제 4강: 데이터 랭글링 I

데이터과학 입문

원중호

서울대학교 통계학과

March 2024

시작하기 전에

다음의 패키지가 설치되어 있지 않으면 설치한다.

# install.packages("tidyverse")
# install.packages("mdsr")
# install.packages("lubridate")
# install.packages("Lahman")
library("tidyverse")
library("mdsr")
library("lubridate")
library("Lahman")
sessionInfo()

R version 4.3.3 (2024-02-29)
Platform: x86_64-apple-darwin20 (64-bit)
Running under: macOS Sonoma 14.2.1

Matrix products: default
BLAS:   /Library/Frameworks/R.framework/Versions/4.3-x86_64/Resources/lib/libRblas.0.dylib 
LAPACK: /Library/Frameworks/R.framework/Versions/4.3-x86_64/Resources/lib/libRlapack.dylib;  LAPACK version 3.11.0

locale:
[1] en_US.UTF-8/en_US.UTF-8/en_US.UTF-8/C/en_US.UTF-8/en_US.UTF-8

time zone: Asia/Seoul
tzcode source: internal

attached base packages:
[1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base     

other attached packages:
 [1] Lahman_11.0-0   mdsr_0.2.7      lubridate_1.9.3 forcats_1.0.0  
 [5] stringr_1.5.1   dplyr_1.1.4     purrr_1.0.2     readr_2.1.5    
 [9] tidyr_1.3.1     tibble_3.2.1    ggplot2_3.5.0   tidyverse_2.0.0

loaded via a namespace (and not attached):
 [1] gtable_0.3.4      jsonlite_1.8.8    compiler_4.3.3    tidyselect_1.2.0 
 [5] scales_1.3.0      yaml_2.3.8        fastmap_1.1.1     R6_2.5.1         
 [9] generics_0.1.3    skimr_2.1.5       knitr_1.45        munsell_0.5.0    
[13] pillar_1.9.0      tzdb_0.4.0        rlang_1.1.3       utf8_1.2.4       
[17] stringi_1.8.3     repr_1.1.6        xfun_0.42         timechange_0.3.0 
[21] cli_3.6.2         withr_3.0.0       magrittr_2.0.3    digest_0.6.34    
[25] grid_4.3.3        rstudioapi_0.15.0 base64enc_0.1-3   hms_1.1.3        
[29] lifecycle_1.0.4   vctrs_0.6.5       evaluate_0.23     glue_1.7.0       
[33] fansi_1.0.6       colorspace_2.1-0  rmarkdown_2.25    tools_4.3.3      
[37] pkgconfig_2.0.3   htmltools_0.5.7

데이터 랭글링을 위한 문법

`dplyr`

데이터 랭글링: 원자료(raw data)를 정리하고 통합하는 과정
ggplot2: 데이터 시각화를 위한 문법 제공
dplyr: 데이터 랭글링을 위한 문법 제공
- library(tidyverse)를 실행하면 자동으로 로드됨

데이터프레임을 다룰 때 사용하는 5개의 (영어) 동사:

select(): 열을 선택 (변수)
filter(): 행을 선택 (관측단위)
mutate(): 열을 추가하거나 변형
arrange(): 행을 정렬
summarize(): 여러 행에 걸쳐 데이터 집계

`filter()`

`select()`

ggplot2에 있는 최근 미국 대통령 정보가 담긴 presidential 데이터 프레임을 사용해 이 함수들의 역할을 알아보자.

library(tidyverse)
library(mdsr)
presidential

# A tibble: 12 × 4
   name       start      end        party     
   <chr>      <date>     <date>     <chr>     
 1 Eisenhower 1953-01-20 1961-01-20 Republican
 2 Kennedy    1961-01-20 1963-11-22 Democratic
 3 Johnson    1963-11-22 1969-01-20 Democratic
 4 Nixon      1969-01-20 1974-08-09 Republican
 5 Ford       1974-08-09 1977-01-20 Republican
 6 Carter     1977-01-20 1981-01-20 Democratic
 7 Reagan     1981-01-20 1989-01-20 Republican
 8 Bush       1989-01-20 1993-01-20 Republican
 9 Clinton    1993-01-20 2001-01-20 Democratic
10 Bush       2001-01-20 2009-01-20 Republican
11 Obama      2009-01-20 2017-01-20 Democratic
12 Trump      2017-01-20 2021-01-20 Republican

select() 함수를 사용해 대통령 이름(name)과 소속 정당(party)만 선택

select(presidential, name, party)

