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table() 함수는 각 요인의 수준별 도수에 대한 집계표를 작성한다. 요인이 3개 이상이면 마지막 요인으로 분리되는 여러 개의 2차원 집계표가 만들어 진다. 집계표의 행이름과 열이름을 지정할 수 있는 table() 함수의 인수는 dnn과 deparse.level이 있다.
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[R 강의] 76. table 함수는 분할표를 만든다
table 함수는 ‘분할표’를 출력해주는 함수입니다. 예시를 통해 분할표가 무엇인지 이해해봅시다. 5명의 남성과 4명의 여성을 대상으로 종교를 조사 …
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Date Published: 11/30/2021
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[R 프로그래밍] 데이터 보기 – table() 함수 – 안녕! – Tistory
[R 프로그래밍] 데이터 보기 – table() 함수. batterLee 2018. 9. 1. 20:25. #table()함수는 데이터의 빈도를 보여준다. > …Source: realab.tistory.com
Date Published: 10/28/2021
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[R] 분할표를 자동으로 만들어주는 table 함수 – R 기초
[R] 분할표를 자동으로 만들어주는 table 함수 table 함수는 범주형 자료의 분할표를 만들 때 사용됩니다. 예를들어 아래 벡터가 있다고 합시다.Source: rbasall.tistory.com
Date Published: 12/29/2021
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R의 table() 함수 | Delft Stack
이 튜토리얼은 R에서 table() 함수를 사용하는 방법을 보여줍니다.
Source: www.delftstack.com
Date Published: 2/24/2022
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2. 표만들기 & 비율의 검정 – RPubs
RPubs ; 2.1 표를 만드는 첫번째 방법 (table함수) ; 2.2 표를 만드는 두번째 방법 (xtabs함수) ; 2.3 표를 만드는 세번째 방법 (prop.table함수) ; 2.4 카이 …
Source: rpubs.com
Date Published: 10/11/2021
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[R data.table] data.table 은 무엇이고, 왜 data.table 인가?
(4) R data.table 참고할 수 있는 사이트 (Reference sites of R data.table) … 연산자로 얕은 복사 시의 부작용, copy() 함수로 깊은 복사하는 방법
Source: rfriend.tistory.com
Date Published: 3/9/2021
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R에서 분할표 만드는 방법 (빈도, 비율) – R 통계분석
prop.table 함수에는 table 함수의 결과를 넣어줘야 합니다. 데이터는 한 열에는 독립변수, 나머지 열에는 종속변수가 오도록 만들어줘야 합니다. 아래는 …
Source: rstatall.tistory.com
Date Published: 2/10/2021
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주제에 대한 기사 평가 r table 함수
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- Date Published: 2020. 4. 1.
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R table 계열 함수 – 집계함수
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> a = c(‘Kim’, ‘Lee’, ‘Park’, ‘Lee’, ‘Park’, ‘Kim’, ‘Kim’) > b = c(‘M’, ‘F’, ‘M’, ‘F’, ‘M’, ‘F’, ‘M’) > c = c(‘A’, ‘B’, ‘A’, ‘B’, ‘O’, ‘O’, ‘B’) > df = data.frame(name=a, gender=b, blood=c) > df name gender blood 1 Kim M A 2 Lee F B 3 Park M A 4 Lee F B 5 Park M O 6 Kim F O 7 Kim M B
이름, 성별, 혈액형으로 구성되는 정보를 데이터프레임으로 만들어 이를 이용해 집계함수를 설명하려 한다.
◎ table()
table( … , exclude = if (useNA == “no”) c(NA, NaN), useNA = c(“no”, “ifany”, “always”),
dnn = list.names(…), deparse.level = 1)
<인수설명>
exclude 객체들의 요인에서 제거할 수준을 지정 useNA 테이블에 NA 값을 포함할지 여부를 지정 dnn 집계된 결과의 차원에 부여 할 이름 deparse.level dnn이 구성되는 방법을 제어
> table(df$name) Kim Lee Park 3 2 2 > table(df$name, df$blood) A B O Kim 1 1 1 Lee 0 2 0 Park 1 0 1 > table(df$name, df$blood, df$gender) , , = F A B O Kim 0 0 1 Lee 0 2 0 Park 0 0 0 , , = M A B O Kim 1 1 0 Lee 0 0 0 Park 1 0 1
table() 함수는 각 요인의 수준별 도수에 대한 집계표를 작성한다.
요인이 3개 이상이면 마지막 요인으로 분리되는 여러 개의 2차원 집계표가 만들어 진다.
