01. 외부파일 입출력
-01 read.csv
-02 read.table
-03 readLines
-04 readline
-05 클립보드 데이터 불러오기
-06 외부파일로 내려쓰기
02. DB Connection
03. 연습문제
04. 기타 기능
-01 이전/이후값 가져오기
-02 순위
01. 외부파일 입출력
-01 read.csv
read.csv(file, # 불러올 파일명
header = TRUE, # 첫번째 행을 컬럼이름으로 처리여부
sep = ",", # 필드구분자
na.strings = "NA", # 불러올 때 결측치로 처리하고 싶은 문자열 지정 (벡터 전달 가능),
nrows = -1, # 불러올 행의 수
skip = 0 # 제외시킬 행의 수(처음부터)
comment.char = "",
stringsAsFactors = FALSE, # 문자열컬럼 factor화 여부부
fileEncoding = "",
...)
# header = T
> read.csv('emp.csv', header=T)
EMPNO ENAME JOB MGR HIREDATE SAL COMM DEPTNO
1 7369 SMITH CLERK 7902 1980-12-17 0:00 800 NA 20
2 7499 ALLEN SALESMAN 7698 1981-02-20 0:00 1600 300 30
3 7521 WARD SALESMAN 7698 1982-02-22 0:00 1250 500 30
4 7566 JONES MANAGER 7839 1981-04-02 0:00 2975 NA 20
5 7654 MARTIN SALESMAN 7698 1981-09-28 0:00 1250 1400 30
6 7698 BLAKE MANAGER 7839 1981-05-01 0:00 2850 NA 30
7 7782 CLARK MANAGER 7839 1981-06-09 0:00 2450 NA 10
8 7788 SCOTT ANALYST 7566 1987-04-17 0:00 3000 NA 20
9 7839 KING PRESIDENT NA 1981-11-17 0:00 5000 NA 10
10 7844 TURNER SALESMAN 7698 1981-09-08 0:00 1500 0 30
11 7876 ADAMS CLERK 7788 1987-05-23 0:00 1100 NA 20
12 7900 JAMES CLERK 7698 1981-12-03 0:00 950 NA 30
13 7902 FORD ANALYST 7566 1981-12-03 0:00 3000 NA 20
14 7934 MILLER CLERK 7782 1982-01-23 0:00 1300 NA 10
# header = F
> read.csv('emp.csv', header=F)
V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8
1 EMPNO ENAME JOB MGR HIREDATE SAL COMM DEPTNO
2 7369 SMITH CLERK 7902 1980-12-17 0:00 800 20
3 7499 ALLEN SALESMAN 7698 1981-02-20 0:00 1600 300 30
4 7521 WARD SALESMAN 7698 1982-02-22 0:00 1250 500 30
5 7566 JONES MANAGER 7839 1981-04-02 0:00 2975 20
6 7654 MARTIN SALESMAN 7698 1981-09-28 0:00 1250 1400 30
7 7698 BLAKE MANAGER 7839 1981-05-01 0:00 2850 30
8 7782 CLARK MANAGER 7839 1981-06-09 0:00 2450 10
9 7788 SCOTT ANALYST 7566 1987-04-17 0:00 3000 20
10 7839 KING PRESIDENT 1981-11-17 0:00 5000 10
11 7844 TURNER SALESMAN 7698 1981-09-08 0:00 1500 0 30
12 7876 ADAMS CLERK 7788 1987-05-23 0:00 1100 20
13 7900 JAMES CLERK 7698 1981-12-03 0:00 950 30
14 7902 FORD ANALYST 7566 1981-12-03 0:00 3000 20
15 7934 MILLER CLERK 7782 1982-01-23 0:00 1300 10
# norws = 5
> read.csv('emp.csv', nrows = 5)
EMPNO ENAME JOB MGR HIREDATE SAL COMM DEPTNO
1 7369 SMITH CLERK 7902 1980-12-17 0:00 800 NA 20
2 7499 ALLEN SALESMAN 7698 1981-02-20 0:00 1600 300 30
3 7521 WARD SALESMAN 7698 1982-02-22 0:00 1250 500 30
4 7566 JONES MANAGER 7839 1981-04-02 0:00 2975 NA 20
5 7654 MARTIN SALESMAN 7698 1981-09-28 0:00 1250 1400 30
