Wrangle data with tidyr

Tidyverse tidyr manipulate data

tidyr 패키지로 데이터를 정형화하는 방법을 숙지합니다.

Author

Affiliation

유충현

한국알사용자회

Published

Feb. 24, 2022

Citation

유충현, 2022

들어가기

피봇팅은 엑셀만의 전유물이 아닙니다.
이제 tidyr로 피봇팅과 유사한 데이터 조작이 가능합니다. 자주쓰지는 않지만, 감초처럼 등장하는 이 작업에 더이상 reshape2 패키지를 사용하지 마세요.


준비하기

사용할 데이터

tidyr 패키지는 세계보건기구(WHO, World Health Organization)에서 발표한 결핵 신규 환자 현황 데이터인 who와 관련된 국가별 인구통계 데이터인 population을 제공합니다.

데이터 살펴보기

who

library(dplyr)
library(tidyr)

who

# A tibble: 7,240 x 60
   country     iso2  iso3   year new_sp_m014 new_sp_m1524 new_sp_m2534
   <chr>       <chr> <chr> <int>       <int>        <int>        <int>
 1 Afghanistan AF    AFG    1980          NA           NA           NA
 2 Afghanistan AF    AFG    1981          NA           NA           NA
 3 Afghanistan AF    AFG    1982          NA           NA           NA
 4 Afghanistan AF    AFG    1983          NA           NA           NA
 5 Afghanistan AF    AFG    1984          NA           NA           NA
 6 Afghanistan AF    AFG    1985          NA           NA           NA
 7 Afghanistan AF    AFG    1986          NA           NA           NA
 8 Afghanistan AF    AFG    1987          NA           NA           NA
 9 Afghanistan AF    AFG    1988          NA           NA           NA
10 Afghanistan AF    AFG    1989          NA           NA           NA
# … with 7,230 more rows, and 53 more variables: new_sp_m3544 <int>,
#   new_sp_m4554 <int>, new_sp_m5564 <int>, new_sp_m65 <int>,
#   new_sp_f014 <int>, new_sp_f1524 <int>, new_sp_f2534 <int>,
#   new_sp_f3544 <int>, new_sp_f4554 <int>, new_sp_f5564 <int>,
#   new_sp_f65 <int>, new_sn_m014 <int>, new_sn_m1524 <int>,
#   new_sn_m2534 <int>, new_sn_m3544 <int>, new_sn_m4554 <int>,
#   new_sn_m5564 <int>, new_sn_m65 <int>, new_sn_f014 <int>,
#   new_sn_f1524 <int>, new_sn_f2534 <int>, new_sn_f3544 <int>,
#   new_sn_f4554 <int>, new_sn_f5564 <int>, new_sn_f65 <int>,
#   new_ep_m014 <int>, new_ep_m1524 <int>, new_ep_m2534 <int>,
#   new_ep_m3544 <int>, new_ep_m4554 <int>, new_ep_m5564 <int>,
#   new_ep_m65 <int>, new_ep_f014 <int>, new_ep_f1524 <int>,
#   new_ep_f2534 <int>, new_ep_f3544 <int>, new_ep_f4554 <int>,
#   new_ep_f5564 <int>, new_ep_f65 <int>, newrel_m014 <int>,
#   newrel_m1524 <int>, newrel_m2534 <int>, newrel_m3544 <int>,
#   newrel_m4554 <int>, newrel_m5564 <int>, newrel_m65 <int>,
#   newrel_f014 <int>, newrel_f1524 <int>, newrel_f2534 <int>,
#   newrel_f3544 <int>, newrel_f4554 <int>, newrel_f5564 <int>,
#   newrel_f65 <int>
# 한국의 인구통계
who %>% 
  filter(country %in% "Republic of Korea")

