9월 7일에 업데이트된 tidyr 0.3 버전에는 NA 값을 처리하는 함수들이 일부 추가되었다.
그 중에서 replace_na와 fill 함수에 대해 살펴보려고 한다
library(tidyr)
library(dplyr)
df = data_frame(x = c(1, 2, NA), y = c("a", NA, "b"))
우선 replace_na 함수는 각 열별로 NA를 대체할 값을 list를 통해 전달한다
df %>%
replace_na(list(x=0, y='unknown'))
## Source: local data frame [3 x 2]
##
## x y
## (dbl) (chr)
## 1 1 a
## 2 2 unknown
## 3 0 b
fill함수는 NA값이 등장하면 해당 열에서 마지막으로 나온 NA값이 아닌 값으로 NA를 채워넣는다
df %>%
fill(x,y)
## Source: local data frame [3 x 2]
##
## x y
## (dbl) (chr)
## 1 1 a
## 2 2 a
## 3 2 b
fill 함수 내부에서 select문의 변수 선택 용법대로 값을 채워넣을 열을 선택할 수도 있다.
df %>%
fill(x:y) # x열부터 y열까지
## Source: local data frame [3 x 2]
##
## x y
## (dbl) (chr)
## 1 1 a
## 2 2 a
## 3 2 b
df %>%
fill(x, -y) # x열 포함, y열 제외
## Source: local data frame [3 x 2]
##
## x y
## (dbl) (chr)
## 1 1 a
## 2 2 NA
## 3 2 b
http://www.nytimes.com/movies/boxoffice/us/weekend.html 에서 데이터를 가져와서 이번주 영화 순위와 저번주 영화순위만으로 데이터를 다시 정리했다.
movie_thiswk = read.csv('weekly_thiswk.csv', stringsAsFactors = FALSE)
movie_thiswk
## thiswk title
## 1 1 War Room
## 2 2 Straight Outta Compton
## 3 3 A Walk in the Woods
## 4 4 Mission Impossible : Rogue Nation
## 5 5 The Transporter Refueled
## 6 6 No Escape
## 7 7 Inside Out
## 8 8 The Man From U.N.C.L.E.
## 9 9 Un Gallo Con Muchos Huevos
## 10 10 Sinister 2
movie_lastwk = read.csv('weekly_lastwk.csv', stringsAsFactors = FALSE)
movie_lastwk
## lastwk title
## 1 1 Straight Outta Compton
## 2 2 War Room
## 3 3 Mission Impossible : Rogue Nation
## 4 4 No Escape
## 5 5 Sinister 2
## 6 6 The Man From U.N.C.L.E.
## 7 7 Hitman: Agent 47
## 8 8 Ant-Man
## 9 9 Jurassic World
## 10 10 The Gift
movie_thiswk와 movie_lastwk를 left_join으로 묶어서 생기는 NA값을 처리하려고 한다
mv_rank = movie_thiswk %>%
left_join(movie_lastwk, by = 'title')
mv_rank
## thiswk title lastwk
## 1 1 War Room 2
## 2 2 Straight Outta Compton 1
## 3 3 A Walk in the Woods NA
## 4 4 Mission Impossible : Rogue Nation 3
## 5 5 The Transporter Refueled NA
## 6 6 No Escape 4
## 7 7 Inside Out NA
## 8 8 The Man From U.N.C.L.E. 6
## 9 9 Un Gallo Con Muchos Huevos NA
## 10 10 Sinister 2 5
lastwk 열의 NA값을 0으로 대체하려면 다음과 같이 할 수 있다
mv_rank %>%
replace_na(list(lastwk = 0))
## thiswk title lastwk
## 1 1 War Room 2
## 2 2 Straight Outta Compton 1
## 3 3 A Walk in the Woods 0
## 4 4 Mission Impossible : Rogue Nation 3
## 5 5 The Transporter Refueled 0
## 6 6 No Escape 4
## 7 7 Inside Out 0
## 8 8 The Man From U.N.C.L.E. 6
## 9 9 Un Gallo Con Muchos Huevos 0
## 10 10 Sinister 2 5
gcookbook패키지의 aapl데이터에서 2012-09-20일 이후의 데이터는 3건이 있다
9월 21일부터 10월 2일까지 날짜 데이터에 aapl 데이터를 left_join 시키고 fill 함수를 이용해서 처리하려고 한다
library(gcookbook)
head(aapl)
## date adj_price
## 1 1984-09-07 3.01
## 2 1984-09-14 3.17
## 3 1984-09-21 3.05
## 4 1984-09-28 2.85
## 5 1984-10-05 2.83
## 6 1984-10-12 2.58
aapl_data = aapl %>% filter(date > '2012-09-20')
aapl_data
## date adj_price
## 1 2012-09-21 700.09
## 2 2012-09-28 667.10
## 3 2012-10-01 659.39
daily_price = data.frame(date = as.Date('2012-09-21', format='%Y-%m-%d')+0:11) %>%
left_join(aapl_data)
daily_price
## date adj_price
## 1 2012-09-21 700.09
## 2 2012-09-22 NA
## 3 2012-09-23 NA
## 4 2012-09-24 NA
## 5 2012-09-25 NA
## 6 2012-09-26 NA
## 7 2012-09-27 NA
## 8 2012-09-28 667.10
## 9 2012-09-29 NA
## 10 2012-09-30 NA
## 11 2012-10-01 659.39
## 12 2012-10-02 NA
아래와 같이 fill함수를 사용하면 NA값들이 직전에 나온 값으로 대체되는 것을 볼 수 있다.
daily_price %>%
fill(adj_price)
## date adj_price
## 1 2012-09-21 700.09
## 2 2012-09-22 700.09
## 3 2012-09-23 700.09
## 4 2012-09-24 700.09
## 5 2012-09-25 700.09
## 6 2012-09-26 700.09
## 7 2012-09-27 700.09
## 8 2012-09-28 667.10
## 9 2012-09-29 667.10
## 10 2012-09-30 667.10
## 11 2012-10-01 659.39
## 12 2012-10-02 659.39