# skip = 5
> read.csv('emp.csv', skip = 5)
X7654 MARTIN SALESMAN X7698 X1981.09.28.0.00 X1250 X1400 X30
1 7698 BLAKE MANAGER 7839 1981-05-01 0:00 2850 NA 30
2 7782 CLARK MANAGER 7839 1981-06-09 0:00 2450 NA 10
3 7788 SCOTT ANALYST 7566 1987-04-17 0:00 3000 NA 20
4 7839 KING PRESIDENT NA 1981-11-17 0:00 5000 NA 10
5 7844 TURNER SALESMAN 7698 1981-09-08 0:00 1500 0 30
6 7876 ADAMS CLERK 7788 1987-05-23 0:00 1100 NA 20
7 7900 JAMES CLERK 7698 1981-12-03 0:00 950 NA 30
8 7902 FORD ANALYST 7566 1981-12-03 0:00 3000 NA 20
9 7934 MILLER CLERK 7782 1982-01-23 0:00 1300 NA 10
# skip = 5, header = F
> read.csv('emp.csv', skip = 5, header = F)
V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8
1 7654 MARTIN SALESMAN 7698 1981-09-28 0:00 1250 1400 30
2 7698 BLAKE MANAGER 7839 1981-05-01 0:00 2850 NA 30
3 7782 CLARK MANAGER 7839 1981-06-09 0:00 2450 NA 10
4 7788 SCOTT ANALYST 7566 1987-04-17 0:00 3000 NA 20
5 7839 KING PRESIDENT NA 1981-11-17 0:00 5000 NA 10
6 7844 TURNER SALESMAN 7698 1981-09-08 0:00 1500 0 30
7 7876 ADAMS CLERK 7788 1987-05-23 0:00 1100 NA 20
8 7900 JAMES CLERK 7698 1981-12-03 0:00 950 NA 30
9 7902 FORD ANALYST 7566 1981-12-03 0:00 3000 NA 20
10 7934 MILLER CLERK 7782 1982-01-23 0:00 1300 NA 10
# 공백으로 구분된 a1.txt 파일 불러오기
# header = F
> read.csv('a1.txt', header = F)
V1
1 1.00 2.00 3.00
2 4.00 5.00 6.00
# header = F, sep = " "
> read.csv('a1.txt', header = F, sep = "")
V1 V2 V3
1 1 2 3
2 4 5 6
# read.table로 불러오기
> read.table('a1.txt')
V1 V2 V3
1 1 2 3
2 4 5 6-02 read.table
read.table(file,
header = FALSE,
sep = "", # 필드구분자(한칸공백 이상 분리)
row.names,
col.names,
na.strings = "NA",
nrows = -1,
skip = 0,
stringsAsFactors = FALSE,
fileEncoding = "", )
-03 readLines
> readLines('file1.txt')
[1] "1,2,3" "4,5,6"
경고메시지(들):
readLines("file1.txt")에서:
'file1.txt'에서 불완전한 마지막 행이 발견되었습니다
* R에서 불러올 때 마지막 경계가 불확실한 경우 해당 경고메시지가 발생한다.
# ** readLines로 한글파일 불러오기(불러온 뒤 따로 변환 필요)
> lines <- readLines("seoul_new.txt")
> lines <- iconv(lines, from = "CP949", to = "UTF-8")
> lines
[1] "305 무료법률상담에 대한 부탁의 말씀 입니다. 2017-09-27 2 "
[2] "304 [교통불편접수] 6715 버스(신월동->상암동) 2017-09-26 2 "
[3] "303 경기도 시흥시 아파트 화재~ 2017-09-22 145 "
[4] "302 마곡지구 하자보수 관련 2017-09-22 57 "
[5] "301 가깝고도 먼 강남(성수동에서 압구정역 방면) 2017-09-22 83 "
[6] "300 청담나들목(제외지측)입구 주변지역안내도 정비 필요 2017-09-22 20 "
[7] "299 전 제주도 시민입니다만.. 2017-09-16 2 "
[8] "298 지방자치제 실시로 소요되는 비용 2017-09-16 0 "
[9] "297 평생 살던 삶의 터전인 주택을 빼앗기게 생겼습니다ㅠ 2017-09-15 5 "
[10] "296 불법확장노점상 이전 및 원상복구 시장님께 강력 요청 2017-09-15 1 "