# A tibble: 12 × 2
   name       party     
   <chr>      <chr>     
 1 Eisenhower Republican
 2 Kennedy    Democratic
 3 Johnson    Democratic
 4 Nixon      Republican
 5 Ford       Republican
 6 Carter     Democratic
 7 Reagan     Republican
 8 Bush       Republican
 9 Clinton    Democratic
10 Bush       Republican
11 Obama      Democratic
12 Trump      Republican

filter()함수를 사용해 공화당(Republican) 출신의 대통령들만 선택

filter(presidential, party == "Republican")

# A tibble: 7 × 4
  name       start      end        party     
  <chr>      <date>     <date>     <chr>     
1 Eisenhower 1953-01-20 1961-01-20 Republican
2 Nixon      1969-01-20 1974-08-09 Republican
3 Ford       1974-08-09 1977-01-20 Republican
4 Reagan     1981-01-20 1989-01-20 Republican
5 Bush       1989-01-20 1993-01-20 Republican
6 Bush       2001-01-20 2009-01-20 Republican
7 Trump      2017-01-20 2021-01-20 Republican

주의: == 대신 =를 사용하게 되면, party에 Republican이라는 값을 지정하게 되는 것이 되므로 에러 발생
또한 Republican에 따옴표를 꼭 사용하여 이것이 문자열이라는 것을 알려줘야 함

Watergate (1973)

두 함수를 결합하면 더 자세한 조건으로 정보를 취득할 수 있다.
예를 들어, 민주당 소속이면서 워터게이트 이후의 대통령 이름을 얻고 싶다면 다음과 같이 한다.

select(
    filter(presidential, lubridate::year(start) > 1973 & party == "Democratic"), 
    name
)

# A tibble: 3 × 1
  name   
  <chr>  
1 Carter 
2 Clinton
3 Obama

`select()` 에서 변수를 고를 때

Source: R Studio

`filter()` 에서 조건에 맞는 관측단위를 추릴 때

Source: R Studio

중첩과 파이프

예시 구문에서 filter() 연산은 select() 연산 안에 중첩되어 있음.
5개의 dplyr 동사 각각은 데이터프레임을 입력으로 받고 데이터프레임을 반환하므로 이러한 유형의 중첩이 가능
해당 코드는 파이프 연산자인 %>% (tidyverse) 또는 |> (> R 4.1.0)를 사용해서 가독성을 높일 수 있다.

presidential %>%
  filter(lubridate::year(start) > 1973 & party == "Democratic") %>% 
  select(name)

# A tibble: 3 × 1
  name   
  <chr>  
1 Carter 
2 Clinton
3 Obama

이와 같은 파이프의 연쇄를 파이프라인이라고 한다.

dataframe |> filter(condition)

위의 표현식은 filter(dataframe, condition)과 동등하나 더 읽기 쉬움.

R 4.1.0부터 기본으로 제공되는 |>와 tidyverse (magrittr)에서 제공되는 %>%의 미묘한 차이에 대해서는 https://www.tidyverse.org/blog/2023/04/base-vs-magrittr-pipe/ 참조.

`mutate()`와 `rename()`

자료 분석에 있어서 새로운 변수를 만들거나 일부 변수를 재정의 또는 이름을 변경해야하는 경우가 빈번.
이 경우에는 mutate()와 rename()을 사용하면 된다.

새로운 열 추가

presidential 데이터프레임에서 각 대통령의 임기를 나타내는 수치형 변수를 계산해서, 데이터프레임의 새로운 열로 추가해보자.
날짜 연산은 lubridate 패키지를 사용해 임기 시작일(start)과 마감일(end)간 간격 (interval()) 동안 경과한 해(dyears())를 계산하는 방식으로 수행

library(lubridate)
my_presidents <- presidential %>%
  mutate(term.length = interval(start, end) / dyears(1))
my_presidents

# A tibble: 12 × 5
   name       start      end        party      term.length
   <chr>      <date>     <date>     <chr>            <dbl>
 1 Eisenhower 1953-01-20 1961-01-20 Republican        8   
 2 Kennedy    1961-01-20 1963-11-22 Democratic        2.84
 3 Johnson    1963-11-22 1969-01-20 Democratic        5.16
 4 Nixon      1969-01-20 1974-08-09 Republican        5.55
 5 Ford       1974-08-09 1977-01-20 Republican        2.45
 6 Carter     1977-01-20 1981-01-20 Democratic        4   
 7 Reagan     1981-01-20 1989-01-20 Republican        8   
 8 Bush       1989-01-20 1993-01-20 Republican        4   
 9 Clinton    1993-01-20 2001-01-20 Democratic        8   
10 Bush       2001-01-20 2009-01-20 Republican        8   
11 Obama      2009-01-20 2017-01-20 Democratic        8   
12 Trump      2017-01-20 2021-01-20 Republican        4