# A tibble: 34 x 60
   country     iso2  iso3   year new_sp_m014 new_sp_m1524 new_sp_m2534
   <chr>       <chr> <chr> <int>       <int>        <int>        <int>
 1 Republic o… KR    KOR    1980          NA           NA           NA
 2 Republic o… KR    KOR    1981          NA           NA           NA
 3 Republic o… KR    KOR    1982          NA           NA           NA
 4 Republic o… KR    KOR    1983          NA           NA           NA
 5 Republic o… KR    KOR    1984          NA           NA           NA
 6 Republic o… KR    KOR    1985          NA           NA           NA
 7 Republic o… KR    KOR    1986          NA           NA           NA
 8 Republic o… KR    KOR    1987          NA           NA           NA
 9 Republic o… KR    KOR    1988          NA           NA           NA
10 Republic o… KR    KOR    1989          NA           NA           NA
# … with 24 more rows, and 53 more variables: new_sp_m3544 <int>,
#   new_sp_m4554 <int>, new_sp_m5564 <int>, new_sp_m65 <int>,
#   new_sp_f014 <int>, new_sp_f1524 <int>, new_sp_f2534 <int>,
#   new_sp_f3544 <int>, new_sp_f4554 <int>, new_sp_f5564 <int>,
#   new_sp_f65 <int>, new_sn_m014 <int>, new_sn_m1524 <int>,
#   new_sn_m2534 <int>, new_sn_m3544 <int>, new_sn_m4554 <int>,
#   new_sn_m5564 <int>, new_sn_m65 <int>, new_sn_f014 <int>,
#   new_sn_f1524 <int>, new_sn_f2534 <int>, new_sn_f3544 <int>,
#   new_sn_f4554 <int>, new_sn_f5564 <int>, new_sn_f65 <int>,
#   new_ep_m014 <int>, new_ep_m1524 <int>, new_ep_m2534 <int>,
#   new_ep_m3544 <int>, new_ep_m4554 <int>, new_ep_m5564 <int>,
#   new_ep_m65 <int>, new_ep_f014 <int>, new_ep_f1524 <int>,
#   new_ep_f2534 <int>, new_ep_f3544 <int>, new_ep_f4554 <int>,
#   new_ep_f5564 <int>, new_ep_f65 <int>, newrel_m014 <int>,
#   newrel_m1524 <int>, newrel_m2534 <int>, newrel_m3544 <int>,
#   newrel_m4554 <int>, newrel_m5564 <int>, newrel_m65 <int>,
#   newrel_f014 <int>, newrel_f1524 <int>, newrel_f2534 <int>,
#   newrel_f3544 <int>, newrel_f4554 <int>, newrel_f5564 <int>,
#   newrel_f65 <int>

population

population

# A tibble: 4,060 x 3
   country      year population
   <chr>       <int>      <int>
 1 Afghanistan  1995   17586073
 2 Afghanistan  1996   18415307
 3 Afghanistan  1997   19021226
 4 Afghanistan  1998   19496836
 5 Afghanistan  1999   19987071
 6 Afghanistan  2000   20595360
 7 Afghanistan  2001   21347782
 8 Afghanistan  2002   22202806
 9 Afghanistan  2003   23116142
10 Afghanistan  2004   24018682
# … with 4,050 more rows
# 한국의 인구통계
population %>% 
  filter(country %in% "Republic of Korea")

# A tibble: 19 x 3
   country            year population
   <chr>             <int>      <int>
 1 Republic of Korea  1995   44652994
 2 Republic of Korea  1996   44940974
 3 Republic of Korea  1997   45220543
 4 Republic of Korea  1998   45489131
 5 Republic of Korea  1999   45742103
 6 Republic of Korea  2000   45977210
 7 Republic of Korea  2001   46192932
 8 Republic of Korea  2002   46393993
 9 Republic of Korea  2003   46591762
10 Republic of Korea  2004   46801310
11 Republic of Korea  2005   47033082
12 Republic of Korea  2006   47291491
13 Republic of Korea  2007   47572585
14 Republic of Korea  2008   47867970
15 Republic of Korea  2009   48164969
16 Republic of Korea  2010   48453931
17 Republic of Korea  2011   48732640
18 Republic of Korea  2012   49002683
19 Republic of Korea  2013   49262698

데이터 준비하기

who 데이터 프레임의 변수 이름이 포맷에 벗어난 것이 있습니다. 이것을 바로 잡고 시작합니다.

