Dplyr에서 case_when()을 사용하는 방법

R의 dplyr 패키지에 있는 case_when() 함수를 사용하면 기존 변수에서 새 변수를 만들 수 있습니다.

이 함수는 다음 기본 구문을 사용합니다.

 library (dplyr)

df %>%
  mutate (new_var = case_when (var1 < 15 ~ ' low ',
                             var2 < 25 ~ ' med ',
                             TRUE ~ ' high '))

TRUE 는 “else” 문과 동일합니다.

다음 예에서는 다음 데이터 프레임에서 실제로 이 함수를 사용하는 방법을 보여줍니다.

 #create data frame
df <- data. frame (player = c('AJ', 'Bob', 'Chad', 'Dan', 'Eric', 'Frank'),
                 position = c('G', 'F', 'F', 'G', 'C', NA),
                 points = c(12, 15, 19, 22, 32, NA),
                 assists = c(5, 7, 7, 12, 11, NA))

#view data frame
df

  player position points assists
1 AJ G 12 5
2 Bob F 15 7
3 Chad F 19 7
4 Dan G 22 12
5 Eric C 32 11
6 Frank NA NA NA

예시 1: 기존 변수에서 새 변수 만들기

다음 코드는 포인트 열에서 값이 파생되는 quality 라는 새 변수를 만드는 방법을 보여줍니다.

 df %>%
mutate (quality = case_when (points > 20 ~ ' high ',
                             points > 15 ~ ' med ',
                             TRUE ~ ' low ' ))

  player position points assists quality
1 AJ G 12 5 low
2 Bob F 15 7 low
3 Chad F 19 7 med
4 Dan G 22 12 high
5 Eric C 32 11 high
6 Frank NA NA NA low

Case_when() 함수가 새 열의 값을 생성한 방법은 다음과 같습니다.

• 포인트 열의 값이 20보다 크면 품질 열의 값이 “높음”입니다.
• 그렇지 않고 포인트 열의 값이 15보다 크면 품질 열의 값은 “med”입니다.
• 그렇지 않고 포인트 열의 값이 15(또는 NA와 같은 누락된 값)보다 작거나 같으면 품질 열의 값은 “낮음”입니다.

예 2: 여러 변수에서 새 변수 만들기

다음 코드는 포인트 및 지원 열에서 값이 파생되는 quality 라는 새 변수를 만드는 방법을 보여줍니다.

 df %>%
mutate (quality = case_when (points > 15 & assists > 10 ~ ' great ',
                             points > 15 & assists > 5 ~ ' good ',
                             TRUE ~ ' average ' ))

  player position points assists quality
1 AJ G 12 5 average
2 Bob F 15 7 average
3 Chad F 19 7 good
4 Dan G 22 12 great
5 Eric C 32 11 great
6 Frank NA NA NA average

is.na() 함수를 사용하여 문자열을 NA 값에 명시적으로 할당할 수도 있습니다.

 df %>%
mutate (quality = case_when (is. na (points) ~ ' missing ',
                             points > 15 & assists > 10 ~ ' great ',
                             points > 15 & assists > 5 ~ ' good ',
                             TRUE ~ ' average ' ))

  player position points assists quality
1 AJ G 12 5 average
2 Bob F 15 7 average
3 Chad F 19 7 good
4 Dan G 22 12 great
5 Eric C 32 11 great
6 Frank NA NA NA missing

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