R 할줄 R지? #10 - 데이터 정렬하기
- 프로그램언어/R
- 2020. 5. 22.
데이터 정렬을 위해 아이리스(Iris) 데이터를 이용하여 정렬을 해보고자 한다. 아이리스는 이제는 매우 잘 알겠지만
> head(iris)
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa이와같이 꽃받침(Sepal)과 꽃잎(Petal)의 넓이, 길이로 구성이 되어 있다.
정렬 실습을 위해서 "Sepal.Length" 즉, 꽃받침 길이만 가지고 정렬을 해보고자 한다.
오름차순하기
오름차순을 할 때는 sort()라는 함수를 호출하여 쉽게 정렬을 할 수 있다.
> sepalLength <- iris[,"Sepal.Length"]
> sepalLength
[1] 5.1 4.9 4.7 4.6 5.0 5.4 4.6 5.0 4.4 4.9 5.4 4.8 4.8 4.3 5.8 5.7 5.4 5.1 5.7 5.1 5.4 5.1 4.6
[24] 5.1 4.8 5.0 5.0 5.2 5.2 4.7 4.8 5.4 5.2 5.5 4.9 5.0 5.5 4.9 4.4 5.1 5.0 4.5 4.4 5.0 5.1 4.8
[47] 5.1 4.6 5.3 5.0 7.0 6.4 6.9 5.5 6.5 5.7 6.3 4.9 6.6 5.2 5.0 5.9 6.0 6.1 5.6 6.7 5.6 5.8 6.2
[70] 5.6 5.9 6.1 6.3 6.1 6.4 6.6 6.8 6.7 6.0 5.7 5.5 5.5 5.8 6.0 5.4 6.0 6.7 6.3 5.6 5.5 5.5 6.1
[93] 5.8 5.0 5.6 5.7 5.7 6.2 5.1 5.7 6.3 5.8 7.1 6.3 6.5 7.6 4.9 7.3 6.7 7.2 6.5 6.4 6.8 5.7 5.8
[116] 6.4 6.5 7.7 7.7 6.0 6.9 5.6 7.7 6.3 6.7 7.2 6.2 6.1 6.4 7.2 7.4 7.9 6.4 6.3 6.1 7.7 6.3 6.4
[139] 6.0 6.9 6.7 6.9 5.8 6.8 6.7 6.7 6.3 6.5 6.2 5.9
> sort(sepalLength)
[1] 4.3 4.4 4.4 4.4 4.5 4.6 4.6 4.6 4.6 4.7 4.7 4.8 4.8 4.8 4.8 4.8 4.9 4.9 4.9 4.9 4.9 4.9 5.0
[24] 5.0 5.0 5.0 5.0 5.0 5.0 5.0 5.0 5.0 5.1 5.1 5.1 5.1 5.1 5.1 5.1 5.1 5.1 5.2 5.2 5.2 5.2 5.3
[47] 5.4 5.4 5.4 5.4 5.4 5.4 5.5 5.5 5.5 5.5 5.5 5.5 5.5 5.6 5.6 5.6 5.6 5.6 5.6 5.7 5.7 5.7 5.7
[70] 5.7 5.7 5.7 5.7 5.8 5.8 5.8 5.8 5.8 5.8 5.8 5.9 5.9 5.9 6.0 6.0 6.0 6.0 6.0 6.0 6.1 6.1 6.1
[93] 6.1 6.1 6.1 6.2 6.2 6.2 6.2 6.3 6.3 6.3 6.3 6.3 6.3 6.3 6.3 6.3 6.4 6.4 6.4 6.4 6.4 6.4 6.4
[116] 6.5 6.5 6.5 6.5 6.5 6.6 6.6 6.7 6.7 6.7 6.7 6.7 6.7 6.7 6.7 6.8 6.8 6.8 6.9 6.9 6.9 6.9 7.0
[139] 7.1 7.2 7.2 7.2 7.3 7.4 7.6 7.7 7.7 7.7 7.7 7.9
> 아이리스의 Sepal.length 데이터를 별도로 추출하여 sepalLength라는 변수에 저장하였고, sort(sepalLength)로 오름차순을 실행하였다. 그러나 이런 방식은 전체적으로 데이터를 파악하기 힘들다. 해당 되는 값이 어느 꽃과 매칭이 되는지 알 수 없기 때문이다. 즉, 행렬 기반의 데이터를 정렬해야 의미가 있기에 2차원 데이터를 위한 정렬 함수를 써보도록 한다.
order() 함수를 사용하면 값이 정렬이 되지만, 값이 아니라 인덱스가 리턴이 된다.