** 텍스트 파일을 read.csv를 이용하여 불러오는 경우 sep 옵션을 '\n' 로 사용한다.
> read.csv('seoul_new.txt', header = F, sep = '\n', fileEncoding = 'cp949')
V1
1 305 무료법률상담에 대한 부탁의 말씀 입니다. 2017-09-27 2
2 304 [교통불편접수] 6715 버스(신월동->상암동) 2017-09-26 2
3 303 경기도 시흥시 아파트 화재~ 2017-09-22 145
4 302 마곡지구 하자보수 관련 2017-09-22 57
5 301 가깝고도 먼 강남(성수동에서 압구정역 방면) 2017-09-22 83
6 300 청담나들목(제외지측)입구 주변지역안내도 정비 필요 2017-09-22 20
7 299 전 제주도 시민입니다만.. 2017-09-16 2
8 298 지방자치제 실시로 소요되는 비용 2017-09-16 0
9 297 평생 살던 삶의 터전인 주택을 빼앗기게 생겼습니다ㅠ 2017-09-15 5
10 296 불법확장노점상 이전 및 원상복구 시장님께 강력 요청 2017-09-15 1 -04 readline
사용자에게 입력값을 유도한다.
> readline('2026/04/07 데이터를 크롤링할까요? (Y|N)')
2026/04/07 데이터를 크롤링할까요? (Y|N)y
[1] "y"
> ans <- readline('2026/04/07 데이터를 크롤링할까요? (Y|N)')
2026/04/07 데이터를 크롤링할까요? (Y|N) N
> if ( ans == 'Y') {
+ print('크롤링 코드 ...')
+ } else {
+ print ('프로그램 중단 코드 ...')
+ }
[1] "프로그램 중단 코드 ..."-05 클립보드 데이터 불러오기
클립보드상에 존재하는 데이터를 불러온다.
> read.table('clipboard')
V1
1 연령별,2000년,2001년,2002년,2003년,2004년,2005년,2006년,2007년,2008년,2009년,2010년,2011년,2012년,2013년
2 20대,7.5,7.4,6.6,7.7,7.9,7.7,7.7,7.1,7,7.9,7.8,7.4,7.5,7.9
3 30대,3.6,3.2,2.9,3,3.1,3.3,3,3.2,3.1,3.6,3.5,3.4,3,3
4 40대,3.5,3,2,2.2,2.3,2.6,2.3,2,2.1,2.5,2.5,2.1,2.1,2
5 50대,3.3,2.8,2,2.2,2.3,2.5,2.2,2.1,2,2.5,2.4,2.1,2.1,1.9
6 60세이상,1.5,1.2,1.1,1,1.2,1.3,1.4,1.4,1.2,1.6,3,2.7,2.5,1.9
> read.table('clipboard', header = T, sep = ',')
연령별 X2000년 X2001년 X2002년 X2003년 X2004년 X2005년 X2006년 X2007년 X2008년 X2009년
1 20대 7.5 7.4 6.6 7.7 7.9 7.7 7.7 7.1 7.0 7.9
2 30대 3.6 3.2 2.9 3.0 3.1 3.3 3.0 3.2 3.1 3.6
3 40대 3.5 3.0 2.0 2.2 2.3 2.6 2.3 2.0 2.1 2.5
4 50대 3.3 2.8 2.0 2.2 2.3 2.5 2.2 2.1 2.0 2.5
5 60세이상 1.5 1.2 1.1 1.0 1.2 1.3 1.4 1.4 1.2 1.6
X2010년 X2011년 X2012년 X2013년
1 7.8 7.4 7.5 7.9
2 3.5 3.4 3.0 3.0
3 2.5 2.1 2.1 2.0
4 2.4 2.1 2.1 1.9
5 3.0 2.7 2.5 1.9
# 테이블로 저장하기
> df1 <- read.table('clipboard', header = T, sep = ',')
> df1
연령별 X2000년 X2001년 X2002년 X2003년 X2004년 X2005년 X2006년 X2007년 X2008년 X2009년
1 20대 7.5 7.4 6.6 7.7 7.9 7.7 7.7 7.1 7.0 7.9
2 30대 3.6 3.2 2.9 3.0 3.1 3.3 3.0 3.2 3.1 3.6
3 40대 3.5 3.0 2.0 2.2 2.3 2.6 2.3 2.0 2.1 2.5
4 50대 3.3 2.8 2.0 2.2 2.3 2.5 2.2 2.1 2.0 2.5
5 60세이상 1.5 1.2 1.1 1.0 1.2 1.3 1.4 1.4 1.2 1.6
X2010년 X2011년 X2012년 X2013년
1 7.8 7.4 7.5 7.9
2 3.5 3.4 3.0 3.0
3 2.5 2.1 2.1 2.0
4 2.4 2.1 2.1 1.9
5 3.0 2.7 2.5 1.9
-06 외부파일로 내려쓰기
write.csv(x, # 저장할 데이터프레임
file = , # 파일명
sep = " " , # 필드구분자 (defalut는 " ")
row.names = T, # 행이름 저장 여부
col.names = T # 컬럼이름 저장 여부
fileEncoding = )
> df1 <- data.frame(name = c('smith', 'allen', 'scott'),
+ sal = c(800, 900, 1000))
> write.csv(df1, 'df1.csv')
# 행 이름 없이 저장하기
> write.csv(df1, 'df1.csv', row.names = F)
2. DB Connection
1. target DB 필요
** 접속 정보
IP : localhost
PORT : 1521(11g)
SID : orcl
cmd에서 확인(port, sid) 가능
lsnrctl satatus
2. R에서 드라이버 설치(RJDBC) 및 실행
install.packages('RJDBC')
library(RJDBC)
3. R <-> Oracle 통신 세팅 (ojdbc.jar)
64bit 32bit 호환 이슈 발생!