> a = letters[1:3] > a [1] “a” “b” “c” > sample(a) [1] “a” “c” “b” > table(a, sample(a)) a a b c a 0 1 0 b 1 0 0 c 0 0 1
집계표의 행이름과 열이름을 지정할 수 있는 table() 함수의 인수는 dnn과 deparse.level이 있다.
deparse.level은 기본값으로 1이 지정되어있으므로 행이름만 출력된다. deparse.level=0은 행이름과 열이름 둘다 출력하지 않는 것이고, deparse.level=2는 행이름과 열이름 둘다 출력하는 것이다.
dnn 인수를 사용해 이름을 지정하려면 c() 함수를 사용하면 된다. 이에 대한 예제는 아래 코드블럭이다.
> table(a, sample(a), deparse.level = 0) a b c a 1 0 0 b 0 1 0 c 0 0 1 > table(a, sample(a), deparse.level = 2) sample(a) a a b c a 0 1 0 b 1 0 0 c 0 0 1 > table(a, sample(a), dnn=c(“”,”열이름”)) 열이름 a b c a 1 0 0 b 0 0 1 c 0 1 0
◎ ftable()
ftable( … , exclude = c(NA, NaN), row.vars = NULL, col.vars = NULL)
<인수설명>
exclude 객체들의 요인에서 제거할 수준을 지정 row.vars 변수의 개수를 제공하는 정수 벡터이거나, 집계표의 행에 사 용될 변수의 이름 벡터 col.vars 변수의 개수를 제공하는 정수 벡터이거나, 집계표의 열에 사 용될 변수의 이름 벡터
> ftable(df$name, df$blood) A B O Kim 1 1 1 Lee 0 2 0 Park 1 0 1 > ftable(df) blood A B O name gender Kim F 0 0 1 M 1 1 0 Lee F 0 2 0 M 0 0 0 Park F 0 0 0 M 1 0 1
ftable() 함수는 범주형 자료의 요인에서 각 레벨별 도수에 대한 다차원 집계표를 작성한다.
요인이 1~2개일 때는 table() 함수의 결과와 같지만 요인이 3개 이상일 때에는 하나의 집계표가 작성된다.
> ftable(df, row.vars=c(2,3), col.vars=1) name Kim Lee Park gender blood F A 0 0 0 B 0 2 0 O 1 0 0 M A 1 0 1 B 1 0 0 O 0 0 1
row.vars와 col.vars 인수를 사용해 행에 들어갈 변수와 열에 들어갈 변수를 지정할 수 있다.
데이터프레임의 인덱스뿐만아니라 변수의 이름으로 지정할 수도 있다.
◎ margin.table()
margin .table(x, margin = NULL)
<인수설명>
x 배열, 집계표 margin 인덱스 번호 (1은 행, 2는 열)
> tb = table(df$gender, df$blood) > tb A B O F 0 2 1 M 2 1 1 > margin.table(tb) [1] 7 > margin.table(tb, 1) F M 3 4 > margin.table(tb, 2) A B O 2 3 2
margin.table() 함수는 집계표에서 행 or 열에 대한 합계를 구한다.
성별, 혈액형 요인의 집계표를 변수에 저장한 후 margin.table() 함수의 첫번째 인수에 넣어주고, 두번째 인수에 1은 행, 2는 열, 지정하지 않으면 집계표 전체에 대한 합계를 구한다.
◎ prop.table()
prop .table(x, margin = NULL)
<인수설명>
x 배열, 집계표 margin 인덱스 번호 (1은 행, 2는 열)
> tb = table(df$gender, df$blood) > tb A B O F 0 2 1 M 2 1 1 > prop.table(tb) A B O F 0.0000000 0.2857143 0.1428571 M 0.2857143 0.1428571 0.1428571 > prop.table(tb, 1) A B O F 0.0000000 0.6666667 0.3333333 M 0.5000000 0.2500000 0.2500000 > prop.table(tb, 2) A B O F 0.0000000 0.6666667 0.5000000 M 1.0000000 0.3333333 0.5000000
prop.table() 함수는 집계표에서 행 or 열에 대한 상대도수를 구한다.
margin.table() 함수처럼 성별, 혈액형 요인의 집계표를 변수에 저장한 후 첫번째 인수에 넣어주고, 두번째 인수는 1은 행, 2는 열 or 지정하지 않을 수 있다.
두번째 인수를 지정하지 않으면 집계표에서 각 빈도의 총합은 7이므로 총합에 대한 각 빈도수의 상대도수를 구한다.
