Dplyr에서 바인딩_rows 및 바인딩_cols를 사용하는 방법(예제 포함)

R의 dplyr 패키지에 있는 bin_rows() 함수를 사용하여 두 개의 데이터 프레임을 행별로 바인딩할 수 있습니다.

 bind_rows(df1, df2, df3, ...)

마찬가지로 dplyr의 bin_cols() 함수를 사용하여 두 개의 데이터 프레임을 해당 열로 바인딩할 수 있습니다.

 bind_cols(df1, df2, df3, ...)

다음 예에서는 이러한 각 기능을 실제로 사용하는 방법을 보여줍니다.

예 1: Bind_rows() 사용

다음 코드는 행을 기준으로 3개의 데이터 프레임을 함께 바인딩하기 위해 bin_rows() 함수를 사용하는 방법을 보여줍니다.

 library (dplyr)

#create data frames
df1 <- data. frame (team=c('A', 'A', 'B', 'B'),
                  dots=c(12, 14, 19, 24))


df2 <- data. frame (team=c('A', 'B', 'C', 'C'),
                  dots=c(8, 17, 22, 25))

df3 <- data. frame (team=c('A', 'B', 'C', 'C'),
                  assists=c(4, 9, 12, 6))

#row bind together data frames
bind_rows(df1, df2, df3)

   team points assists
1 to 12 NA
2 A 14 NA
3 B 19 NA
4 B 24 NA
5 to 8 NA
6 B 17 NA
7 C 22 NA
8 C 25 NA
9 A NA 4
10 B NA 9
11 C NA 12
12 C NA 6

이 함수는 데이터 프레임의 열 이름이 모두 동일하지 않은 경우 NA로 누락된 값을 자동으로 채웁니다.

예 2: 바인딩_cols() 사용

다음 코드는 bin_cols() 함수를 사용하여 해당 열을 기반으로 3개의 데이터 프레임을 함께 바인딩하는 방법을 보여줍니다.

 library (dplyr)

#create data frames
df1 <- data. frame (team=c('A', 'A', 'B', 'B'),
                  dots=c(12, 14, 19, 24))


df2 <- data. frame (team=c('A', 'B', 'C', 'C'),
                  dots=c(8, 17, 22, 25))

df3 <- data. frame (team=c('A', 'B', 'C', 'C'),
                  assists=c(4, 9, 12, 6))

#column bind together data frames
bind_cols(df1, df2, df3)

  team points assists steals blocks rebounds
1 A 12 A 8 A 4
2 A 14 B 17 B 9
3 B 19 C 22 C 12
4 B 24 C 25 C 6

각 데이터 프레임의 원래 열은 bin_cols() 함수에서 지정한 순서대로 최종 데이터 프레임에 나타납니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 R에서 rbind() 및 cbind() 함수를 사용하여 데이터 프레임을 바인딩하는 방법을 보여줍니다.

• R에서 rbind를 사용하는 방법
• R에서 cbind를 사용하는 방법

다음 튜토리얼에서는 dplyr에서 다른 일반적인 기능을 수행하는 방법을 설명합니다.

• dplyr을 사용하여 R의 데이터 프레임에 열을 추가하는 방법
• dplyr을 사용하여 인덱스 위치에 따라 열 이름을 바꾸는 방법
• dplyr을 사용하여 행을 삭제하는 방법(예제 포함)