> order(iris$Sepal.Length)
[1] 14 9 39 43 42 4 7 23 48 3 30 12 13 25 31 46 2 10 35 38 58 107 5
[24] 8 26 27 36 41 44 50 61 94 1 18 20 22 24 40 45 47 99 28 29 33 60 49
[47] 6 11 17 21 32 85 34 37 54 81 82 90 91 65 67 70 89 95 122 16 19 56 80
[70] 96 97 100 114 15 68 83 93 102 115 143 62 71 150 63 79 84 86 120 139 64 72 74
[93] 92 128 135 69 98 127 149 57 73 88 101 104 124 134 137 147 52 75 112 116 129 133 138
[116] 55 105 111 117 148 59 76 66 78 87 109 125 141 145 146 77 113 144 53 121 140 142 51
[139] 103 110 126 130 108 131 106 118 119 123 136 132
이 데이터를 보면 가장 작은 값이 14이고, 큰 값이 132번째라고 나오는데 해당 위치의 IRIS 데이터는 다음과 같다
14 4.3 3.0 1.1 0.1 setosa
132 7.9 3.8 6.4 2.0 virginica보는것과 같이 가장 낮은 값과 가장 높은 값인걸 보니 정상적으로 인덱스 값을 리턴해주고 있는 것을 알 수 있다. 이 인덱스 값을 응용해서 전체 데이터를 출력해보자
> iris[c(order(iris$Sepal.Length)),]
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
14 4.3 3.0 1.1 0.1 setosa
9 4.4 2.9 1.4 0.2 setosa
39 4.4 3.0 1.3 0.2 setosa
43 4.4 3.2 1.3 0.2 setosa
42 4.5 2.3 1.3 0.3 setosa
4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
7 4.6 3.4 1.4 0.3 setosa
23 4.6 3.6 1.0 0.2 setosa
48 4.6 3.2 1.4 0.2 setosa
3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
30 4.7 3.2 1.6 0.2 setosa
12 4.8 3.4 1.6 0.2 setosa
13 4.8 3.0 1.4 0.1 setosa
25 4.8 3.4 1.9 0.2 setosa
31 4.8 3.1 1.6 0.2 setosa
46 4.8 3.0 1.4 0.3 setosa
2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
10 4.9 3.1 1.5 0.1 setosa
35 4.9 3.1 1.5 0.2 setosa
38 4.9 3.6 1.4 0.1 setosa
58 4.9 2.4 3.3 1.0 versicolor
107 4.9 2.5 4.5 1.7 virginica
5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
8 5.0 3.4 1.5 0.2 setosa
26 5.0 3.0 1.6 0.2 setosa
27 5.0 3.4 1.6 0.4 setosa
36 5.0 3.2 1.2 0.2 setosa
41 5.0 3.5 1.3 0.3 setosa
44 5.0 3.5 1.6 0.6 setosa
50 5.0 3.3 1.4 0.2 setosa
61 5.0 2.0 3.5 1.0 versicolor
94 5.0 2.3 3.3 1.0 versicolor
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
18 5.1 3.5 1.4 0.3 setosa
20 5.1 3.8 1.5 0.3 setosa
22 5.1 3.7 1.5 0.4 setosa
24 5.1 3.3 1.7 0.5 setosa
40 5.1 3.4 1.5 0.2 setosa
45 5.1 3.8 1.9 0.4 setosa
47 5.1 3.8 1.6 0.2 setosa
99 5.1 2.5 3.0 1.1 versicolor
28 5.2 3.5 1.5 0.2 setosa
29 5.2 3.4 1.4 0.2 setosa
33 5.2 4.1 1.5 0.1 setosa
60 5.2 2.7 3.9 1.4 versicolor
49 5.3 3.7 1.5 0.2 setosa
6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa
11 5.4 3.7 1.5 0.2 setosa
17 5.4 3.9 1.3 0.4 setosa
21 5.4 3.4 1.7 0.2 setosa
32 5.4 3.4 1.5 0.4 setosa
85 5.4 3.0 4.5 1.5 versicolor
34 5.5 4.2 1.4 0.2 setosa
37 5.5 3.5 1.3 0.2 setosa
54 5.5 2.3 4.0 1.3 versicolor
81 5.5 2.4 3.8 1.1 versicolor
82 5.5 2.4 3.7 1.0 versicolor
90 5.5 2.5 4.0 1.3 versicolor
91 5.5 2.6 4.4 1.2 versicolor
65 5.6 2.9 3.6 1.3 versicolor
67 5.6 3.0 4.5 1.5 versicolor
70 5.6 2.5 3.9 1.1 versicolor