◎ xtabs()
xtabs(formula = ~., data = parent.frame(), subset, sparse = FALSE,
na.action, addNA = FALSE, exclude = if(!addNA) c(NA, NaN),
drop.unused.levels = FALSE)
<인수설명>
formula 집계의 방법을 정의한 수식 data 데이터 프레임이나 행렬 subset 집계를 위한 대상의 부분집합 exclude 집계에서 제외할 수준
> new_df = data.frame(df, cnt=c(3,2,5,7,4,8,1)) > new_df name gender blood cnt 1 Kim M A 3 2 Lee F B 2 3 Park M A 5 4 Lee F B 7 5 Park M O 4 6 Kim F O 8 7 Kim M B 1
기존 데이터프레임에 가족의 수가 저장된 cnt 변수를 추가하였다.
xtabs() 함수는 포뮬라(formula)를 이용하여 데이터프레임에서 집계표를 구한다.
> xtabs( ~ gender, new_df) gender F M 3 4 > xtabs( ~ new_df$gender) new_df$gender F M 3 4
xtabs() 함수는 집계표를 만들 때 요인을 ~ 다음에 기술한다.
데이터프레임은 data 인수부분에 넣거나 달러사인($)을 사용해 표현해줄 수 있다.
> xtabs( ~ gender+blood, new_df) blood gender A B O F 0 2 1 M 2 1 1 > xtabs(cnt ~ gender, new_df) gender F M 17 13 > xtabs(cnt ~ gender+blood, new_df) blood gender A B O F 0 9 8 M 8 1 4
요인이 2개 이상일 때는 ~ 오른쪽에 + 기호를 사용하여 요인 이름을 열거한다.
~ 왼쪽에 문자형 변수는 들어갈 수 없다. cnt 변수를 ~ 왼쪽에 기술하면 빈도수가 아닌 가족 수에 대한 집계표가 작성된다. cnt ~ gender+blood 같은 경우는 성별과 혈액형에 대한 가족 수의 집계표이다.
> xtabs(cnt ~ gender+blood, new_df, subset=gender==’M’) blood gender A B O M 8 1 4
subset 인수에 조건식을 사용하여 집계표를 원하는대로 바꿀 수도 있다.
> xtabs(cnt ~ ., new_df) , , blood = A gender name F M Kim 0 3 Lee 0 0 Park 0 5 , , blood = B gender name F M Kim 0 1 Lee 9 0 Park 0 0 , , blood = O gender name F M Kim 8 0 Lee 0 0 Park 0 4
~ 오른쪽에 온점(.)을 넣으면 왼쪽에 기술된 cnt 변수를 제외한 모든 변수가 기술된 것과 같다. 순서는 데이터프레임의 인덱스 순서이다.
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[R 강의] 76. table 함수는 분할표를 만든다
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도구 R로 푸는 통계
76. table 함수는 분할표를 만든다
table 함수는 ‘분할표’를 출력해주는 함수입니다. 예시를 통해 분할표가 무엇인지 이해해봅시다. 5명의 남성과 4명의 여성을 대상으로 종교를 조사했습니다. 남자를 M, 여자를 F라는 약어로 표기하였습니다. 기독교는 Ch, 이슬람은 I, 카톨릭은 Ca, 불교는 B, 무교는 N으로 표기하였습니다.
번호 성별 종교 1 M Ch 2 F I 3 M N 4 M B 5 F N 6 M Ch 7 F Ca 8 M B 9 F N
위 데이터를 벡터에 저장합시다.
> gender=c(‘M’,’F’,’M’,’M’,’F’,’M’,’F’,’M’,’F’) > religion=c(‘Ch’,’I’,’N’,’B’,’N’,’Ch’,’Ca’,’B’,’N’)
결과를 출력하면 아래와 같습니다.
> table(gender,religion) religion gender B Ca Ch I N F 0 1 0 1 2 M 2 0 2 0 1
두 변인의 조합에 따른 빈도가 나타나 있습니다. 일반적으로 데이터프레임을 만들고 테이블함수를 적용합니다. 위 데이터를 이용하여 데이터프레임을 만들어봅시다.
> df1=data.frame(gender,religion) > df1 gender religion 1 M Ch 2 F I 3 M N 4 M B 5 F N 6 M Ch 7 F Ca 8 M B 9 F N
데이터프레임에 table을 적용해봅시다.