기존 열 변경

mutate() 함수는 기존 열의 데이터를 수정할 때도 사용할 수 있다.
주문: presidential 자료에서 각 대통령이 선출된 연도를 나타내는 변수를 데이터프레임에 추가
(단순하게 생각한) 첫 번째 시도로는 모든 대통령이 취임하기 전 연도에 당선되었다고 가정할 수 있다.

my_presidents <- my_presidents %>% 
  mutate(elected = year(start) - 1)   # overwriting my_president
my_presidents

# A tibble: 12 × 6
   name       start      end        party      term.length elected
   <chr>      <date>     <date>     <chr>            <dbl>   <dbl>
 1 Eisenhower 1953-01-20 1961-01-20 Republican        8       1952
 2 Kennedy    1961-01-20 1963-11-22 Democratic        2.84    1960
 3 Johnson    1963-11-22 1969-01-20 Democratic        5.16    1962
 4 Nixon      1969-01-20 1974-08-09 Republican        5.55    1968
 5 Ford       1974-08-09 1977-01-20 Republican        2.45    1973
 6 Carter     1977-01-20 1981-01-20 Democratic        4       1976
 7 Reagan     1981-01-20 1989-01-20 Republican        8       1980
 8 Bush       1989-01-20 1993-01-20 Republican        4       1988
 9 Clinton    1993-01-20 2001-01-20 Democratic        8       1992
10 Bush       2001-01-20 2009-01-20 Republican        8       2000
11 Obama      2009-01-20 2017-01-20 Democratic        8       2008
12 Trump      2017-01-20 2021-01-20 Republican        4       2016

미국 대통령 선거가 매 4년마다만 열리기 때문에 일부 항목이 잘못됨
- 1962년: 존 F. 케네디 대통령이 1963년에 암살 후 린든 존슨이 승계
- 1974년: 리처드 닉슨 대통령이 1974년에 워터게이트로 사임한 후 제럴드 포드가 승계
그러므로 1962년이나 1973년이라는 값 대신에 결측치(NA)값을 덮어써야 한다.

my_presidents <- my_presidents %>%
  mutate(elected = ifelse(elected %in% c(1962, 1973), NA, elected))
my_presidents

# A tibble: 12 × 6
   name       start      end        party      term.length elected
   <chr>      <date>     <date>     <chr>            <dbl>   <dbl>
 1 Eisenhower 1953-01-20 1961-01-20 Republican        8       1952
 2 Kennedy    1961-01-20 1963-11-22 Democratic        2.84    1960
 3 Johnson    1963-11-22 1969-01-20 Democratic        5.16      NA
 4 Nixon      1969-01-20 1974-08-09 Republican        5.55    1968
 5 Ford       1974-08-09 1977-01-20 Republican        2.45      NA
 6 Carter     1977-01-20 1981-01-20 Democratic        4       1976
 7 Reagan     1981-01-20 1989-01-20 Republican        8       1980
 8 Bush       1989-01-20 1993-01-20 Republican        4       1988
 9 Clinton    1993-01-20 2001-01-20 Democratic        8       1992
10 Bush       2001-01-20 2009-01-20 Republican        8       2000
11 Obama      2009-01-20 2017-01-20 Democratic        8       2008
12 Trump      2017-01-20 2021-01-20 Republican        4       2016

ifelse() 함수를 사용해서, elected 열이 1962년 또는 1973년이면 해당 값을 NA 값으로 덮어쓰고, 그렇지 않으면 현재 값과 동일한 값으로.
간결함을 위해 %in% 연산자를 사용해 elected 값이 1962년 또는 1973년에 해당하는지 확인

변수 이름 변경

R에서 함수, 데이터프레임 및 변수 이름에 점(.)을 사용하는 것은 바람직하지 않다.
- S3 class의 method overloading을 위한 generic function 사용법과 충돌
앞서 생성한 term.length 열의 이름을 변경

my_presidents <- my_presidents %>% 
  rename(term_length = term.length)  # snake_case (cf. camelCase)
my_presidents

