21 팩터형
21.1 들어가기
R 에서 팩터형은 범주형 변수에 사용되는데, 범주형 변수란 가질 수 있는 값이 미리 고정되고 또 알려진 변수를 말한다. 팩터형은 문자형 벡터를 알파벳순이 아닌 순서로 표시하고 싶을 때도 이용할 수 있다.
역사적으로 팩터형은 문자형보다 다루기가 훨씬 쉬웠다. 이런 이유로 베이스R 의 함수들은 문자형을 자동으로 팩터형으로 변환한다. 즉, 팩터형이 사실 도움이 되지 않는 경우에서도, 나타나는 경우가 많다. 다행스럽게도 tidyverse에서는 이런 경우를 걱정할 필요가 없으며 팩터형이 실제로 유용한 경우에만 집중할 수 있다.
21.1.1 준비하기
팩터형을 다루기 위해, forcats 패키지를 사용할 것인데, 이 패키지에는 범주형 변수(팩터형의 다른 말)에 적용하는 도구들이 있다. 이 패키지는 팩터형에 적용하는 도우미 함수를 다양하게 제공한다. forcats 는 핵심 tidyverse 에 포함되어 있지 않기 때문에 명시적으로 로드해야 한다.
21.1.2 더 배우기
팩터형에 대해 더 알고 싶으면, 아멜리아 맥나마라(Amelia McNamara) 와 니콜라스 호튼(Nicholas Horton)의 논문, Wrangling categorical data in R 을 추천한다. 이 논문은 로저 펭(Roger Peng)의 stringsAsFactors: An unauthorized biography 와 토마스 럼리(Thomas Lumley)의 stringsAsFactors = <sigh> 에서 논의한 역사를 담고 있고, 범주형 변수에 대해 이 책에서 설명한 타이디 접근법과 베이스 R 방법을 비교한다. 이 논문의 초기버전은 forcats 패키지를 만드는데 동기를 부여하였다.
21.2 팩터형 생성하기
월을 기록한 변수가 있다고 가정하자.
x1 <- c("Dec", "Apr", "Jan", "Mar")이 변수를 문자열을 이용하여 기록하면 두 가지 문제가 생긴다.
-
가능한 달 열 두 개가 아닌 오타를 입력해도 경고가 발생하지 않는다.
x2 <- c("Dec", "Apr", "Jam", "Mar") -
유용한 순서로 정렬되지 않는다.
sort(x1) #> [1] "Apr" "Dec" "Jan" "Mar"
팩터형을 이용하면 이러한 문제를 모두 해결할 수 있다. 팩터형을 생성하기 위해서는 우선 유효레벨 리스트부터 생성해야 한다.
month_levels <- c(
"Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun",
"Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov", "Dec"
)이제 팩터형을 생성할 수 있다.
y1 <- factor(x1, levels = month_levels)
y1
#> [1] Dec Apr Jan Mar
#> Levels: Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec
sort(y1)
#> [1] Jan Mar Apr Dec
#> Levels: Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec이 레벨 집합에 포함되지 않는 값은 NA 로 조용히 변환된다.
y2 <- factor(x2, levels = month_levels)
y2
#> [1] Dec Apr <NA> Mar
#> Levels: Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec경고를 발생시키고 싶으면 readr::parse_factor() 를 사용하면 된다.
y2 <- parse_factor(x2, levels = month_levels)
#> Warning: 1 parsing failure.
#> row col expected actual
#> 3 -- value in level set Jamlevels 를 생략하면 데이터로부터 알파벳 순서로 취할 것이다.
factor(x1)
#> [1] Dec Apr Jan Mar
#> Levels: Apr Dec Jan Mar때때로 레벨의 순서가 데이터에서 처음으로 등장하는 순서와 일치되길 원할 수 있다. 팩터형 생성 시 레벨을 unique(x) 로 설정하거나 사후적으로는 fct_inorder() 를 사용하면 된다.