앞에서 변수에 대한 설명에서 new_sp_m014 - new_rel_f65의 첫번째 코드는 진단방법(method of diagnosis)입니다. 그런데 진단방법의 rel의 경우에는 다른 변수 이름과는 달리 “new”라는 접두어와 언다라인(_)으로 분리되지 않습니다. 그래서 일관성을 유지하기 위해서 언다라인을 붙입니다.

names(who)

 [1] "country"      "iso2"         "iso3"         "year"        
 [5] "new_sp_m014"  "new_sp_m1524" "new_sp_m2534" "new_sp_m3544"
 [9] "new_sp_m4554" "new_sp_m5564" "new_sp_m65"   "new_sp_f014" 
[13] "new_sp_f1524" "new_sp_f2534" "new_sp_f3544" "new_sp_f4554"
[17] "new_sp_f5564" "new_sp_f65"   "new_sn_m014"  "new_sn_m1524"
[21] "new_sn_m2534" "new_sn_m3544" "new_sn_m4554" "new_sn_m5564"
[25] "new_sn_m65"   "new_sn_f014"  "new_sn_f1524" "new_sn_f2534"
[29] "new_sn_f3544" "new_sn_f4554" "new_sn_f5564" "new_sn_f65"  
[33] "new_ep_m014"  "new_ep_m1524" "new_ep_m2534" "new_ep_m3544"
[37] "new_ep_m4554" "new_ep_m5564" "new_ep_m65"   "new_ep_f014" 
[41] "new_ep_f1524" "new_ep_f2534" "new_ep_f3544" "new_ep_f4554"
[45] "new_ep_f5564" "new_ep_f65"   "newrel_m014"  "newrel_m1524"
[49] "newrel_m2534" "newrel_m3544" "newrel_m4554" "newrel_m5564"
[53] "newrel_m65"   "newrel_f014"  "newrel_f1524" "newrel_f2534"
[57] "newrel_f3544" "newrel_f4554" "newrel_f5564" "newrel_f65"  
names(who) <- names(who) %>% 
  stringr::str_replace("newrel", "new_rel")

names(who)

 [1] "country"       "iso2"          "iso3"          "year"         
 [5] "new_sp_m014"   "new_sp_m1524"  "new_sp_m2534"  "new_sp_m3544" 
 [9] "new_sp_m4554"  "new_sp_m5564"  "new_sp_m65"    "new_sp_f014"  
[13] "new_sp_f1524"  "new_sp_f2534"  "new_sp_f3544"  "new_sp_f4554" 
[17] "new_sp_f5564"  "new_sp_f65"    "new_sn_m014"   "new_sn_m1524" 
[21] "new_sn_m2534"  "new_sn_m3544"  "new_sn_m4554"  "new_sn_m5564" 
[25] "new_sn_m65"    "new_sn_f014"   "new_sn_f1524"  "new_sn_f2534" 
[29] "new_sn_f3544"  "new_sn_f4554"  "new_sn_f5564"  "new_sn_f65"   
[33] "new_ep_m014"   "new_ep_m1524"  "new_ep_m2534"  "new_ep_m3544" 
[37] "new_ep_m4554"  "new_ep_m5564"  "new_ep_m65"    "new_ep_f014"  
[41] "new_ep_f1524"  "new_ep_f2534"  "new_ep_f3544"  "new_ep_f4554" 
[45] "new_ep_f5564"  "new_ep_f65"    "new_rel_m014"  "new_rel_m1524"
[49] "new_rel_m2534" "new_rel_m3544" "new_rel_m4554" "new_rel_m5564"
[53] "new_rel_m65"   "new_rel_f014"  "new_rel_f1524" "new_rel_f2534"
[57] "new_rel_f3544" "new_rel_f4554" "new_rel_f5564" "new_rel_f65"

피봇팅 워밍업

pivot_wider

Hands-on 1

pivot_wider() 함수는 Long 포맷 테이블을 Wide 포맷 테이블로 변환해주는 함수입니다.