> table(df1) religion gender B Ca Ch I N F 0 1 0 1 2 M 2 0 2 0 1
벡터 두개를 입력했을 같은 결과를 얻습니다.
우리가 위에서 다룬 경우는 변수가 성별과 종교 두개였습니다. 따라서 2차원분할표가 만들어졌는데요. 만약 변수가 하나이거나 세개 이상이라면 어떻게 될까요? 먼저 하나인 경우부터 살펴봅시다. 종교라는 변수 하나만 가지고 표를 그려봅시다.
> religion=c(‘Ch’,’I’,’N’,’B’,’N’,’Ch’,’Ca’,’B’,’N’) > table(religion) religion B Ca Ch I N 2 1 2 1 3
각각 종교의 빈도를 출력해줍니다. 이번에는 변수를 3개로 늘려봅시다. 혈액형을 변수로 추가하였습니다.
번호 성별 종교 혈액형 1 M Ch B 2 F I A 3 M N O 4 M B AB 5 F N A 6 M Ch B 7 F Ca AB 8 M B A 9 F N B
> gender=c(‘M’,’F’,’M’,’M’,’F’,’M’,’F’,’M’,’F’) > religion=c(‘Ch’,’I’,’N’,’B’,’N’,’Ch’,’Ca’,’B’,’N’) > Btype=c(‘B’,’A’,’O’,’AB’,’A’,’B’,’AB’,’A’,’B’) > df2=data.frame(gender,religion,Btype) > df2 gender religion Btype 1 M Ch B 2 F I A 3 M N O 4 M B AB 5 F N A 6 M Ch B 7 F Ca AB 8 M B A 9 F N B
테이블 함수을 적용해봅시다. 마지막 열에 입력된 데이터를 기준으로 계층이 구분되고, 각 계층 내에서 2차원 분할표가 그려지는 것을 알 수 있습니다.
> table(df2) , , Btype = A
religion gender B Ca Ch I N F 0 0 0 1 1 M 1 0 0 0 0
, , Btype = AB
religion gender B Ca Ch I N F 0 1 0 0 0 M 1 0 0 0 0
, , Btype = B
religion gender B Ca Ch I N F 0 0 0 0 1 M 0 0 2 0 0
, , Btype = O
religion gender B Ca Ch I N F 0 0 0 0 0 M 0 0 0 0 1
영상이 더 편하신 분
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[R 프로그래밍] 데이터 보기 – table() 함수
#table()함수는 데이터의 빈도를 보여준다.
> test id test1 test2 1 1 10 25 2 2 10 35 3 3 20 25 4 4 30 35 5 5 30 45 6 5 30 45 > str(test) ‘data.frame’: 6 obs. of 3 variables: $ id : num 1 2 3 4 5 5 $ test1: num 10 10 20 30 30 30 $ test2: num 25 35 25 35 45 45
#table함수를 써서 test 데이터의 test1의 컬럼을 출력해보면, 값들이 다음 빈도 수를 보여준다.
table(test$test1)
> table(test$test1)
10 20 30 2 1 3
###자세한 건…더 알아가면 보완하는 걸로..
[R] 분할표를 자동으로 만들어주는 table 함수
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[R] 분할표를 자동으로 만들어주는 table 함수table 함수는 범주형 자료의 분할표를 만들 때 사용됩니다.
예를들어 아래 벡터가 있다고 합시다.
v=c(“F”,”F”,”M”,”M”,”M”)
table 함수를 적용하면 아래와 같습니다.
> table(v)
v
F M
2 3
위 경우는 변수가하나인 경우입니다. 변수가 2개인 경우도 살펴봅시다.
v1=c(“F”,”F”,”M”,”M”,”M”)
v2=c(“A”,”B”,”C”,”A”,”B”)
d=data.frame(v1,v2)
> table(d)
v2
v1 A B C
F 1 1 0
M 1 1 1
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R의 table() 함수
table() 메서드는 데이터를 범주적으로 표현하는 데 사용됩니다. 이 튜토리얼은 R에서 table() 메소드를 사용하는 방법을 보여줍니다.
R의 table() 함수
데이터를 범주적으로 표시하려면 table() 메서드를 사용하여 이를 달성합니다. 이 범주형 표현은 주어진 변수 이름과 빈도를 테이블 형식으로 사용하여 수행됩니다.
이 메서드의 구문은 다음과 같습니다.
table(x)
이 구문에서 x 는 테이블로 변환될 개체입니다.
table() 메서드를 사용하여 데이터 프레임에서 빈도 테이블을 생성해 보겠습니다.