# A tibble: 12 × 6
   name       start      end        party      term_length elected
   <chr>      <date>     <date>     <chr>            <dbl>   <dbl>
 1 Eisenhower 1953-01-20 1961-01-20 Republican        8       1952
 2 Kennedy    1961-01-20 1963-11-22 Democratic        2.84    1960
 3 Johnson    1963-11-22 1969-01-20 Democratic        5.16      NA
 4 Nixon      1969-01-20 1974-08-09 Republican        5.55    1968
 5 Ford       1974-08-09 1977-01-20 Republican        2.45      NA
 6 Carter     1977-01-20 1981-01-20 Democratic        4       1976
 7 Reagan     1981-01-20 1989-01-20 Republican        8       1980
 8 Bush       1989-01-20 1993-01-20 Republican        4       1988
 9 Clinton    1993-01-20 2001-01-20 Democratic        8       1992
10 Bush       2001-01-20 2009-01-20 Republican        8       2000
11 Obama      2009-01-20 2017-01-20 Democratic        8       2008
12 Trump      2017-01-20 2021-01-20 Republican        4       2016

`mutate()`을 위한 벡터연산함수들

벡터를 읽고 같은 길이의 벡터를 결과로 준다.

Source: R Studio

`arrange()`

함수 sort()는 벡터를 정렬할 수 있지만 데이터프레임은 정렬할 수 없다.
arange()를 사용해 데이터프레임을 정렬할 수 있다.

각 대통령의 임기 길이를 기준으로 presidential 데이터프레임을 내림차순으로 정렬

my_presidents %>% 
  arrange(desc(term_length))

# A tibble: 12 × 6
   name       start      end        party      term_length elected
   <chr>      <date>     <date>     <chr>            <dbl>   <dbl>
 1 Eisenhower 1953-01-20 1961-01-20 Republican        8       1952
 2 Reagan     1981-01-20 1989-01-20 Republican        8       1980
 3 Clinton    1993-01-20 2001-01-20 Democratic        8       1992
 4 Bush       2001-01-20 2009-01-20 Republican        8       2000
 5 Obama      2009-01-20 2017-01-20 Democratic        8       2008
 6 Nixon      1969-01-20 1974-08-09 Republican        5.55    1968
 7 Johnson    1963-11-22 1969-01-20 Democratic        5.16      NA
 8 Carter     1977-01-20 1981-01-20 Democratic        4       1976
 9 Bush       1989-01-20 1993-01-20 Republican        4       1988
10 Trump      2017-01-20 2021-01-20 Republican        4       2016
11 Kennedy    1961-01-20 1963-11-22 Democratic        2.84    1960
12 Ford       1974-08-09 1977-01-20 Republican        2.45      NA

사용법: 데이터프레임, 정렬할 열, 그리고 정렬 방향을 지정 (MS Excel의 Data>Sort와 비슷)

대부분의 대통령이 하나 또는 두 개의 임기을 만료하여 정확히 동일한 임기 길이 (4년 또는 8년)를 가지고 있다.
동점을 해결하기 위해 party와 elected를 기준으로 추가로 정렬

my_presidents %>% 
  arrange(desc(term_length), party, elected)

# A tibble: 12 × 6
   name       start      end        party      term_length elected
   <chr>      <date>     <date>     <chr>            <dbl>   <dbl>
 1 Clinton    1993-01-20 2001-01-20 Democratic        8       1992
 2 Obama      2009-01-20 2017-01-20 Democratic        8       2008
 3 Eisenhower 1953-01-20 1961-01-20 Republican        8       1952
 4 Reagan     1981-01-20 1989-01-20 Republican        8       1980
 5 Bush       2001-01-20 2009-01-20 Republican        8       2000
 6 Nixon      1969-01-20 1974-08-09 Republican        5.55    1968
 7 Johnson    1963-11-22 1969-01-20 Democratic        5.16      NA
 8 Carter     1977-01-20 1981-01-20 Democratic        4       1976
 9 Bush       1989-01-20 1993-01-20 Republican        4       1988
10 Trump      2017-01-20 2021-01-20 Republican        4       2016
11 Kennedy    1961-01-20 1963-11-22 Democratic        2.84    1960
12 Ford       1974-08-09 1977-01-20 Republican        2.45      NA

`summarize()`

데이터프레임을 단일 행으로 축소

열 하나(벡터)를 단일값(스칼라)으로 어떻게 축소할지 지정해야 함

my_presidents %>%
  summarize(
    N = n(), 
    first_year = min(year(start)), 
    last_year = max(year(end)), 
    num_dems = sum(party == "Democratic"), 
    years = sum(term_length), 
    avg_term_length = mean(term_length)
  )

# A tibble: 1 × 6
      N first_year last_year num_dems years avg_term_length
  <int>      <dbl>     <dbl>    <int> <dbl>           <dbl>
1    12       1953      2021        5    68            5.67

첫 번째 인수 = 데이터프레임 (파이프로 대체)
이후 인수 = 출력에 나타날 변수 목록
출력 변수 = 벡터에 적용되는 축소 연산 (min(), max(), sum(), mean())
함수 n()은 단순히 행의 수를 세는 역할을 하고, 이는 종종 유용하게 사용된다.