-> oracle 11g 64bit client 설치 필요
** oracle install 유형
1) server : 자체 DB 생성 가능
2) client : 자체 DB 생성 불가, 다른 DB와의 통신만 가능
jdbcdriver <- JDBC(driverClass = 'oracle.jdbc.OracleDriver', # driver 이름
classPath = 'D:/경로/ojdbc6.jar') # driver 위치
con1 <- dbConnect(jdbcdriver, # driver 정보
'jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:orcl', # DB 정보
'scott', # userid
'oracle') # passwd
dbGetQuery(conn = , # connection 이름
statement = ) # sql문
> dbGetQuery(con1, 'select * from emp')
EMPNO ENAME JOB MGR HIREDATE SAL COMM DEPTNO
1 7369 SMITH CLERK 7902 1980-12-17 800 NA 40
2 7499 ALLEN SALESMAN 7698 1981-02-20 1600 300 30
3 7521 WARD SALESMAN 7698 1981-02-22 1250 500 30
4 7566 JONES MANAGER 7839 1981-04-02 2975 NA 20
5 7654 MARTIN SALESMAN 7698 1981-09-28 1250 1400 30
6 7698 BLAKE MANAGER 7839 1981-05-01 2850 NA 30
7 7782 CLARK MANAGER 7839 1981-06-09 2450 NA 10
8 7788 SCOTT ANALYST 7566 1987-04-19 3000 NA 20
9 7839 KING PRESIDENT NA 1981-11-17 5000 NA 10
10 7844 TURNER SALESMAN 7698 1981-09-08 1500 0 30
11 7876 ADAMS CLERK 7788 1987-05-23 1100 NA 20
12 7900 JAMES CLERK 7698 1981-12-03 950 NA 30
13 7902 FORD ANALYST 7566 1981-12-03 3000 NA 20
14 7934 MILLER CLERK 7782 1982-01-23 1300 NA 10
> dbGetQuery(con1, 'select * from emp2')
EMPNO NAME BIRTHDAY DEPTNO EMP_TYPE TEL HOBBY PAY POSITION PEMPNO
1 19900101 나사장 1964-01-25 0001 정규직 054)223-0001 음악감상 1.0e+08 대표이사 NA
2 19960101 전부장 1973-03-22 1000 정규직 02)6255-8000 독서 7.2e+07 부장 19900101
3 19970201 최일도 1975-04-15 1000 정규직 02)6255-8005 운동 5.0e+07 과장 19960101
4 19930331 백원만 1976-05-25 1001 정규직 02)6255-8010 자전거타기 6.0e+07 차장 19960101
5 19950303 천만득 1973-06-15 1002 정규직 02)6255-8020 마라톤 5.6e+07 과장 19960101
6 19966102 일지매 1972-07-05 1003 정규직 052)223-4000 음악감상 7.5e+07 부장 19900101
7 19930402 유관순 1972-08-15 1004 정규직 042)998-7005 등산 5.1e+07 과장 19966102
8 19960303 김문호 1971-09-25 1005 정규직 031)564-3340 등산 3.5e+07 대리 19966102
9 19970112 노정호 1976-11-05 1006 정규직 054)223-4500 수영 6.8e+07 부장 19900101
10 19960212 이윤나 1972-12-15 1007 정규직 054)223-4600 <NA> 4.9e+07 과장 19970112
11 20000101 이태백 1985-01-25 1008 계약직 051)123-4567 등산 3.0e+07 <NA> 19960212
12 20000102 김설악 1983-03-22 1009 계약직 031)234-5678 낚시 3.0e+07 <NA> 19960212
13 20000203 최오대 1982-04-15 1010 계약직 02)2345-6789 바둑 3.0e+07 <NA> 19960212
