[R기초] subset 함수를 활용해 원하는 데이터만 선택하자

subset 함수는 데이터 프레임에서 분석에 활용할 데이터만 선택할 때 유용하다.

subset(데이터명, select = c("변수1," "변수2", ... , "변수n") 의 형태로 column을 선택할 수 있고,

 

subset 내에 다시 subset을 통해, 특정 범위의 변수 값을 가진 데이터만 선택(혹은 제외) 할 수 있다.

subset(데이터명, subset = (변수명(height) >= 170 & 변수명(weight) <= 80)

#임의 데이터 생성
name <- c("김철수", "김영희", "김개똥", "이소똥", "전말똥")
height <- c(170, 165, 183, 155, 178)
weight <- c(68.7, 57.4, 83.0, 55.2, 71.4)
address <- c("서울시 00구 00동", "부산시 00구 00동", 
       "경기도 인천시 00구 00동", "경기도 성남시 00구 00동",
       "강원도 강릉시 00동")
gender <- c("남", "여", "님", "여", "남")

BMI_calc <- data.frame(name, height, weight, address, gender)


#필요없는 변수는 제거해보자,
BMI_calc2 <- subset(BMI_calc, select = -address )
names(BMI_calc2)

<결과1>
[1] "name"   "height" "weight" "gender"


#필요없는 변수만 선택해보자,
BMI_calc <- subset(BMI_calc, select = c(name, height, weight, gender))
names(BMI_calc)

<결과2>
[1] "name"   "height" "weight" "gender"


#새로운 변수를 생성해보자
BMI <- BMI_calc$weight/(BMI_calc$height/100)^2
BMI_calc <- cbind(BMI_calc, BMI)
names(BMI_calc)

<결과3>
[1] "name"    "height"  "weight"  "address" "gender"  "BMI"   

#원하는 데이터만 구분해보자
height_170_to_180 <- subset(BMI_calc, subset = (height >= 170 & weight <= 80))
View(height_170_to_180)

   name   height   weight      address      gender   BMI
1  김철수   170     68.7  서울시 00구 00동    남     23.77163
2  전말똥   178     71.4  강원도 강릉시 00동  남     22.53503

<참고>

<비교연산자>

>	(왼쪽이) 크다
<	(왼쪽이) 작다
>=	(왼쪽이) 크거나 같다
<=	(왼쪾이) 작거나 같다
==	(양쪽이) 같다
!=	(양쪽이) 다르다

<논리연산자>

&	AND
|	OR (shift + \)