R에서의 그루핑: 데이터 분석과 시각화에 group_by() 사용하기

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Sebastian Brandt

Published on 2023. 8. 17.

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R에서의 그루핑은 전체 데이터셋이 아닌 데이터의 부분집합에 대해 연산을 수행할 수 있는 강력한 도구입니다. 이 기술은 데이터 분석의 중요한 측면이며, 데이터 과학에서 무한한 용도를 가지고 있습니다. group_by() 함수를 사용하면 데이터를 더 깊이 이해하고, 패턴을 시각화하며, 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. 이 포괄적인 가이드에서는 R에서의 그루핑 개념, 이점, 흔한 문제 및 그 문제를 해결하는 방법에 대해 탐색해보겠습니다.

group_by() 함수는 R의 dplyr 패키지의 일부로, 데이터 조작의 문법을 제공하여 가장 흔한 데이터 조작 과제를 해결하는 일관된 동사 집합을 제공합니다. dplyr은 데이터 탐색과 변환을 쉽게 만들어주며, group_by()은 그 중에서도 가장 강력한 기능 중 하나입니다. 이 함수를 사용하면 데이터 프레임을 하나 이상의 변수로 그룹화하여 집계된 지표와 패턴을 분석할 수 있습니다.

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PyGWalker는 시각화를 포함한 탐색적 데이터 분석을 위한 파이썬 라이브러리입니다. PyGWalker (opens in a new tab)는 판다스 데이터프레임 (및 polars 데이터프레임)을 Tableau 스타일의 사용자 인터페이스로 변환하여 Jupyter Notebook 데이터 분석 및 데이터 시각화 워크플로우를 간소화할 수 있습니다.

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R에서의 그루핑이란 무엇이며 어떻게 사용되는가?

R에서의 그루핑은 데이터의 부분집합에 대해 연산을 수행할 수 있는 방법입니다. 데이터셋 내에서 특정 그룹에 대해 연산을 수행하려는 경우 특히 유용합니다. 예를 들어, 지역별 평균 판매액, 월별 최고 기온 또는 설문 조사의 그룹별 중간 연령 등을 계산하고자 할 수 있습니다.

R에서의 그루핑의 주요 기능은 dplyr 패키지의 group_by() 함수입니다. group_by() 함수는 기존의 데이터 프레임을 그룹화된 데이터 프레임으로 변환하여 "그룹별" 연산을 수행합니다. 간단한 예시를 살펴보겠습니다:

## dplyr 패키지를 불러옵니다.
library(dplyr)
 
## 데이터 프레임을 생성합니다.
df <- data.frame(
  group = c("A", "A", "B", "B", "C", "C"),
  value = c(1, 2, 3, 4, 5, 6)
)
 
## 데이터 프레임을 'group' 열로 그룹화합니다.
grouped_df <- df %>% group_by(group)
 
## 각 그룹의 'value' 열의 평균을 계산합니다.
mean_values <- grouped_df %>% summarise(mean_value = mean(value))
 
## 결과를 출력합니다.
print(mean_values)

이 예시에서는 먼저 group와 value 두 개의 열을 가진 데이터 프레임을 생성합니다. 그런 다음 group_by() 함수를 사용하여 이 데이터 프레임을 group 열로 그룹화하고, summarise()를 사용하여 각 그룹의 value 열의 평균을 계산합니다.

특정 값에 따라 그룹화하기

가끔은 특정 값을 기준으로 데이터를 그룹화하고 싶을 수도 있습니다. 예를 들어, 부서별로 직원 데이터셋을 그룹화하거나, 학년별로 학생 데이터셋을 그룹화하고 싶을 수 있습니다. R에서는 group_by() 함수와 논리 조건을 결합하여 이를 수행할 수 있습니다.

다음과 같이 학생들의 성적이 있는 데이터 프레임이 있다고 가정해봅시다. 이를 '통과' (grade >= 50)와 '실패' (grade < 50) 두 가지 범주로 그룹화하고 싶습니다. 다음과 같이 할 수 있습니다:

## 데이터 프레임을 생성합니다.
students <- data.frame(
  name = c("Alice", "Bob", "Charlie", "David", "Eve"),
  grade = c(90, 45, 78, 52, 48)
)
 
## 'grade' 열을 기반으로 새로운 'status' 열을 추가합니다.
students <- students %>% mutate(status = ifelse(grade >= 50, "통과", "실패"))
 
## 데이터 프레임을 'status' 열로 그룹화합니다.
grouped_students <- students %>% group_by(status)
 
## 각 상태별 평균 성적을 계산합니다.
mean_grades <- grouped_students %>% summarise(mean_grade = mean(grade))
 
## 결과를 출력합니다.
print(mean_grades)

이 예시에서는 mutate() 함수를 사용하여 데이터 프레임에 새로운 status 열을 추가합니다. 그런 다음 group_by() 함수를 사용하여 데이터 프레임을 status 열로 그룹화하고, summarise()를 사용하여 각 상태별 평균 성적을 계산합니다.

R에서의 group_by와 filter 함수의 차이점

group_by()와 filter()는 모두 dplyr 패키지의 함수이며, 데이터 프레임을 조작하는 데 사용됩니다. 그러나 이 두 함수는 서로 다른 목적을 가지고 있습니다.

group_by() 함수는 데이터 프레임을 하나 이상의 변수로 그룹화하기 위해 사용됩니다. 이는 데이터의 개별 그룹에 대해 일부 연산 (요약 또는 변환과 같은)을 수행하려는 경우 유용합니다.