14 20000334 박지리 1981-05-25 1011 계약직 053)456-7890 노래 3.0e+07 <NA> 19960212
15 20000305 정북악 1980-06-15 1008 수습직 051)567-8901 독서 2.2e+07 <NA> 19960212
16 20006106 유도봉 1980-07-05 1009 수습직 031)678-9012 술 2.2e+07 <NA> 19960212
17 20000407 윤주왕 1980-08-15 1010 수습직 02)2789-0123 오락 2.2e+07 <NA> 19960212
18 20000308 강월악 1980-09-25 1011 인턴직 053)890-1234 골프 2.0e+07 <NA> 19960212
19 20000119 장금강 1980-11-05 1004 인턴직 042)901-2345 술 2.0e+07 <NA> 19930402
20 20000210 나한라 1980-12-15 1005 인턴직 031)345-3456 독서 2.0e+07 <NA> 19960303
> dbGetQuery(con1, 'select * from emp2, dept2 where emp2.deptno = dept2.dcode')
EMPNO NAME BIRTHDAY DEPTNO EMP_TYPE TEL HOBBY PAY POSITION PEMPNO
1 19900101 나사장 1964-01-25 0001 정규직 054)223-0001 음악감상 1.0e+08 대표이사 NA
2 19960101 전부장 1973-03-22 1000 정규직 02)6255-8000 독서 7.2e+07 부장 19900101
3 19970201 최일도 1975-04-15 1000 정규직 02)6255-8005 운동 5.0e+07 과장 19960101
4 19930331 백원만 1976-05-25 1001 정규직 02)6255-8010 자전거타기 6.0e+07 차장 19960101
5 19950303 천만득 1973-06-15 1002 정규직 02)6255-8020 마라톤 5.6e+07 과장 19960101
6 19966102 일지매 1972-07-05 1003 정규직 052)223-4000 음악감상 7.5e+07 부장 19900101
7 19930402 유관순 1972-08-15 1004 정규직 042)998-7005 등산 5.1e+07 과장 19966102
8 19960303 김문호 1971-09-25 1005 정규직 031)564-3340 등산 3.5e+07 대리 19966102
9 19970112 노정호 1976-11-05 1006 정규직 054)223-4500 수영 6.8e+07 부장 19900101
10 19960212 이윤나 1972-12-15 1007 정규직 054)223-4600 <NA> 4.9e+07 과장 19970112
11 20000101 이태백 1985-01-25 1008 계약직 051)123-4567 등산 3.0e+07 <NA> 19960212
12 20000102 김설악 1983-03-22 1009 계약직 031)234-5678 낚시 3.0e+07 <NA> 19960212
13 20000203 최오대 1982-04-15 1010 계약직 02)2345-6789 바둑 3.0e+07 <NA> 19960212
14 20000334 박지리 1981-05-25 1011 계약직 053)456-7890 노래 3.0e+07 <NA> 19960212
15 20000305 정북악 1980-06-15 1008 수습직 051)567-8901 독서 2.2e+07 <NA> 19960212
16 20006106 유도봉 1980-07-05 1009 수습직 031)678-9012 술 2.2e+07 <NA> 19960212
17 20000407 윤주왕 1980-08-15 1010 수습직 02)2789-0123 오락 2.2e+07 <NA> 19960212
18 20000308 강월악 1980-09-25 1011 인턴직 053)890-1234 골프 2.0e+07 <NA> 19960212
19 20000119 장금강 1980-11-05 1004 인턴직 042)901-2345 술 2.0e+07 <NA> 19930402
20 20000210 나한라 1980-12-15 1005 인턴직 031)345-3456 독서 2.0e+07 <NA> 19960303
DCODE DNAME PDEPT AREA
1 0001 사장실 <NA> 포항본사
2 1000 경영지원부 0001 서울지사
3 1000 경영지원부 0001 서울지사
4 1001 재무관리팀 1000 서울지사
5 1002 총무팀 1000 서울지사
6 1003 기술부 0001 포항본사
7 1004 H/W지원 1003 대전지사
8 1005 S/W지원 1003 경기지사
