데이터 프레임에도 sql 쿼리와 다르지만 업데이트 하는 것이 있다. 데이터 프레임에서 데이터 업데이트 할 케이스는 여러가지 케이스가 있는데, 예를 들자면, 수없이 많은 모델을 업데이트를 할 필요성이 있을때가 있다. 그런데, 바로 업데이트 하면 되는데, 데이터 프레임을 하나 더 만들어서, 업데이트 된 값은 join해서, 데이터를 대치 시킨다. 물론 부분적으로 데이터 업데이트 할 경우에는 더욱 더 많은 과정이 필요하다.
실무에서 많이 사용하는 날짜 정리 R lubridate 시작일, 종료일
실무에 있어서 과거의 실적을 가지고, 정기적으로 예측 한다고 하자. 데이터 예측을 할 때는 무조건 기간이 길다고 데이터가 전부 fittng 화 되는 것은 아니다. 상황에 따라서는 일정기간을 주어진 상태에서 예측 할 수 있다.
이럴 때 날짜 정리가 제대로 되어 있지 않다면, 프로그램 정리하는데 시간이 많이 걸린다. R에서는 가장 많이 쓰이는 자료 이므로 반드시 아는 것이 좋다.
문자 데이터 파싱 및 데이터 프레임 변환 후 분석 stringr
설비를 교체를 검토 할 때, 항상 필요한 것이 있다. 최근에 어떤 부위에 얼마만큼 고장 났고, 생산에 문제가 있는지 분석 해야 한다.
이 때 필요한 것은 문자열 분석이다. 설비 전체를 교체 할 경우에는 전체적인 고장의 경향을 보면 되는데, 부분 교체 건은 보전 반장이 입력한 보전작업일보의 텍스트로 분석해야 한다.
R 실전 문자열 나누기 str_split[문자열과 패턴 벡터화], str_replace , gsub [문자열과 패턴을 바꿈] - 내역에서 규격을 추출하여 정리 하고 싶은 경우 실전예제]
str_split은 문자열과 패턴을 벡터화 하는 것으로, 문장에 있는 단어를 벡터 형태로 분리 하는 것이고, str_replace는 특정 문자열과 패턴을 바꾸어 주는 기능 이며, gsub는 특정 문자열과 패턴을 바꾸어 주는 기능으로써, str_replace와 기능은 거의 같다. 국내에서 일반적으로 용어를 나용할때, 문자열 나누기라고 한다.
아래의 내용은 현업 실무에서 어려운 문제에 봉착 했을 때, 푸는 문제이다. 즉 아래의 내역을 보고, 몇 톤인지 규격을 뽑아 내는 것을 응용하는 것인데, 형태소 분석기에서는 아래와 같은 기능을 지원 하지 않는다.
![]() |
| str_split, str_replace, gsub R |
R 중급 한글 인코딩 셋 에러 난 것 ????? 문자열 검색 정규화 표현식
Linux R에서 사용하는 기본적인 인코딩 셋은 UTF-8 이다. 하지만, 엑셀은 CP949 이다. DB 엔진은 EUC-KR이다. 이런 경우는 매우 특수한 경우인데, 데이터 마이그레션 과정중에서 CP949인코딩 셋 데이터를 변환하지 않고, EUC-KR에 잘못 넣으면, 내역이 아래 그림과 같은 오류가 발생 한다.
> # 한글 인글 인코딩 깨진것 검색 > library(stringr) > library(dbplyr) > Search <- data.frame(text = c("한글 인코딩 깨진것 검색","??????/COMP ????[??]", "equi" )) > Search %>% filter(str_detect(text, "한글")) text 1 한글 인코딩 깨진것 검색
# 오류 내용
> Search %>% filter(str_detect(text, "?")) 에러: Problem with `filter()` input `..1`. ℹ Input `..1` is `str_detect(text, "?")`. x Syntax error in regexp pattern. (U_REGEX_RULE_SYNTAX, context=`?`) Run `rlang::last_error()` to see where the error occurred. > Search %>% filter(str_detect(text, '\\?')) text 1 ??????/COMP ????[??] > localeToCharset() [1] "UTF-8" "EUC-KR"
위의 녹색과 같이 정규화 표현식을 찾아서 걸러 내는 방법이 있다. 일반적으로 많이 쓰이는 기능이니, 이것을 활용 하면 매우 좋다.