# create a dataframe Delftstack <- data.frame(Name=c('Jack', 'John', 'Mike', 'Michelle', 'Jhonny'), LastName=c('Danials', 'Cena', 'Chandler', 'McCool', 'Nitro'), Id=c(101, 102, 103, 104, 105), Designation=c('CEO', 'Project Manager', 'Senior Dev', 'Junior Dev', 'Intern')) #view data frame Delftstack #Create frequency table for LastName column table(Delftstack$LastName) 위의 코드는 Delftstack 데이터 프레임의 LastName 열에 대한 빈도 테이블을 생성합니다. 출력 참조: Name LastName Id Designation 1 Jack Danials 101 CEO 2 John Cena 102 Project Manager 3 Mike Chandler 103 Senior Dev 4 Michelle McCool 104 Junior Dev 5 Jhonny Nitro 105 Intern Cena Chandler Danials McCool Nitro 1 1 1 1 1 마찬가지로 prop.table() 및 table() 메서드를 사용하여 동일한 열에 대한 비율의 빈도 테이블을 만들 수 있습니다. 예를 들어 보겠습니다. Please enable JavaScript Doc Translator: 문서 번역기는 어떻게 사용합니까? #calculate frequency table of proportions for LastName Column prop.table(table(Delftstack$LastName)) 위의 코드는 주어진 열 또는 변수에 대한 비율의 빈도 테이블을 생성합니다. 출력 참조: Cena Chandler Danials McCool Nitro 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 위의 데이터는 각 성이 데이터 프레임에 있는 사람의 20%에게 부여되었음을 보여줍니다. 유사하게, 우리는 두 변수에 대한 빈도표를 계산할 수 있습니다. 예를 참조하십시오. #Create frequency table for Name and LastName column table(Delftstack$Name, Delftstack$LastName) 위의 코드는 Name 및 LastName 열에 대한 빈도 테이블을 생성합니다. 출력 참조: Cena Chandler Danials McCool Nitro Jack 0 0 1 0 0 Jhonny 0 0 0 0 1 John 1 0 0 0 0 Michelle 0 0 0 1 0 Mike 0 1 0 0 0 위의 코드는 Name 을 LastName 과 일치시킵니다. 예를 들어 Jack 의 경우 Danials 는 빈도가 1이기 때문에 성입니다. 마찬가지로 두 변수에 대한 비율의 빈도 테이블을 만들 수 있습니다. 예를 참조하십시오. #calculate frequency table of proportions for Name and LastName Column prop.table(table(Delftstack$Name, Delftstack$LastName)) 위의 코드는 Name 과 LastName 두 열에 대한 비율의 빈도 테이블을 계산합니다. 출력 참조: Cena Chandler Danials McCool Nitro Jack 0.0 0.0 0.2 0.0 0.0 Jhonny 0.0 0.0 0.0 0.0 0.2 John 0.2 0.0 0.0 0.0 0.0 Michelle 0.0 0.0 0.0 0.2 0.0 Mike 0.0 0.2 0.0 0.0 0.0 다음은 단일 및 다중 변수 또는 열에 대한 빈도 테이블 및 비율의 빈도 테이블을 계산하기 위한 전체 코드입니다.
R, Python 분석과 프로그래밍의 친구 (by R Friend) :: [R data.table] data.table 은 무엇이고, 왜 data.table 인가?
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(F
ast add/modify/delete of columns by group using no copies at all)
R에서 분할표 만드는 방법 (빈도, 비율)
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R에서 빈도 분할표를 만들 때는 table 함수를, 비율 분할표를 만들 때는 prop.table 함수를 사용합니다. prop.table 함수에는 table 함수의 결과를 넣어줘야 합니다.
데이터는 한 열에는 독립변수, 나머지 열에는 종속변수가 오도록 만들어줘야 합니다.
아래는 예시입니다.
#1.데이터 생성 set.seed(9999) male=rbinom(100,1,0.3) female=rbinom(100,1,0.7) #2. factor로 변환 male=factor(male,levels=c(0,1),labels=c(‘no’,’yes’)) female=factor(female,levels=c(0,1),labels=c(‘no’,’yes’)) #3. 데이터프레임으로 변환 dt=data.frame(sex=c(rep(“male”,length(male)),rep(“female”,length(male))),use=c(male,female)) #4. 분할표 만들기 (빈도) tab1=table(dt) #5. 분할표 만들기 (비율) tab2=prop.table(tab1)
아래는 결과입니다.
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키워드에 대한 정보 r table 함수
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