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데이터 > 활성 데이터셋 > 활성 데이터셋에서 행(rows) 제거하기...
Data > Active data set > Remove row(s) from active data set...

활성 데이터셋에서 행을 제거하는 기능이다. 대화창이 열리면 사용자는 제거할 행의 정보를 알고 있는 상황에서 제거를 위한 행을 지정해야 한다. 색인 또는 행의 이름, 행의 일련번호 등을 알고 있어야 한다. 초보자에게는 쉽지 않은 기능이다.

예를 들어 100개의 사례가 일련번호로 지정되어 있다고 가정하자. 1번을 제거하기 위해서는 1을 입력하면 되고, 90번을 제거하기 위해서는 90을 입력하면 되고, 11번에서 20번까지 묶음을 제거하려면 11:20을 입력하면 된다. 만약 1, 11:20, 90을 한꺼번에 제거하려면 어떻해야할까. 1, 11:20, 90을 넣으면 오류문이 출력된다. 오류문을 살펴보면 쉼표(,)가 두 개 찍혀있는 것을 보게될 것이다. 1 11:20 90 으로 입력하면 작동할 것이다. 빈공간(스페이스)이 쉼표 기능을 한다.

예를 들어, Prestige 데이터셋은 6개의 변수와 102개의 사례가 있다. 91번부터 102번까지 12개의 사례를 제거하려고 한다. 다음과 같이 '91:102'를 <제거할 색인 또는 인용된 행(row) 이름> 에 입력한다.

출력창을 살펴보자. 다음과 같은 형식이다:
새로운데이터셋 <- 활성데이터셋[-c(제거시작행번호: 제거마지막행번호), ]
출력창 아래를 보면 알림글에서 사례의 갯수가 90개로 바뀌었음을 알 수 있다.

이렇게 제거할 행을 지정하면, 행의 일련번호가 바뀌는 것을 기억해야 한다. <새로운 데이터셋 이름>으로 데이터셋을 지정하는 것이 필요하다. 이름을 입력하지 않으면 기존 활성 데이터셋 이름을 덮어쓰는 위험이 있다.

한편, Prestige 데이터셋의 type 변수에 값이 입력되지 않은 것이 있다. newsboys, babysitters, farmers 라는 사례명을 가진 행의 type 변수 칸에는 <NA> 으로 되어있다.

babysitters, farmers라는 두개의 사례를 제거해보자. 이 경우는 앞서서 행의 번호를 입력한 것과 달리 "babysitters", "farmers"라고 입력해야 한다.

다소 생소하고 복잡해 보이는 방식으로 명령문을 입력해야 한다. 논리적으로 보면, 데이터셋의 사례 이름들 중에서 제거하고자 하는 사례 이름들을 찾아서 데이터셋에서 삭제하라는 뜻이다.
새로운데이터셋 <- 활성데이터셋[!(rownames(활성데이터셋) %in% c("제거사례이름1", "제거사례이름2")), ]

Prestige.sub1 데이터셋에서 babysitters, farmers 두개의 사례를 제거했기 때문에, 알림글의 지시문을 보면 사례수는 90개에서 88개로 줄어들었음을 확인할 수 있다.

?Extract.data.frame  # base 패키지의 Extract.data.frame 도움말 보기

sw <- swiss[1:5, 1:4]  # select a manageable subset

sw[1:3]      # select columns
sw[, 1:3]    # same
sw[4:5, 1:3] # select rows and columns
sw[1]        # a one-column data frame
sw[, 1, drop = FALSE]  # the same
sw[, 1]      # a (unnamed) vector
sw[[1]]      # the same
sw$Fert      # the same (possibly w/ warning, see ?Extract)

sw[1,]       # a one-row data frame
sw[1,, drop = TRUE]  # a list

sw["C", ] # partially matches
sw[match("C", row.names(sw)), ] # no exact match
try(sw[, "Ferti"]) # column names must match exactly


swiss[ c(1, 1:2), ]   # duplicate row, unique row names are created

sw[sw <= 6] <- 6  # logical matrix indexing
sw

## adding a column
sw["new1"] <- LETTERS[1:5]   # adds a character column
sw[["new2"]] <- letters[1:5] # ditto
sw[, "new3"] <- LETTERS[1:5] # ditto
sw$new4 <- 1:5
sapply(sw, class)
sw$new  # -> NULL: no unique partial match
sw$new4 <- NULL              # delete the column
sw
sw[6:8] <- list(letters[10:14], NULL, aa = 1:5)
# update col. 6, delete 7, append
sw

## matrices in a data frame
A <- data.frame(x = 1:3, y = I(matrix(4:9, 3, 2)),
                         z = I(matrix(letters[1:9], 3, 3)))
A[1:3, "y"] # a matrix
A[1:3, "z"] # a matrix
A[, "y"]    # a matrix
stopifnot(identical(colnames(A), c("x", "y", "z")), ncol(A) == 3L,
          identical(A[,"y"], A[1:3, "y"]),
          inherits (A[,"y"], "AsIs"))

## keeping special attributes: use a class with a
## "as.data.frame" and "[" method;
## "avector" := vector that keeps attributes.   Could provide a constructor
##  avector <- function(x) { class(x) <- c("avector", class(x)); x }
as.data.frame.avector <- as.data.frame.vector

`[.avector` <- function(x,i,...) {
  r <- NextMethod("[")
  mostattributes(r) <- attributes(x)
  r
}

d <- data.frame(i = 0:7, f = gl(2,4),
                u = structure(11:18, unit = "kg", class = "avector"))
str(d[2:4, -1]) # 'u' keeps its "unit"