R 중급 ggplot2 New York Taxi cabs 그래프 그리기 [ part 2, 택시 운행 거리, 택시 운임]
R 중급 ggplot2 New York Taxi cabs 그래프 그리기 [ part 1, 택시 운행 횟수, 운행기간]
역시 ggplot2는 다른 툴에 비해서 매우 뛰어난 시각화 기능을 가지고 있다. 실제 실무 사례에서도 많이 쓰일 수 있는 데이터 셋과 그래프로 구성 되어 있다.
글을 쓰고 있는 나도, 예전에 사내 주유소 시스템 만들어서 요일별, 시간 대별 주유 횟수를 그려, 그래프를 개발자에게 그려 달라고 하여, 기능을 사용하였다. 그 때 당시에는 굉장히 신기 했는데, 지금 ggplot2에서는 데이터만 있으면 아주 쉽게 이용 할 수 있다.
| 뉴욕 택시 데이터 셋 ggplot2 |
아래는 UCSanDiego 분석한 뉴욕 택시 자습서(New York Taxi cabs) 그래프 그리는 것이다.
이것은 쉽게 설명 하려고, 스크립트 코드를 길고 자세 하게 구성 하였다.
공무 스케줄 AI Agem에 대한 생각
지금 상황이 아비 규환이다. 어느 부서든 회사가 인수 합병되고 나서 투자를 기획하는 경영기획이 특히 않이 정신이 없고, 우리부서도 전부 미국 필리 조선소로 인원이 나가 있어, 사실상 10년 이상 고기량자는 거의 없다. 우리부서에 남아...
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현업에 있으면, 직면하는 데이터는 항상 범주형(카테고리) 데이터 셋이다. 다른 모델로 하였을 경우 범주형 데이터는 항상 원-핫 인코딩을 하여 계산 하여야 만 했다. 하지만, 원-핫 인코딩을 하지 않고, 범주형 데이터를 이용하는 것에 대...
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딥러닝을 맨 처음 테스트로 배우는 쉬운 예제로 mnist 데이터셋을 사용한다. 사람이 우편번호를 적은 숫자를 컴퓨터가 얼마나 잘 인식 하는지에 대한 문제이다. 복잡한 그림의 문제는 CNN의 Convolution filter를 이용해서 Ne...
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iris 붓꽃 데이터는 머신러닝용으로 아주 유명한 데이터이다. R을 배우건 Python을 배우건 무조건 경험 하는 것인데, 처음에 보면 데이터가 매우 생소하다 . 간단하게 설명 하면 꽃받침및 꽃잎의 길이, 넒이 가지고 꽃의 종을 결...
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ananconda jupyter notebook에서 R을 사용한다는 것을 R을 가지고 html 문서화를 할 수 있다는 이야기 이다. R에서는 Markdown이 있는데, 이것보다는 좀 더 편하게 표현 할 수 있다. jupyter notebook...
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dplyr %>% 파이프 연산자 부분 집합 및 필터 filter 는 데이터 셋 가져오면 가장 많이 사용하는 기능 이다. 부동산의 데이터면 내가 궁금해 하던 지역의 아파트 가격을 알 수가 있다. 어찌 보면 dplyr 에서 가장 많...
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ubunt GPU RTX3080 설정 후 Keras가 실행 되는지 확인 해봐야 한다. RTX3080을 설치가 다 끝났는데, 케라스가 설치되어 있지 않아, 계속 재 설치 하였기 때문이다. 그렇다고 무언가 대단한 것을 테스트 할 필요는...
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jupyter notebook을 직접 설치를 할 수 있지만, 그 수없이 많은 패키지를 알기도 어렵고, 설치 하기도 어렵다. 따라서 anaconda에서 jupyter notebook 을 설치 하기로 하였다. 어찌 되었든 딥러닝 연...
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통계학에서 베이블 분포(Weibull distribution)는 연속확률 분포로써 고장 확률에 대한 예측에 대하여 많이 쓰인다. 신뢰도를 측정하는데 많이 쓰이는데, 시스템 혹은 부품이 작동을 시작하여 그 시점까지 고장 나지 않고 여전히...