`summarize()`을 위한 벡터연산함수들

벡터를 읽고 하나의 값을 결과로 준다.

Source: R Studio

`group_by()`

민주당 소속 대통령들과 공화당 소속 대통령들 중 어느 쪽이 이 기간 동안 평균 임기가 더 길었는가?

my_presidents 데이터프레임의 행을 party 변수로 묶음

my_presidents %>% 
  group_by(party) %>% 
  summarize(
    N = n(), 
    first_year = min(year(start)), 
    last_year = max(year(end)), 
    num_dems = sum(party == "Democratic"), 
    years = sum(term_length), 
    avg_term_length = mean(term_length)
  )

# A tibble: 2 × 7
  party          N first_year last_year num_dems years avg_term_length
  <chr>      <int>      <dbl>     <dbl>    <int> <dbl>           <dbl>
1 Democratic     5       1961      2017        5    28            5.6 
2 Republican     7       1953      2021        0    40            5.71

`group_by()` + `summarize()`

Source: R Studio

예제: 야구 데이터 분석

`Lahman` 패키지

Sean Lahman의 메이저리그 야구 데이터베이스 https://github.com/cdalzell/Lahman
- 1871년부터 MLB의 모든 선수에 대한 완전한 시즌 기록이 담겨있음
- 버전 11.0.0 기준으로 2022년까지의 기록 존재

library(Lahman)
dim(Teams)

[1] 3015   48

뉴욕 메츠, 2004–2012

세이버메트리션인 Ben Baumer가 뉴욕 메츠에 있었던 2004년부터 2012년까지 팀의 성적을 알아보자.

mets <- Teams %>% 
  filter(teamID == "NYN")
my_mets <- mets %>% 
  filter(yearID %in% 2004:2012)
my_mets %>% 
  select(yearID, teamID, W, L)

  yearID teamID  W  L
1   2004    NYN 71 91
2   2005    NYN 83 79
3   2006    NYN 97 65
4   2007    NYN 88 74
5   2008    NYN 89 73
6   2009    NYN 70 92
7   2010    NYN 79 83
8   2011    NYN 77 85
9   2012    NYN 74 88

임시 데이터프레임인 mets와 my_mets를 생성하지 않으면서 같은 작업 수행:

select(filter(Teams, teamID == "NYN" & yearID %in% 2004:2012),
  yearID, teamID, W, L)

작업 메모리 절약
코드의 가독성을 높이기 위해 연산을 중첩하는 대신 파이프로 연결:

Teams %>%
  filter(teamID == "NYN" & yearID %in% 2004:2012) %>%
  select(yearID, teamID, W, L)

  yearID teamID  W  L
1   2004    NYN 71 91
2   2005    NYN 83 79
3   2006    NYN 97 65
4   2007    NYN 88 74
5   2008    NYN 89 73
6   2009    NYN 70 92
7   2010    NYN 79 83
8   2011    NYN 77 85
9   2012    NYN 74 88

추론

기술통계량: 2004–2012년간 메츠의 성적

메츠가 부진했던 시즌은 운이 나빴는가, 아니면 실력 부족이었는가?

Bill James의 예상 승률 모형

팀이 시즌 전체 동안 득점하고 상대 팀에게 허용한 득점수를 해당 팀이 이길 게임 수의 기대치로 변환 \[ \widehat{WPct}=\frac{1}{1+\left( \frac{RA}{RS} \right)^2} \]
- \(RA\) = (팀이 상대팀에게 허용한 득점 수), \(RS\) = (팀의 득점 수), \(\widehat{WPct}\) = (팀의 예상 승률)

\(RA\), \(RS\) 모두 Teams에 있음

mets_ben <- Teams %>% 
  select(yearID, teamID, W, L, R, RA) %>%
  filter(teamID == "NYN" & yearID %in% 2004:2012)
mets_ben

  yearID teamID  W  L   R  RA
1   2004    NYN 71 91 684 731
2   2005    NYN 83 79 722 648
3   2006    NYN 97 65 834 731
4   2007    NYN 88 74 804 750
5   2008    NYN 89 73 799 715
6   2009    NYN 70 92 671 757
7   2010    NYN 79 83 656 652
8   2011    NYN 77 85 718 742
9   2012    NYN 74 88 650 709