9 1006 영업부 0001 포항본사
10 1007 영업기획팀 1006 포항본사
11 1008 영업1팀 1007 부산지사
12 1009 영업2팀 1007 경기지사
13 1010 영업3팀 1007 서울지사
14 1011 영업4팀 1007 울산지사
15 1008 영업1팀 1007 부산지사
16 1009 영업2팀 1007 경기지사
17 1010 영업3팀 1007 서울지사
18 1011 영업4팀 1007 울산지사
19 1004 H/W지원 1003 대전지사
20 1005 S/W지원 1003 경기지사
# 다른 DB에 접속하기
con2 <- dbConnect(jdbcdriver, # driver 정보
'jdbc:oracle:thin:@IP주소:1521:orcl', # DB 정보
'scott', # userid
'oracle') # passwd
> dbGetQuery(con2, 'select * from r_test')
NO NAME
1 1 ADsP 시험 일정 : 5/17
2 2 SQLD 시험 일정 : 5/3103. 연습문제
# 1. seoul_new.txt 파일을 불러온 뒤 정형데이터로 변환
# id title rdate cnt
# 305 ... 2017-09-27 2
# 풀이1) 각각 추출
> head(df1)
V1
1 305 무료법률상담에 대한 부탁의 말씀 입니다. 2017-09-27 2
2 304 [교통불편접수] 6715 버스(신월동->상암동) 2017-09-26 2
3 303 경기도 시흥시 아파트 화재~ 2017-09-22 145
4 302 마곡지구 하자보수 관련 2017-09-22 57
5 301 가깝고도 먼 강남(성수동에서 압구정역 방면) 2017-09-22 83
6 300 청담나들목(제외지측)입구 주변지역안내도 정비 필요 2017-09-22 20
> vid <- str_extract(df1$V1, '^\\d+')
> vdate <- str_extract(df1$V1, '\\d+-\\d+-\\d+')
> vcnt <- as.numeric(str_extract(df1$V1, '\\d+ $'))
> vtitle <- str_remove_all(df1$V1, '(^\\d+)|(\\d+-\\d+-\\d+)|(\\d+ $)')
> data.frame(id = vid, title = vtitle, rdate = vdate, cnt = vcnt )
id title rdate cnt
1 305 무료법률상담에 대한 부탁의 말씀 입니다. 2017-09-27 2
2 304 [교통불편접수] 6715 버스(신월동->상암동) 2017-09-26 2
3 303 경기도 시흥시 아파트 화재~ 2017-09-22 145
4 302 마곡지구 하자보수 관련 2017-09-22 57
5 301 가깝고도 먼 강남(성수동에서 압구정역 방면) 2017-09-22 83
6 300 청담나들목(제외지측)입구 주변지역안내도 정비 필요 2017-09-22 20
7 299 전 제주도 시민입니다만.. 2017-09-16 2
8 298 지방자치제 실시로 소요되는 비용 2017-09-16 0
9 297 평생 살던 삶의 터전인 주택을 빼앗기게 생겼습니다ㅠ 2017-09-15 5
10 296 불법확장노점상 이전 및 원상복구 시장님께 강력 요청 2017-09-15 1
# 풀이2) 그룹지정 후 전체 추출***
> seoul_new2 <- as.data.frame(str_match(df1$V1, '(^\\d+) (.+) (\\d+-\\d+-\\d+) (\\d+) $')[,-1])
> colnames(seoul_new2) <- c('id','title','rdate','cnt')
> seoul_new2
id title rdate cnt
1 305 무료법률상담에 대한 부탁의 말씀 입니다. 2017-09-27 2
2 304 [교통불편접수] 6715 버스(신월동->상암동) 2017-09-26 2
3 303 경기도 시흥시 아파트 화재~ 2017-09-22 145
4 302 마곡지구 하자보수 관련 2017-09-22 57
5 301 가깝고도 먼 강남(성수동에서 압구정역 방면) 2017-09-22 83
6 300 청담나들목(제외지측)입구 주변지역안내도 정비 필요 2017-09-22 20
7 299 전 제주도 시민입니다만.. 2017-09-16 2
8 298 지방자치제 실시로 소요되는 비용 2017-09-16 0
9 297 평생 살던 삶의 터전인 주택을 빼앗기게 생겼습니다ㅠ 2017-09-15 5
10 296 불법확장노점상 이전 및 원상복구 시장님께 강력 요청 2017-09-15 1# 2. oracle_alert_testdb.log 파일을 불러온뒤 아래 형태와 같은 오라클 오류 데이터만