  1. 2010년부터 2013년도의 한국의 인구수 조회해 보세요.
  2. 조회한 내용의 변수 population는 인수입니다.
    1. 2010, 2011, 2012, 2013이라는 변수를 만들고, 해당 년도의 인구수를 넣어 보세요.
  3. 수치로만 이루어진 변수 이름을 사용할 때는 문자 “`”를 앞 뒤에 붙여 주어야 합니다.
    1. 성가신 작업일 수 있으므로 2010, 2011, 2012, 2013이라는 변수이름 앞에 “y”를 붙여주세요.


  1. dplyr 패키지에서 학습한 방법을 사용하세요.
  2. pivot_wider() 함수를 사용합니다.
  3. dplyr 패키지의 rename() 함수를 사용합니다.

rename_if() 함수는 조건을 만족하는 변수들의 변수 이름을 변경하는 dplyr 패키지의 함수입니다.

# 1.
population %>% 
  filter(country %in% "Republic of Korea") %>% 
  filter(year >= 2010)

# A tibble: 4 x 3
  country            year population
  <chr>             <int>      <int>
1 Republic of Korea  2010   48453931
2 Republic of Korea  2011   48732640
3 Republic of Korea  2012   49002683
4 Republic of Korea  2013   49262698
# 2.
population_wide <- population %>% 
  filter(country %in% "Republic of Korea") %>% 
    filter(year >= 2010) %>% 
  pivot_wider(names_from = "year",
              values_from = "population")

population_wide

# A tibble: 1 x 5
  country             `2010`   `2011`   `2012`   `2013`
  <chr>                <int>    <int>    <int>    <int>
1 Republic of Korea 48453931 48732640 49002683 49262698
# 3.
population_wide2 <- population_wide %>% 
  rename_if(is.integer, function(x) paste0("y", x))

population_wide2

# A tibble: 1 x 5
  country              y2010    y2011    y2012    y2013
  <chr>                <int>    <int>    <int>    <int>
1 Republic of Korea 48453931 48732640 49002683 49262698

pivot_longer

pivot_longer() 함수는 Wide 포맷 테이블을 Long 포맷 테이블로 변환해주는 함수입니다.

Hands-on 2

  1. 앞의 예제에서 만들었던 Wide 포맷 테이블인 population_wide2을 Long 포맷 테이블로 변환하세요.
  2. y2010, y2011, y2012, y2013에서 “y”를 떼어내세요.


  1. pivot_longer() 함수를 사용합니다.
  2. dplyr 패키지의 rename() 함수를 사용합니다.

population_long() 함수는 pivot_wider() 함수의 역함수입니다.

# 1.
population_long <- population_wide2 %>% 
  pivot_longer(y2010:y2013, 
               names_to = "year",
               values_to = "population")

population_long

# A tibble: 4 x 3
  country           year  population
  <chr>             <chr>      <int>
1 Republic of Korea y2010   48453931
2 Republic of Korea y2011   48732640
3 Republic of Korea y2012   49002683
4 Republic of Korea y2013   49262698
# 2.
population_long2 <- population_long %>% 
  mutate(year = stringr::str_replace(year, "y", "") %>% 
           as.integer())

population_long2

# A tibble: 4 x 3
  country            year population
  <chr>             <int>      <int>
1 Republic of Korea  2010   48453931
2 Republic of Korea  2011   48732640
3 Republic of Korea  2012   49002683
4 Republic of Korea  2013   49262698

피봇팅 응용

dplyr 패키지와의 콜라보

tidyr 패키지는 단독으로 사용되기보다는 dplyr 패키지와 혼용되는 경우가 많습니다.

Hands-on 3

  1. 2010년도 한국의 결핵환자 중 폐외부에 결핵이 발생한 환자의 수를 성별 연령대별로 표현하세요.
    1. who에서 한국의 2013년도 통계를 추출한 후, Long 포맷 테이블로 변환하세요.
      1. Long 포맷 테이블 변수 이름은 “group_code”, “cases”로 지정하세요.
    2. 모든 환자수는 몇명인가요?
  2. Long 포맷 테이블을 Long 포맷 테이블로 피봇팅하세요.
    1. 행의 차원은 연령그룹, 열의 차원은 성별로 표현하세요.
      1. 성별은 “male”, “female”로 표현하세요.
      2. 연령그룹은 “age”_숫자로 표현하세요.
    2. 집계하여 몇 개의 변수를 추가하세요.
      1. 연령대별 성별 합계를 구하여, total이라는 변수에 넣으세요.
      2. 연령대별로 전체 돗수의 백분율을 percent라는 변수에 넣으세요.