89 5.6 3.0 4.1 1.3 versicolor
95 5.6 2.7 4.2 1.3 versicolor
122 5.6 2.8 4.9 2.0 virginica
16 5.7 4.4 1.5 0.4 setosa
19 5.7 3.8 1.7 0.3 setosa
56 5.7 2.8 4.5 1.3 versicolor
80 5.7 2.6 3.5 1.0 versicolor
96 5.7 3.0 4.2 1.2 versicolor
97 5.7 2.9 4.2 1.3 versicolor
100 5.7 2.8 4.1 1.3 versicolor
114 5.7 2.5 5.0 2.0 virginica
15 5.8 4.0 1.2 0.2 setosa
68 5.8 2.7 4.1 1.0 versicolor
83 5.8 2.7 3.9 1.2 versicolor
93 5.8 2.6 4.0 1.2 versicolor
102 5.8 2.7 5.1 1.9 virginica
115 5.8 2.8 5.1 2.4 virginica
143 5.8 2.7 5.1 1.9 virginica
62 5.9 3.0 4.2 1.5 versicolor
71 5.9 3.2 4.8 1.8 versicolor
150 5.9 3.0 5.1 1.8 virginica
63 6.0 2.2 4.0 1.0 versicolor
79 6.0 2.9 4.5 1.5 versicolor
84 6.0 2.7 5.1 1.6 versicolor
86 6.0 3.4 4.5 1.6 versicolor
120 6.0 2.2 5.0 1.5 virginica
139 6.0 3.0 4.8 1.8 virginica
64 6.1 2.9 4.7 1.4 versicolor
72 6.1 2.8 4.0 1.3 versicolor
74 6.1 2.8 4.7 1.2 versicolor
92 6.1 3.0 4.6 1.4 versicolor
128 6.1 3.0 4.9 1.8 virginica
135 6.1 2.6 5.6 1.4 virginica
69 6.2 2.2 4.5 1.5 versicolor
98 6.2 2.9 4.3 1.3 versicolor
127 6.2 2.8 4.8 1.8 virginica
149 6.2 3.4 5.4 2.3 virginica
57 6.3 3.3 4.7 1.6 versicolor
73 6.3 2.5 4.9 1.5 versicolor
88 6.3 2.3 4.4 1.3 versicolor
101 6.3 3.3 6.0 2.5 virginica
104 6.3 2.9 5.6 1.8 virginica
124 6.3 2.7 4.9 1.8 virginica
134 6.3 2.8 5.1 1.5 virginica
137 6.3 3.4 5.6 2.4 virginica
147 6.3 2.5 5.0 1.9 virginica
52 6.4 3.2 4.5 1.5 versicolor
75 6.4 2.9 4.3 1.3 versicolor
112 6.4 2.7 5.3 1.9 virginica
116 6.4 3.2 5.3 2.3 virginica
129 6.4 2.8 5.6 2.1 virginica
133 6.4 2.8 5.6 2.2 virginica
138 6.4 3.1 5.5 1.8 virginica
55 6.5 2.8 4.6 1.5 versicolor
105 6.5 3.0 5.8 2.2 virginica
111 6.5 3.2 5.1 2.0 virginica
117 6.5 3.0 5.5 1.8 virginica
148 6.5 3.0 5.2 2.0 virginica
59 6.6 2.9 4.6 1.3 versicolor
76 6.6 3.0 4.4 1.4 versicolor
66 6.7 3.1 4.4 1.4 versicolor
78 6.7 3.0 5.0 1.7 versicolor
87 6.7 3.1 4.7 1.5 versicolor
109 6.7 2.5 5.8 1.8 virginica
125 6.7 3.3 5.7 2.1 virginica
141 6.7 3.1 5.6 2.4 virginica
145 6.7 3.3 5.7 2.5 virginica
146 6.7 3.0 5.2 2.3 virginica
77 6.8 2.8 4.8 1.4 versicolor
113 6.8 3.0 5.5 2.1 virginica
144 6.8 3.2 5.9 2.3 virginica
53 6.9 3.1 4.9 1.5 versicolor
121 6.9 3.2 5.7 2.3 virginica
140 6.9 3.1 5.4 2.1 virginica
142 6.9 3.1 5.1 2.3 virginica
51 7.0 3.2 4.7 1.4 versicolor
103 7.1 3.0 5.9 2.1 virginica
110 7.2 3.6 6.1 2.5 virginica
126 7.2 3.2 6.0 1.8 virginica
130 7.2 3.0 5.8 1.6 virginica
108 7.3 2.9 6.3 1.8 virginica
131 7.4 2.8 6.1 1.9 virginica
106 7.6 3.0 6.6 2.1 virginica
118 7.7 3.8 6.7 2.2 virginica
119 7.7 2.6 6.9 2.3 virginica
123 7.7 2.8 6.7 2.0 virginica
136 7.7 3.0 6.1 2.3 virginica
132 7.9 3.8 6.4 2.0 virginica이와 같이 IRIS값이 Sepal.Length 기반으로 오름차순 정렬이 되었다.