f1 <- factor(x1, levels = unique(x1))
f1
#> [1] Dec Apr Jan Mar
#> Levels: Dec Apr Jan Mar
f2 <- x1 %>% factor() %>% fct_inorder()
f2
#> [1] Dec Apr Jan Mar
#> Levels: Dec Apr Jan Mar만약 유효한 레벨 집합에 직접 접근하려면 levels() 로 할 수 있다.
levels(f2)
#> [1] "Dec" "Apr" "Jan" "Mar"21.3 General Social Survey
이 장의 남은 부분에서는 forcats::gss_cat 에 초점을 맞출 것이다. 이는 시카고 대학 독립 연구기관인 NORC 에서 장기간 수행한 General Social Survey 의 샘플 데이터이다. 이 설문조사에는 수천 개의 문항이 있는데, 이 중에서 팩터형과 작업할 때 자주 발생하는 문제를 보여주는 것들을 gss_cat 으로 선택했다.
gss_cat
#> # A tibble: 21,483 × 9
#> year marital age race rincome partyid relig denom tvhours
#> <int> <fct> <int> <fct> <fct> <fct> <fct> <fct> <int>
#> 1 2000 Never married 26 White $8000 to 9999 Ind,near… Prote… South… 12
#> 2 2000 Divorced 48 White $8000 to 9999 Not str … Prote… Bapti… NA
#> 3 2000 Widowed 67 White Not applicable Independ… Prote… No de… 2
#> 4 2000 Never married 39 White Not applicable Ind,near… Ortho… Not a… 4
#> 5 2000 Divorced 25 White Not applicable Not str … None Not a… 1
#> 6 2000 Married 25 White $20000 - 24999 Strong d… Prote… South… NA
#> # … with 21,477 more rows(이 데이터셋은 패키지로 제공되기 때문에 ?gss_cat 으로 변수들에 관한 자세한 정보를 얻을 수 있다는 것을 잊지 말라.)
팩터형이 티블로 저장되면 해당하는 레벨들을 쉽게 볼 수 없게 된다. 볼 수 있는 한 가지 방법은 count() 이다.
gss_cat %>%
count(race)
#> # A tibble: 3 × 2
#> race n
#> <fct> <int>
#> 1 Other 1959
#> 2 Black 3129
#> 3 White 16395또는 막대 차트로 볼 수 있다.
기본적으로 ggplot2 는 값이 없는 레벨을 제거한다. 다음과 같이 강제적으로 표시하도록 할 수 있다.
ggplot(gss_cat, aes(race)) +
geom_bar() +
scale_x_discrete(drop = FALSE)
이 레벨들은 유효하지만 이 데이터셋에서 나타나지 않는 값을 나타낸다. dplyr에는 drop 옵션이 아직 없지만 향후 제공될 예정이다.
팩터형으로 작업할 때 자주하는 작업 두 가지는 레벨의 순서를 변경하는 것과 레벨의 값을 변경하는 것이다. 이러한 작업은 다음 절에서 설명한다.
21.4 팩터 순서 수정하기
시각화에서 팩터 레벨의 순서를 변경하는 것이 유용할 때가 종종 있다. 예를 들어 종교에 따른 하루 TV 시청시간의 평균을 탐색하고 싶다고 가정하자.
relig_summary <- gss_cat %>%
group_by(relig) %>%
summarise(
age = mean(age, na.rm = TRUE),
tvhours = mean(tvhours, na.rm = TRUE),
n = n()
)
ggplot(relig_summary, aes(tvhours, relig)) + geom_point()
전반적인 패턴이 없기 때문에 이 플롯을 해석하기는 어렵다. fct_reorder() 를 사용하여 relig 의 레벨을 재정렬해서 개선할 수 있다. fct_reorder() 에는 세 개의 인수가 있다.
-
f: 레벨을 수정할 팩터 -
x: 레벨을 재정렬하기 위해 사용할 수치형 벡터 - 선택적으로
fun:f의 각 값에 대해x값이 여러 개가 있을 경우, 사용할 함수. 기본값은median이다.
ggplot(relig_summary, aes(tvhours, fct_reorder(relig, tvhours))) +
geom_point()
종교를 재배열하면 ’모름(Don’t know)’ 범주의 사람들이 TV를 훨씬 많이 보고, 힌두교와 다른 동양 종교 사람들이 훨씬 덜 본다는 것을 쉽게 알 수 있다.
