    1    6
2    2    7
3    3    8
4    4    9
5    5   10
}}}

==== 자료의 입력: read.table() 함수 ====
 * attachment:example2.txt
 * attachment:example3.txt

example2.txt
{{{
	x	y
id1	1	2
id2	3	4
id3	5	NA
id4	miss	7
}}}

example3.txt
{{{
id	x	y			
id1	1	2	id2	3	4
id3	5	6			
}}}


이렇게 하면 에러가 난다.
{{{
> data.f <- read.table(file="c:\\example3.txt", header=TRUE)
이하에 에러read.table(file = "c:\\example3.txt", header = TRUE) : 
  more columns than column names
}}}

이렇게 해야 한다. 
{{{
> #flush=FALSE 인 경우
> data.f <- read.table(file="c:\\example3.txt", skip=1, col.names=c("id", "x", "y"), flush=FALSE)
> data.f
   id x y
1 id1 1 2
2 id2 3 4
3 id3 5 6
> #flush=TRUE 인 경우
> data.f <- read.table(file="c:\\example3.txt", skip=1, col.names=c("id", "x", "y"), flush=TRUE)
> data.f
   id x y
1 id1 1 2
2 id3 5 6

}}}

example2.txt 파일을 읽어보자. 
{{{
> data.f <- read.table(file="c:\\example2.txt", header=TRUE)
> data.f
       x  y
id1    1  2
id2    3  4
id3    5 NA
id4 miss  7
> 
}}}

문자열 'miss'가 걸린다. 이것을 missing value로 처리해보자.
{{{
> data.f <- read.table(file="c:\\example2.txt", header=TRUE, na.strings=("miss"))
> data.f
     x  y
id1  1  2
id2  3  4
id3  5 NA
id4 NA  7
> 
}}}

col.names 뿐만 아리라 row.names도 줄 수 있다. 
{{{
> data.f <- read.table(file="c:\\example2.txt", header=TRUE, na.strings=("miss"), row.names=1)
> data.f
     x  y
id1  1  2
id2  3  4
id3  5 NA
id4 NA  7
> 
}}}

==== 데이터 프레임 sql server에 빠르게 입력하기 ====
{{{
df <- rs[1:10,]
tname <- "dbo.predict_result"

library(RODBC)
fast_dbinsert <- function(df, tname){
    
    #테이블 삭제
    query <- paste0(
    "if object_id('", tname, "') is not null
        drop table ", tname)

    sqlQuery(conn, query)
    sqlSave(conn, df[0:0,], tablename = tname, rownames=FALSE)
    
    #데이터 입력
    tmp_filename <- tempfile()
    write.table(df, tmp_filename, na = "\\N", row.names = FALSE, col.names = 
    FALSE, quote = FALSE, sep = "\t")
    
   
    
    sqlQuery(conn, query)
    unlink(tmp_filename)
}
}}}