내림차순하기
내림차순은 오름차순의 값을 살짝만 틀어주면 된다.
보다시피 사용 방법은 sort(변수, decreasing 여부)이다. Default를 FALSE이기 때문에 오름차순이고, decreasing=TRUE 혹은 T를 넣게 되면 내림차순을 하게 된다.
> sort(iris[,"Sepal.Length"], decreasing = T)
[1] 7.9 7.7 7.7 7.7 7.7 7.6 7.4 7.3 7.2 7.2 7.2 7.1 7.0 6.9 6.9 6.9 6.9 6.8 6.8 6.8 6.7 6.7 6.7
[24] 6.7 6.7 6.7 6.7 6.7 6.6 6.6 6.5 6.5 6.5 6.5 6.5 6.4 6.4 6.4 6.4 6.4 6.4 6.4 6.3 6.3 6.3 6.3
[47] 6.3 6.3 6.3 6.3 6.3 6.2 6.2 6.2 6.2 6.1 6.1 6.1 6.1 6.1 6.1 6.0 6.0 6.0 6.0 6.0 6.0 5.9 5.9
[70] 5.9 5.8 5.8 5.8 5.8 5.8 5.8 5.8 5.7 5.7 5.7 5.7 5.7 5.7 5.7 5.7 5.6 5.6 5.6 5.6 5.6 5.6 5.5
[93] 5.5 5.5 5.5 5.5 5.5 5.5 5.4 5.4 5.4 5.4 5.4 5.4 5.3 5.2 5.2 5.2 5.2 5.1 5.1 5.1 5.1 5.1 5.1
[116] 5.1 5.1 5.1 5.0 5.0 5.0 5.0 5.0 5.0 5.0 5.0 5.0 5.0 4.9 4.9 4.9 4.9 4.9 4.9 4.8 4.8 4.8 4.8
[139] 4.8 4.7 4.7 4.6 4.6 4.6 4.6 4.5 4.4 4.4 4.4 4.3
> sort(iris[,"Sepal.Length"], decreasing = TRUE)
[1] 7.9 7.7 7.7 7.7 7.7 7.6 7.4 7.3 7.2 7.2 7.2 7.1 7.0 6.9 6.9 6.9 6.9 6.8 6.8 6.8 6.7 6.7 6.7
[24] 6.7 6.7 6.7 6.7 6.7 6.6 6.6 6.5 6.5 6.5 6.5 6.5 6.4 6.4 6.4 6.4 6.4 6.4 6.4 6.3 6.3 6.3 6.3
[47] 6.3 6.3 6.3 6.3 6.3 6.2 6.2 6.2 6.2 6.1 6.1 6.1 6.1 6.1 6.1 6.0 6.0 6.0 6.0 6.0 6.0 5.9 5.9
[70] 5.9 5.8 5.8 5.8 5.8 5.8 5.8 5.8 5.7 5.7 5.7 5.7 5.7 5.7 5.7 5.7 5.6 5.6 5.6 5.6 5.6 5.6 5.5
[93] 5.5 5.5 5.5 5.5 5.5 5.5 5.4 5.4 5.4 5.4 5.4 5.4 5.3 5.2 5.2 5.2 5.2 5.1 5.1 5.1 5.1 5.1 5.1
[116] 5.1 5.1 5.1 5.0 5.0 5.0 5.0 5.0 5.0 5.0 5.0 5.0 5.0 4.9 4.9 4.9 4.9 4.9 4.9 4.8 4.8 4.8 4.8
[139] 4.8 4.7 4.7 4.6 4.6 4.6 4.6 4.5 4.4 4.4 4.4 4.3T 혹은 TRUE 둘다 써도 TRUE로 인지하기 때문에 편한 방법을 쓰면 된다. 그럼 이번에는 데이터가 모두 출력되게 해본다
order도 마찬가지로 decreasing 인자값이 존재한다.
> iris[c(order(iris$Sepal.Length, decreasing = T)),]
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
132 7.9 3.8 6.4 2.0 virginica
118 7.7 3.8 6.7 2.2 virginica
119 7.7 2.6 6.9 2.3 virginica
123 7.7 2.8 6.7 2.0 virginica
136 7.7 3.0 6.1 2.3 virginica
106 7.6 3.0 6.6 2.1 virginica
131 7.4 2.8 6.1 1.9 virginica
108 7.3 2.9 6.3 1.8 virginica
110 7.2 3.6 6.1 2.5 virginica
...생략이와같이 decreasing = T 혹은 TRUE를 쓰면, 내림차순으로 데이터를 모두 출력할 수 있게 된다.
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