좀 더 복잡한 변환을 해야 된다면 aes() 내부보다는 별도의 mutate() 단계에서 변환할 것을 추천한다. 예를 들어 앞의 플롯을 다음과 같이 다시 작성할 수 있다.
relig_summary %>%
mutate(relig = fct_reorder(relig, tvhours)) %>%
ggplot(aes(tvhours, relig)) +
geom_point()보고된 소득 레벨에 따라 평균 나이가 어떻게 변화하는지를 보여주는 플롯을 유사하게 만들어 보면 어떨까?
rincome_summary <- gss_cat %>%
group_by(rincome) %>%
summarise(
age = mean(age, na.rm = TRUE),
tvhours = mean(tvhours, na.rm = TRUE),
n = n()
)
ggplot(rincome_summary, aes(age, fct_reorder(rincome, age))) + geom_point()
여기에서 레벨을 임의로 재정렬하는 것은 좋은 생각이 아니다! rincome 은 이미 원칙 있게 정렬되어 있어서 건드리지 말아야 하기 때문이다. fct_reorder() 는 레벨이 임의적으로 정렬된 팩터의 경우에만 사용해야 한다.
한편, ’해당 없음(Not applicable)’을 다른 특별한 레벨들과 함께 앞으로 가져오는 것이 좋다. fct_relevel() 을 사용하면 된다. 이 함수는 팩터, f 와 앞으로 옮기고자 하는 레벨(개수에 관계 없음)을 취한다.
ggplot(rincome_summary, aes(age, fct_relevel(rincome, "Not applicable"))) +
geom_point()
‘Not applicable’ 의 평균 연령이 왜 이렇게 높을까?
재정렬이 유용한 경우가 또 있는데, 플롯의 선에 색상을 입힐 때이다. fct_reorder2() 는 가장 큰 x 값과 연관된 y 값으로 팩터를 재정렬 한다. 선 색상은 범례와 정렬되므로 이렇게 하면 플롯을 읽기 쉬워진다.
by_age <- gss_cat %>%
filter(!is.na(age)) %>%
count(age, marital) %>%
group_by(age) %>%
mutate(prop = n / sum(n))
ggplot(by_age, aes(age, prop, colour = marital)) +
geom_line(na.rm = TRUE)
ggplot(by_age, aes(age, prop, colour = fct_reorder2(marital, age, prop))) +
geom_line() +
labs(colour = "marital")
마지막으로, fct_infreq() 를 사용하여 빈도 오름차순으로 레벨을 정렬할 수 있다. 추가 변수가 필요 없기 때문에, 재정렬 방법 중 가장 간단한 유형이다. fct_rev() 와 조합하여 사용할 수 있다.
gss_cat %>%
mutate(marital = marital %>% fct_infreq() %>% fct_rev()) %>%
ggplot(aes(marital)) +
geom_bar()
21.5 팩터 레벨 수정하기
레벨의 순서 변경보다 값을 변경하는 게 더 강력한 방법이다. 이렇게 하면 화면 출력 시 라벨을 명확히 할 수 있고, 레벨을 병합하여 상위 레벨 시각화를 할 수 있다. 가장 일반적이고 강력한 것은 fct_recode() 이다. 이를 사용하여 각 레벨값을 다시 주거나 변경할 수 있다. 예를 들어 gss_cat$partyid 를 보자.
gss_cat %>% count(partyid)
#> # A tibble: 10 × 2
#> partyid n
#> <fct> <int>
#> 1 No answer 154
#> 2 Don't know 1
#> 3 Other party 393
#> 4 Strong republican 2314
#> 5 Not str republican 3032
#> 6 Ind,near rep 1791
#> # … with 4 more rows이 레벨들은 짧고 일관성이 없다. 이 레벨들을 풀어쓰고, 병렬 구조를 사용해보자.