식에서와 같이 득점 변수인 R을 RS로 변경

mets_ben <- mets_ben %>% 
  rename(RS = R)    # new name = old name
mets_ben

  yearID teamID  W  L  RS  RA
1   2004    NYN 71 91 684 731
2   2005    NYN 83 79 722 648
3   2006    NYN 97 65 834 731
4   2007    NYN 88 74 804 750
5   2008    NYN 89 73 799 715
6   2009    NYN 70 92 671 757
7   2010    NYN 79 83 656 652
8   2011    NYN 77 85 718 742
9   2012    NYN 74 88 650 709

실제 승률 계산

mets_ben <- mets_ben %>% 
  mutate(WPct = W / (W + L))
mets_ben

  yearID teamID  W  L  RS  RA      WPct
1   2004    NYN 71 91 684 731 0.4382716
2   2005    NYN 83 79 722 648 0.5123457
3   2006    NYN 97 65 834 731 0.5987654
4   2007    NYN 88 74 804 750 0.5432099
5   2008    NYN 89 73 799 715 0.5493827
6   2009    NYN 70 92 671 757 0.4320988
7   2010    NYN 79 83 656 652 0.4876543
8   2011    NYN 77 85 718 742 0.4753086
9   2012    NYN 74 88 650 709 0.4567901

승률 모형의 예측값 계산

mets_ben <- mets_ben %>% 
  mutate(WPct_hat = 1 / (1 + (RA/RS)^2))
mets_ben

  yearID teamID  W  L  RS  RA      WPct  WPct_hat
1   2004    NYN 71 91 684 731 0.4382716 0.4668211
2   2005    NYN 83 79 722 648 0.5123457 0.5538575
3   2006    NYN 97 65 834 731 0.5987654 0.5655308
4   2007    NYN 88 74 804 750 0.5432099 0.5347071
5   2008    NYN 89 73 799 715 0.5493827 0.5553119
6   2009    NYN 70 92 671 757 0.4320988 0.4399936
7   2010    NYN 79 83 656 652 0.4876543 0.5030581
8   2011    NYN 77 85 718 742 0.4753086 0.4835661
9   2012    NYN 74 88 650 709 0.4567901 0.4566674

(기대 승수) = (예상 승률) x (경기 수)

mets_ben <- mets_ben %>% 
  mutate(W_hat = WPct_hat * (W + L))
mets_ben

  yearID teamID  W  L  RS  RA      WPct  WPct_hat    W_hat
1   2004    NYN 71 91 684 731 0.4382716 0.4668211 75.62501
2   2005    NYN 83 79 722 648 0.5123457 0.5538575 89.72491
3   2006    NYN 97 65 834 731 0.5987654 0.5655308 91.61600
4   2007    NYN 88 74 804 750 0.5432099 0.5347071 86.62255
5   2008    NYN 89 73 799 715 0.5493827 0.5553119 89.96053
6   2009    NYN 70 92 671 757 0.4320988 0.4399936 71.27896
7   2010    NYN 79 83 656 652 0.4876543 0.5030581 81.49541
8   2011    NYN 77 85 718 742 0.4753086 0.4835661 78.33771
9   2012    NYN 74 88 650 709 0.4567901 0.4566674 73.98012

(모형을 믿는다면) 메츠의 운이 세 시즌은 예상보다 좋고, 다른 여섯 시즌 동안 예상보다 나빴음

filter(mets_ben, W >= W_hat)

  yearID teamID  W  L  RS  RA      WPct  WPct_hat    W_hat
1   2006    NYN 97 65 834 731 0.5987654 0.5655308 91.61600
2   2007    NYN 88 74 804 750 0.5432099 0.5347071 86.62255
3   2012    NYN 74 88 650 709 0.4567901 0.4566674 73.98012

filter(mets_ben, W < W_hat)

  yearID teamID  W  L  RS  RA      WPct  WPct_hat    W_hat
1   2004    NYN 71 91 684 731 0.4382716 0.4668211 75.62501
2   2005    NYN 83 79 722 648 0.5123457 0.5538575 89.72491
3   2008    NYN 89 73 799 715 0.5493827 0.5553119 89.96053
4   2009    NYN 70 92 671 757 0.4320988 0.4399936 71.27896
5   2010    NYN 79 83 656 652 0.4876543 0.5030581 81.49541
6   2011    NYN 77 85 718 742 0.4753086 0.4835661 78.33771

어떤 시즌이 가장 좋았는가?

