A: 여러 열에 대해ivot_wider()를 사용하는 방법

R Tidyr 패키지의 ivot_wider() 함수를 사용하면 데이터 블록을 긴 형식에서 넓은 형식으로 회전할 수 있습니다.

이 함수를 사용하여 여러 열을 회전하려면 다음 구문을 사용할 수 있습니다.

 library (tidyr)

df_wide <- pivot_wider(df, names_from=group, values_from=c(values1, values2))

value_from 인수에 여러 열 이름을 제공하면 한 번에 여러 열을 회전할 수 있습니다.

다음 예에서는 이 기능을 실제로 사용하는 방법을 보여줍니다.

관련: 긴 데이터 또는 넓은 데이터: 차이점은 무엇입니까?

예: R에서 여러 열과 함께ivot_wider() 사용

다양한 농구 선수에 대한 정보를 포함하는 다음과 같은 데이터 프레임이 R에 있다고 가정합니다.

 #create data frame
df <- data. frame (team=c('A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'),
                 player=c('G', 'F', 'C', 'G', 'F', 'C'),
                 points=c(22, 34, 20, 15, 14, 19),
                 assists=c(4, 10, 12, 9, 8, 5))

#view data frame
df

  team player points assists
1 AG 22 4
2 AF 34 10
3 AC 20 12
4 BG 15 9
5 BF 14 8
6 BC 19 5

이제 포인트 와 보조 열의 값을 동시에 회전하고 싶다고 가정해 보겠습니다.

이를 위해 다음 구문을 사용할 수 있습니다.

 library (tidyr)

#pivot values in points and assists columns
df_wide <- pivot_wider(df, names_from=player, values_from=c(points, assists))

#view wide data frame
df_wide

# A tibble: 2 x 7
  team points_G points_F points_C assists_G assists_F assists_C
                             
1 A 22 34 20 4 10 12
2 B 15 14 19 9 8 5

플레이어 열의 각 값은 포인트 및 어시스트 와 결합되어 각 포지션에서 플레이어가 득점한 포인트 및 어시스트를 표시하는 총 6개의 새로운 열이 생성되었습니다.

최종 결과는 총 7개의 열이 있는 대규모 데이터 프레임입니다.

참고 : 여기서 Pivot_wider() 함수에 대한 전체 문서를 찾을 수 있습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 R에서 Tidyr 패키지의 다른 일반적인 기능을 사용하는 방법을 설명합니다.

R에서 Pivot_longer()를 사용하는 방법
R에서 Spread 함수를 사용하는 방법
R에서 수집 기능을 사용하는 방법
R에서 별도의 함수를 사용하는 방법
R에서 Unite 기능을 사용하는 방법