gss_cat %>%
mutate(partyid = fct_recode(partyid,
"Republican, strong" = "Strong republican",
"Republican, weak" = "Not str republican",
"Independent, near rep" = "Ind,near rep",
"Independent, near dem" = "Ind,near dem",
"Democrat, weak" = "Not str democrat",
"Democrat, strong" = "Strong democrat"
)) %>%
count(partyid)
#> # A tibble: 10 × 2
#> partyid n
#> <fct> <int>
#> 1 No answer 154
#> 2 Don't know 1
#> 3 Other party 393
#> 4 Republican, strong 2314
#> 5 Republican, weak 3032
#> 6 Independent, near rep 1791
#> # … with 4 more rowsfct_recode() 는 명시적으로 언급되지 않은 레벨은 그대로 둔다. 존재하지 않은 레벨을 참조하면 경고를 발생한다.
그룹을 결합하려면 이전 레벨들을 같은 새로운 레벨로 할당하면 된다.
gss_cat %>%
mutate(partyid = fct_recode(partyid,
"Republican, strong" = "Strong republican",
"Republican, weak" = "Not str republican",
"Independent, near rep" = "Ind,near rep",
"Independent, near dem" = "Ind,near dem",
"Democrat, weak" = "Not str democrat",
"Democrat, strong" = "Strong democrat",
"Other" = "No answer",
"Other" = "Don't know",
"Other" = "Other party"
)) %>%
count(partyid)
#> # A tibble: 8 × 2
#> partyid n
#> <fct> <int>
#> 1 Other 548
#> 2 Republican, strong 2314
#> 3 Republican, weak 3032
#> 4 Independent, near rep 1791
#> 5 Independent 4119
#> 6 Independent, near dem 2499
#> # … with 2 more rows이 기술은 신중하게 사용해야 한다. 서로 같지 않은 범주들을 함께 묶는다면 잘못된 결과를 도출하게 될 것이다.
다수의 레벨을 병합하고자 하면 fct_recode() 의 변형 함수인 fct_collapse() 가 편리하다. 각각의 새로운 변수에 대해 이전 레벨로 이루어진 벡터를 제공해야 한다.
gss_cat %>%
mutate(partyid = fct_collapse(partyid,
other = c("No answer", "Don't know", "Other party"),
rep = c("Strong republican", "Not str republican"),
ind = c("Ind,near rep", "Independent", "Ind,near dem"),
dem = c("Not str democrat", "Strong democrat")
)) %>%
count(partyid)
#> # A tibble: 4 × 2
#> partyid n
#> <fct> <int>
#> 1 other 548
#> 2 rep 5346
#> 3 ind 8409
#> 4 dem 7180가끔은 플롯이나 테이블을 간단하게 만들기 위해 소규모 그룹 모두를 묶고 싶을 수도 있다. fct_lump() 가 바로 이 작업을 한다.
gss_cat %>%
mutate(relig = fct_lump(relig)) %>%
count(relig)
#> # A tibble: 2 × 2
#> relig n
#> <fct> <int>
#> 1 Protestant 10846
#> 2 Other 10637기본 동작은 묶은 그룹이 가장 작은 그룹이 되는 조건을 유지하면서 작은 그룹들을 점진적으로 묶는다. 위의 경우에는 매우 도움이 되지는 않는다. 즉, 이 조사에서 대부분의 미국인이 개신교인 것은 사실이지만, 아마도 우리는 과하게 병합한 것 같다.
대신, n 인수를 사용하여 유지하고 싶은 그룹 개수(other 제외)를 지정할 수 있다.
gss_cat %>%
mutate(relig = fct_lump(relig, n = 10)) %>%
count(relig, sort = TRUE) %>%
print(n = Inf)
#> # A tibble: 10 × 2
#> relig n
#> <fct> <int>
#> 1 Protestant 10846
#> 2 Catholic 5124
#> 3 None 3523
#> 4 Christian 689
#> 5 Other 458
#> 6 Jewish 388
#> 7 Buddhism 147
#> 8 Inter-nondenominational 109
#> 9 Moslem/islam 104
#> 10 Orthodox-christian 95