arrange(mets_ben, desc(WPct))

  yearID teamID  W  L  RS  RA      WPct  WPct_hat    W_hat
1   2006    NYN 97 65 834 731 0.5987654 0.5655308 91.61600
2   2008    NYN 89 73 799 715 0.5493827 0.5553119 89.96053
3   2007    NYN 88 74 804 750 0.5432099 0.5347071 86.62255
4   2005    NYN 83 79 722 648 0.5123457 0.5538575 89.72491
5   2010    NYN 79 83 656 652 0.4876543 0.5030581 81.49541
6   2011    NYN 77 85 718 742 0.4753086 0.4835661 78.33771
7   2012    NYN 74 88 650 709 0.4567901 0.4566674 73.98012
8   2004    NYN 71 91 684 731 0.4382716 0.4668211 75.62501
9   2009    NYN 70 92 671 757 0.4320988 0.4399936 71.27896

2006년 메츠는 정규 시즌 동안 내셔널리그 최강자로 평가받았으며, 월드시리즈 진출에 아깝게 실패.

이런 시즌들은 우리 모형에서 상대적으로 어떻게 순위가 매겨질까?

mets_ben %>% 
  mutate(Diff = W - W_hat) %>% 
  arrange(desc(Diff))

  yearID teamID  W  L  RS  RA      WPct  WPct_hat    W_hat        Diff
1   2006    NYN 97 65 834 731 0.5987654 0.5655308 91.61600  5.38400315
2   2007    NYN 88 74 804 750 0.5432099 0.5347071 86.62255  1.37744558
3   2012    NYN 74 88 650 709 0.4567901 0.4566674 73.98012  0.01988152
4   2008    NYN 89 73 799 715 0.5493827 0.5553119 89.96053 -0.96052803
5   2009    NYN 70 92 671 757 0.4320988 0.4399936 71.27896 -1.27895513
6   2011    NYN 77 85 718 742 0.4753086 0.4835661 78.33771 -1.33770571
7   2010    NYN 79 83 656 652 0.4876543 0.5030581 81.49541 -2.49540821
8   2004    NYN 71 91 684 731 0.4382716 0.4668211 75.62501 -4.62501135
9   2005    NYN 83 79 722 648 0.5123457 0.5538575 89.72491 -6.72490937

2006년은 메츠의 가장 운이 좋았던 해로 보이며 (모형의 예측보다 5경기 더 이겼음), 2005년은 가장 불운한 해로 보인다 (모형의 예측보다 거의 7경기 적게 이겼음).
- 당연히 어떤 해는 평균에 비해 잘 하고 어떤 해는 못함.

따라서 메츠의 전체적인 성적에 대해 이야기하려면 다른 방법이 필요
mdsr 패키지의 skim() 함수를 사용하여 승수의 분포를 요약:

mets_ben %>% mdsr::skim(W)


── Variable type: numeric ──────────────────────────────────────────────────────
  var n na mean   sd p0 p25 p50 p75 p100
1 W   9  0 80.9 9.10 70  74  79  88   97

메츠는 Ben이 일한 9년 동안 평균적으로 거의 81경기를 이겼음을 알 수 있다.
- 162경기로 이루어지는 정규 시즌의 거의 5할 승률에 해당한다.

하나 이상의 변수에 대한 집계:

mets_ben %>% 
  summarize(
    num_years = n(), 
    total_W = sum(W), 
    total_L = sum(L), 
    total_WPct = sum(W) / sum(W + L), 
    sum_resid = sum(W - W_hat)
  )

  num_years total_W total_L total_WPct sum_resid
1         9     728     730  0.4993141 -10.64119

이 9년 동안 메츠는 총 728번의 승리와 730번의 패배를 기록하여 전체 승률 .499를 달성
모형의 기대치에 비해 승수가 약 10.6 경기 모자람

층화 분석

메츠 단장
- Jim Duquette: 2004
- Omar Minaya: 2005–2010
- Sandy Alderson: 2011–2012
단장 재임 시기를 두 개의 중첩된 ifelse() 함수를 사용해 구분

mets_ben <- mets_ben %>% 
  mutate(
    gm = ifelse(
      yearID == 2004, 
      "Duquette", 
      ifelse(
        yearID >= 2011, 
        "Alderson", 
        "Minaya")
    )
  )

또는 case_when() 함수를 사용해 더 깔끔하게 표현할 수도 있다.

mets_ben <- mets_ben %>% 
  mutate(
    gm = case_when(
      yearID == 2004 ~ "Duquette", 
      yearID >= 2011 ~ "Alderson", 
      TRUE ~ "Minaya"
    )
  )

`group_by()`

mets_ben %>% 
  group_by(gm) %>% 
  summarize(
    num_years = n(), 
    total_W = sum(W), 
    total_L = sum(L), 
    total_WPct = sum(W) / sum(W + L), 
    sum_resid = sum(W - W_hat)
  ) %>%
  arrange(desc(sum_resid))

# A tibble: 3 × 6
  gm       num_years total_W total_L total_WPct sum_resid
  <chr>        <int>   <int>   <int>      <dbl>     <dbl>
1 Alderson         2     151     173      0.466     -1.32
2 Duquette         1      71      91      0.438     -4.63
3 Minaya           6     506     466      0.521     -4.70

Minaya 단장 하에서 메츠가 가장 성공적이었지만, 이 세 기간 중 어느 기간에도 기대치를 충족시키지 못했음을 알 수 있다.