반면에 filter() 함수는 데이터 프레임을 하위 집합으로 만들어, 주어진 조건을 만족하는 행만 남겨두는 데 사용됩니다. 이는 특정 기준에 따라 데이터의 특정 부분에 집중하고자 할 때 유용합니다.

다음은 이 두 함수의 차이점을 보여주는 예시입니다:

## dplyr 패키지를 불러옵니다.
library(dplyr)
 
## 데이터 프레임을 생성합니다.
df <- data.frame(
  group = c("A", "A", "B", "B", "C", "C"),
  value = c(1, 2, 3, 4, 5, 6)
)
 
## 데이터 프레임을 'group' 열로 그룹화하고, 각 그룹의 'value' 열의 평균을 계산합니다.
grouped_df <- df %>% group_by(group) %>% summarise(mean_value = mean(value))
 
## 'value'가 2보다 큰 행만 남기도록 데이터 프레임을 필터링합니다.
filtered_df <- df %>% filter(value > 2)
 
## 결과를 출력합니다.
print(grouped_df)
print(filtered_df)

이 예시에서는 먼저 group와 value 두 개의 열을 가진 데이터 프레임을 생성합니다. 그런 다음 group_by() 함수를 사용하여 group 열로 데이터 프레임을 그룹화하고, summarise()를 사용하여 각 그룹의 value 열의 평균을 계산합니다.

한편, filter() 함수를 사용하여 value가 2보다 큰 행만 남기도록 데이터 프레임을 필터링합니다.

결과를 출력합니다. 이 예제에서는 group_by()를 사용하여 각 그룹의 평균 값을 계산하고 filter()를 사용하여 값이 2보다 큰 행만 유지합니다.

R에서 여러 열을 기준으로 그룹화하기

R에서는 group_by() 함수를 사용하여 데이터를 여러 열로 그룹화할 수 있습니다. 이는 여러 변수로 정의된 데이터의 특정 하위 집합에 대해 연산을 수행하려는 경우 특히 유용합니다.

예를 들어, 판매 데이터의 데이터 프레임이 있고 각 지역별로 각 제품의 총 판매액을 계산하려는 경우 다음과 같이 할 수 있습니다:

# 데이터 프레임 생성
sales <- data.frame(
  region = c("North", "North", "South", "South", "East", "East"),
  product = c("Apples", "Oranges", "Apples", "Oranges", "Apples", "Oranges"),
  sales = c(100, 200, 150, 250, 300, 350)
)
 
# 데이터 프레임을 'region'과 'product' 열로 그룹화
grouped_sales <- sales %>% group_by(region, product)
 
# 각 그룹에 대한 총 판매액 계산
total_sales <- grouped_sales %>% summarise(total_sales = sum(sales))
 
# 결과 출력
print(total_sales)

이 예제에서는 먼저 판매 데이터 프레임을 region과 product 열로 그룹화합니다. 그런 다음 summarise() 함수를 사용하여 각 그룹의 총 판매액을 계산합니다.

R에서 그룹화 사용시 흔히 발생하는 실수와 도전 과제

R에서 그룹화는 강력한 도구이지만 특히 초보자에게는 도전적일 수 있습니다. 다음은 마주칠 수 있는 일부 흔한 실수와 도전 과제입니다:

1. ungroup()을 잊는 실수: group_by()를 사용한 후에는 데이터 프레임이 그룹화된 상태로 유지되며, ungroup() 함수를 사용하여 명시적으로 그룹을 해제하지 않는 한 후속 작업이 예상대로 작동하지 않을 수 있습니다.

2. 그룹화의 효과를 오해하는 실수: 그룹화는 많은 dplyr 함수의 작동 방식을 변경합니다. 예를 들어, 그룹화된 데이터 프레임에 적용할 때 summarise()는 단일 행이 아닌 각 그룹 당 한 행을 반환합니다.

3. 잘못된 변수로 그룹화하는 실수: 관심 있는 그룹을 정의하는 변수로 그룹화하는지 확인하십시오. 잘못된 변수로 그룹화하면 결과가 이상할 수 있습니다.

4. 결과 확인을 하지 않는 실수: 그룹화하고 데이터에 대한 작업을 수행한 후에는 항상 결과를 확인하십시오. 이는 실수를 잡을 수 있고 결과가 올바른지 확인할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

R에서 group_by와 filter 함수의 차이점은 무엇인가요?

group_by() 함수는 하나 이상의 변수로 데이터 프레임을 그룹화하여 데이터의 개별 그룹에 대한 작업을 수행하는 데 사용됩니다. 반면, filter() 함수는 데이터 프레임을 하위 집합으로 만들어 조건을 만족하는 행만 유지하는 데 사용됩니다.

R에서 여러 열을 기준으로 그룹화하려면 어떻게 해야 하나요?

R에서는 group_by() 함수를 사용하여 데이터를 여러 열로 그룹화할 수 있습니다. 함수에 그룹화할 열 이름을 인수로 전달하기만 하면 됩니다. 예를 들어: grouped_df <- df %>% group_by(column1, column2).

R에서 그룹화를 사용할 때 흔한 실수는 무엇인가요?

R에서 그룹화를 사용할 때 흔한 실수로는 group_by()를 사용한 후 데이터를 ungroup 하지 않는 실수, 그룹화가 다른 dplyr 함수에 미치는 영향을 오해하는 실수, 잘못된 변수로 그룹화하는 실수, 그룹화 및 데이터에 대한 작업을 수행한 후 결과를 확인하지 않는 실수 등이 있습니다.