# 정형 데이터 형태로 변환
> df2
Tue.Oct.30.17.43.46.2012
1 Starting ORACLE instance (normal)
2 LICENSE_MAX_SESSION = 0
3 LICENSE_SESSIONS_WARNING = 0
4 Shared memory segment for instance monitoring created
5 Picked latch-free SCN scheme 2
6 Using LOG_ARCHIVE_DEST_1 parameter default value as USE_DB_RECOVERY_FILE_DEST
7 Autotune of undo retention is turned on.
8 IMODE=BR
9 ILAT =27
10 LICENSE_MAX_USERS = 0
# <ORACLE ERROR TEXT>
# ORA-1109 signalled during: ALTER DATABASE CLOSE NORMAL...
# <변환후>
# CODE ERROR_MESSAGE
# 1109 signalled during: ALTER DATABASE CLOSE NORMAL...
> df2<- read.csv('oracle_alert_testdb.log', sep = '\n', header = F)
> df2_error <- df2[str_detect(df2$V1, 'ORA-\\d+'), 'V1']
> df_error <- as.data.frame(str_match(df2_error, 'ORA-(\\d+):? (.+)')[,-1])
> df_error
V1 V2
1 1109 signalled during: ALTER DATABASE CLOSE NORMAL...
2 00313 open failed for members of log group 1 of thread 1
3 00312 online log 1 thread 1: '/app/oracle/oradata/testdb/redo01.log'
4 27037 unable to obtain file status
5 00313 open failed for members of log group 1 of thread 1
6 00312 online log 1 thread 1: '/app/oracle/oradata/testdb/redo01.log'
7 27037 unable to obtain file status
8 00313 open failed for members of log group 1 of thread 1
9 00312 online log 1 thread 1: '/app/oracle/oradata/testdb/redo01.log'
10 27037 unable to obtain file status04. 기타 기능
-01 이전/이후값 가져오기
v1 <- 1:10
# 1. for문으로 직접 만들기
res <- c()
for (i in 1:length(v1)) {
if ( i == 1) {
res <- c(res, NA)
} else {
res <- c(res, v1[i-1])
}
}
res
> res
[1] NA 1 2 3 4 5 6 7 8 9
# 2. data.table
install.packages('data.table')
library(data.table)
data.table::shift(x, # 벡터
n = 1, # 위치
fill = , # 가져올 값이 없는 경우 채울 값
type = 'lag') # 방향
shift(v1)
> shift(v1)
[1] NA 1 2 3 4 5 6 7 8 9
shift(v1, fill = 0)
shift(v1, n = 2 , fill = 0)
shift(v1, type = 'lead')
> shift(v1)
[1] NA 1 2 3 4 5 6 7 8 9
> shift(v1, fill = 0)
[1] 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
> shift(v1, n=2 , fill=0)
[1] 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8
> shift(v1, type = 'lead')
[1] 2 3 4 5 6 7 8 9 10 NA
# 3. zoo
install.packages('zoo')
library(zoo)
na.locf(object = , # 대상
na.rm = T, # NA 제거 여부
fromLast) # TRUE 설정 시 이후값 가져오기
na.locf(v2)
# 예제) subway2.csv 파일에서 아래 형태로 변경
sub <- read.csv('subway2.csv', fileEncoding = 'cp949', skip = 1)
head(sub)
names(sub)
names(sub) <- str_remove_all(names(sub), '(^X0)|(^X)|(\\.\\d+)')
sub$전체[sub$구분 == '하차'] <- NA
na.locf(sub)
> names(sub) <- str_remove_all(names(sub), '(^X0)|(^X)|(\\.\\d+)')
> sub$전체[sub$구분 == '하차'] <- NA
> na.locf(sub)
전체 구분 5 6 7 8 9 10 11
1 서울역(1) 승차 17465 18434 50313 93398 78705 86342 93585
2 서울역(1) 하차 7829 48553 110250 233852 121983 79628 75577
3 시 청(1) 승차 2993 4473 7633 10404 13328 16953 25467
4 시 청(1) 하차 4142 19730 67995 175458 83777 48363 47519
5 종 각 승차 7371 7836 14545 24578 23691 32290 47470
6 종 각 하차 4861 29757 93579 245221 153933 88680 83402
7 종로3(1) 승차 7683 6733 11103 20647 20878 32775 46390
