지역(neighborhoods) 조사
"~ ." 파라미터를 rxSummary 함수에 전달하여, 데이터 상의 모든 컬럼에 대한 요약 정보를 얻을 수 있습니다.
system.time(
rxs_all <- rxSummary( ~ ., nyc_xdf)
)
Rows Processed: 69406520
user system elapsed
0.05 0.02 85.16
예를 들자면, 데이터에서 숫자와 관련된 열에 대한 요약은 rxs_all의 sDataFrame이라는 항목 아래의 저장됩니다.
Name Mean StdDev Min Max ValidObs
1 VendorID NA NA NA NA 69406520
2 tpep_pickup_datetime NA NA NA NA 0
3 tpep_dropoff_datetime NA NA NA NA 0
4 passenger_count 1.660674 1.310478 0.0000 9.0000 69406520
5 trip_distance 4.850022 4044.503422 -3390583.8000 19072628.8000 69406520
6 pickup_longitude -72.920469 8.763351 -165.0819 118.4089 69406520
MissingObs
1 0
2 0
3 0
4 0
5 0
6 0
만약 우리가 데이터의 각 factor 열에 대한 level 수를 보여 주는 단방향 테이블을 원한다면, rxs_all을 참조하여 얻을 수 있지만, 특정 factor 열과 다른 factor열의 조합 별로 집계한 수를 보여주는 두방향의 테이블을 보려고 한다면, 올바른 수식을 요약 함수에 전달하는 것이 필요합니다. 여기에서는 rxCrossTabs 함수를 사용하여 한 지역에서 다른 지역으로 이동하는 횟수를 구합니다.
nhoods_by_borough <- rxCrossTabs( ~ pickup_nhood:pickup_borough, nyc_xdf)
nhoods_by_borough <- nhoods_by_borough$counts[[1]]
nhoods_by_borough <- as.data.frame(nhoods_by_borough)
# get the neighborhoods by borough
lnbs <- lapply(names(nhoods_by_borough), function(vv) subset(nhoods_by_borough, nhoods_by_borough[ , vv] > 0, select = vv, drop = FALSE))
lapply(lnbs, head)
[[1]]
[1] Albany
<0 rows> (or 0-length row.names)
[[2]]
[1] Buffalo
<0 rows> (or 0-length row.names)
[[3]]
New York City-Bronx
Baychester 125
Bedford Park 1413
City Island 52
Country Club 354
Eastchester 98
Fordham 1243
[[4]]
New York City-Brooklyn
Bay Ridge 3378
Bedford-Stuyvesant 54269
Bensonhurst 1159
Boerum Hill 76404
Borough Park 8762
Brownsville 2757
[[5]]
New York City-Manhattan
Battery Park 643283
Carnegie Hill 807204
Central Park 936840
Chelsea 4599098
Chinatown 211229
Clinton 2050545
[[6]]
New York City-Queens
Astoria-Long Island City 303231
Auburndale 464
Clearview 152
College Point 1
Corona 1496
Douglastown-Little Neck 937
[[7]]
New York City-Staten Island
Annandale 6
Ardon Heights 22
Bloomfield-Chelsea-Travis 26
Charlestown-Richmond Valley 7
Clifton 525
Ettingville 13
[[8]]
[1] Rochester
<0 rows> (or 0-length row.names)
[[9]]
[1] Syracuse
<0 rows> (or 0-length row.names)