파이프라인

Teams %>%
  select(yearID, teamID, W, L, R, RA) %>%
  filter(teamID == "NYN" & yearID %in% 2004:2012) %>%
  rename(RS = R) %>% 
  mutate(
    WPct = W / (W + L), 
    WPct_hat = 1 / (1 + (RA/RS)^2), 
    W_hat = WPct_hat * (W + L), 
    gm = case_when(
      yearID == 2004 ~ "Duquette", 
      yearID >= 2011 ~ "Alderson", 
      TRUE ~ "Minaya"
    )
  ) %>%
  group_by(gm) %>%
  summarize(
    num_years = n(), 
    total_W = sum(W), 
    total_L = sum(L),
    total_WPct = sum(W) / sum(W + L), 
    sum_resid = sum(W - W_hat)
  ) %>%
  arrange(desc(sum_resid))

# A tibble: 3 × 6
  gm       num_years total_W total_L total_WPct sum_resid
  <chr>        <int>   <int>   <int>      <dbl>     <dbl>
1 Alderson         2     151     173      0.466     -1.32
2 Duquette         1      71      91      0.438     -4.63
3 Minaya           6     506     466      0.521     -4.70

이 9년 동안 다른 팀의 고려했을 때 메츠가 모형에 비해 어떤 성적을 냈는가?

3행의 filter()문에서 teamID를 제거, 15행에서 gm 대신 franchID별로 묶음

comptab <- Teams %>%
  select(yearID, teamID, franchID, W, L, R, RA) %>%
  filter(yearID %in% 2004:2012) %>%
  rename(RS = R) %>% 
  mutate(
    WPct = W / (W + L), 
    WPct_hat = 1 / (1 + (RA/RS)^2), 
    W_hat = WPct_hat * (W + L)
  ) %>%
  group_by(franchID) %>%
  summarize(
    num_years = n(), 
    total_W = sum(W), 
    total_L = sum(L),
    total_WPct = sum(W) / sum(W + L), 
    sum_resid = sum(W - W_hat)
  ) %>%
  arrange(sum_resid) %>%
  head(6);

# A tibble: 6 × 6
  franchID num_years total_W total_L total_WPct sum_resid
  <fct>        <int>   <int>   <int>      <dbl>     <dbl>
1 TOR              9     717     740      0.492     -29.2
2 ATL              9     781     677      0.536     -24.0
3 COL              9     687     772      0.471     -22.7
4 CHC              9     706     750      0.485     -14.5
5 CLE              9     710     748      0.487     -13.9
6 NYM              9     728     730      0.499     -10.6

모형에 따르면, 메츠보다 더 나쁜 성적을 거둔 팀은 메이저리그 30개 팀 중 다섯 팀뿐임을 알 수 있다.

참고자료

데이터 랭글링 문헌

dplyr vignette: https://cran.r-project.org/web/packages/dplyr/vignettes/dplyr.html

제 4강: 데이터 랭글링 I

시작하기 전에

데이터 랭글링을 위한 문법

dplyr

filter()

select()

Watergate (1973)

select() 에서 변수를 고를 때

filter() 에서 조건에 맞는 관측단위를 추릴 때

중첩과 파이프

mutate()와 rename()

새로운 열 추가

기존 열 변경

변수 이름 변경

mutate()을 위한 벡터연산함수들

arrange()

summarize()

summarize()을 위한 벡터연산함수들

group_by()

group_by() + summarize()

예제: 야구 데이터 분석

Lahman 패키지

뉴욕 메츠, 2004–2012

추론

Bill James의 예상 승률 모형

층화 분석

group_by()

파이프라인

참고자료

데이터 랭글링 문헌

`dplyr`

`filter()`

`select()`

`select()` 에서 변수를 고를 때

`filter()` 에서 조건에 맞는 관측단위를 추릴 때

`mutate()`와 `rename()`

`mutate()`을 위한 벡터연산함수들

`arrange()`

`summarize()`

`summarize()`을 위한 벡터연산함수들

`group_by()`

`group_by()` + `summarize()`

`Lahman` 패키지

`group_by()`