8 종로3(1) 하차 2119 18872 34622 103951 110831 95839 93370
9 종로5가 승차 3159 4416 8070 12328 16909 24445 34454
10 종로5가 하차 2977 14274 51907 127936 93821 67136 63338
###### 문제풀이
na.locf(sub$전체)
sub$전체[sub$전체 == ""] <- NA
sub$전체 <- na.locf(sub$전체)
names(sub)[-c(1,2)] <- as.numeric(str_sub(names(sub)[-c(1,2)],2,3))
sub
-02 순위
rank(x, # 벡터(기본순서 : 오름차순 정렬, -를 사용하여 내림차순 정렬)
na.last = T, # NA 마지막 배치여부
ties.method = c('average',
'first',
'last',
'random',
'max'))
vscore <- c(100,90,90,80,70,60)
rank(vscore) # 값이 작은 순서대로 순위 부여 (6.0 4.5 4.5 3.0 2.0 1.0)
rank(-vscore) # 값이 큰 순서대로 순위 부여 (1.0 2.5 2.5 4.0 5.0 6.0)
> vscore
[1] 100 90 90 80 70 60
> rank(vscore)
[1] 6.0 4.5 4.5 3.0 2.0 1.0
> rank(-vscore)
[1] 1.0 2.5 2.5 4.0 5.0 6.0
rank(-vscore, ties.method = 'first') # 동순위를 인정하지 않음 (처음 발견된 값에 순위를 먼저 부여)
rank(-vscore, ties.method = 'max') # 동순위를 인정하며 큰 값을 사용
rank(-vscore, ties.method = 'min') # 동순위를 인정하며 작은값을 사용
> rank(-vscore, ties.method = 'first') # 동순위를 인정하지 않음 (처음 발견된 값에 순위를 먼저 부여)
[1] 1 2 3 4 5 6
> rank(-vscore, ties.method = 'max') # 동순위를 인정하며 큰 값을 사용
[1] 1 3 3 4 5 6
> rank(-vscore, ties.method = 'min') # 동순위를 인정하며 작은값을 사용
[1] 1 2 2 4 5 6
library(dplyr)
dplyr::dense_rank(vscore)
> dplyr::dense_rank(vscore)
[1] 5 4 4 3 2 1
# 예) emp.csv 파일을 읽고 급여가 높은 순서대로 5등까지 직원 추출(동순위 인정, 연속적이지 x)
emp <- read.csv('emp.csv')
plyr::arrange(emp, desc(SAL))
emp$SALRANK <- rank(-emp$SAL, ties.method = 'min')
emp
emp[emp$SALRANK <= 5, ]
> emp[emp$SALRANK <= 5, ]
EMPNO ENAME JOB MGR HIREDATE SAL COMM DEPTNO
4 7566 JONES MANAGER 7839 1981-04-02 0:00 2975 NA 20
6 7698 BLAKE MANAGER 7839 1981-05-01 0:00 2850 NA 30
8 7788 SCOTT ANALYST 7566 1987-04-17 0:00 3000 NA 20
9 7839 KING PRESIDENT NA 1981-11-17 0:00 5000 NA 10
13 7902 FORD ANALYST 7566 1981-12-03 0:00 3000 NA 20
SALRANK
4 4
6 5
8 2
9 1
13 2
library(plyr)
ddply(emp, .(DEPTNO), transform, vrank = rank(-SAL, ties.method = 'min'))
> ddply(emp, .(DEPTNO), transform, vrank = rank(-SAL, ties.method = 'min'))
EMPNO ENAME JOB MGR HIREDATE SAL COMM DEPTNO
1 7782 CLARK MANAGER 7839 1981-06-09 0:00 2450 NA 10
2 7839 KING PRESIDENT NA 1981-11-17 0:00 5000 NA 10
3 7934 MILLER CLERK 7782 1982-01-23 0:00 1300 NA 10
4 7369 SMITH CLERK 7902 1980-12-17 0:00 800 NA 20
5 7566 JONES MANAGER 7839 1981-04-02 0:00 2975 NA 20
6 7788 SCOTT ANALYST 7566 1987-04-17 0:00 3000 NA 20
7 7876 ADAMS CLERK 7788 1987-05-23 0:00 1100 NA 20
8 7902 FORD ANALYST 7566 1981-12-03 0:00 3000 NA 20
9 7499 ALLEN SALESMAN 7698 1981-02-20 0:00 1600 300 30
10 7521 WARD SALESMAN 7698 1982-02-22 0:00 1250 500 30
11 7654 MARTIN SALESMAN 7698 1981-09-28 0:00 1250 1400 30
12 7698 BLAKE MANAGER 7839 1981-05-01 0:00 2850 NA 30
13 7844 TURNER SALESMAN 7698 1981-09-08 0:00 1500 0 30
14 7900 JAMES CLERK 7698 1981-12-03 0:00 950 NA 30
SALRANK vrank
1 6 2
2 1 1
3 9 3
4 14 5
5 4 3
6 2 1
7 12 4
8 2 1
9 7 2
10 10 4
11 10 4
12 5 1
13 8 3
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