    • 폐외부 결핵의 진단방법에 대한 그룹 코드는 “ep”를 포함합니다.
    • dplyr 패키지의 select() 함수로 폐외부에 결핵이 발생한 환자 정보만 가져옵니다.
    • pivot_longer() 함수를 사용합니다.
    • 집계는 summarise() 함수를 사용합니다.
    • dplyr 패키지의 mutate() 함수로 변수 gender와 age_group를 파생합니다.
    • stringr 패키지로 변수 이름을 조작할 필요가 있습니다.
    • pivot_wider() 함수를 사용합니다.
    • dplyr 패키지의 mutate() 함수로 변수 total과 percent를 파생합니다.

stringr::str_detect(group_code, "_m“)은”_m"이 포함될 경우에 TRUE를 반환합니다.

정규표현식 “[^[:digit:]]”은 숫자를 제외한 것과 패턴매칭됩니다.

# 1.1
ep_long <- who %>% 
  filter(country %in% "Republic of Korea") %>% 
  filter(year %in% "2010") %>% 
  select(new_ep_m014:new_ep_f65) %>% 
  pivot_longer(new_ep_m014:new_ep_f65, 
               names_to = "group_code",
               values_to = "cases")

ep_long

# A tibble: 14 x 2
   group_code   cases
   <chr>        <int>
 1 new_ep_m014     62
 2 new_ep_m1524   511
 3 new_ep_m2534   646
 4 new_ep_m3544   690
 5 new_ep_m4554   687
 6 new_ep_m5564   571
 7 new_ep_m65    1088
 8 new_ep_f014     56
 9 new_ep_f1524   439
10 new_ep_f2534   685
11 new_ep_f3544   644
12 new_ep_f4554   780
13 new_ep_f5564   584
14 new_ep_f65    1352
# 1.2
ep_long %>% 
  summarise(total_cases = sum(cases, na.rm = TRUE))

# A tibble: 1 x 1
  total_cases
        <int>
1        8795
# 2.1
ep_wide <- ep_long %>% 
  mutate(gender = case_when (
    stringr::str_detect(group_code, "_m") ~ "male",
    !stringr::str_detect(group_code, "_m") ~ "female")
  ) %>% 
  mutate(age_group = stringr::str_remove_all(group_code, "[^[:digit:]]")) %>% 
  mutate(age_group = paste("age", age_group, sep = "_")) %>% 
  select(-group_code) %>% 
  pivot_wider(names_from = "gender",
              values_from = "cases")

# 2.2
ep_wide %>% 
  mutate(total = male + female) %>% 
  mutate(percent = round(total / sum(total) * 100, 2))

# A tibble: 7 x 5
  age_group  male female total percent
  <chr>     <int>  <int> <int>   <dbl>
1 age_014      62     56   118    1.34
2 age_1524    511    439   950   10.8 
3 age_2534    646    685  1331   15.1 
4 age_3544    690    644  1334   15.2 
5 age_4554    687    780  1467   16.7 
6 age_5564    571    584  1155   13.1 
7 age_65     1088   1352  2440   27.7

Footnotes

  1. 현미경을 이용한 세포관찰법의 하나로 광학현미경 프레파라트를 짧은 시간에 간단하게 만들어 세포 전체를 관찰할 수 있는 방법입니다. (https://www.scienceall.com/도말표본검사 참고)[↩]

Citation

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유충현 (2022, Feb. 25). Dataholic: Wrangle data with tidyr. Retrieved from https://choonghyunryu.github.io/2022-02-25-tidyr

BibTeX citation

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  author = {유충현, },
  title = {Dataholic: Wrangle data with tidyr},
  url = {https://choonghyunryu.github.io/2022-02-25-tidyr},
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