rstudio server 에서 github copilot 사용하기

rstudio server 환경에서 github copilot 을 사용하려고 보니 아래처럼

Github Copilot integration has been disabled by the administrator 라는 문구가 떴다. 

알아보니, Rstudio Server나 Posit Workbench에서는 관리자 설정 이후 사용이 가능하다고 한다. 

관리자 설정 하는 방법은 아래와 같다. rsession.conf 파일을 열고 copilot-enabled=1 문구를 추가해주면 된다!

cd /etc/rstudio/
sudo vim rsession.conf

이렇게 Enable github copilot 옵션이 잘 나온다. 

폰트 다운로드 후 위치 변경

sudo mv [폰트 파일 이름].ttf /usr/share/fonts/truetype/

extrafont 를 이용해 R 환경에 폰트 설치

library(extrafont)
font_import(prompt=FALSE)  # 폰트 설치 디렉토리를 검색하여 사용 가능한 폰트를 가져옵니다.
fonts()  # 사용 가능한 폰트 목록을 출력합니다.

어떤 컬럼의 값이 아래와 같은 문자열로 저장되어있을 때

["2021_12","2022_3","2022_1","2022_12","2023_4"....] 

해당 문자열 컬럼을 벡터컬럼으로 바꾸고 해당값을 unnest 하는 예시 

하나의 컬럼 값이 벡터형테인 경우 nested 라고 하고, 이를 row 로 변경하는 것을 unnest 라고 한다. 

# 문자열 parsing하여 year와 month로 분리하고 각 row로 만들기

df$dates <- lapply(df$month_ids, function(x) {
  unlist(fromJSON(x, simplifyVector = TRUE))
})
df<- df%>% 
  mutate(month_id = map(dates, str_split, pattern = ",")) %>%
  unnest(month_id)

List 를 이용한 방법

# dictionary 생성
dict <- list(name = "John", age = 30, city = "New York")

# dictionary 사용
dict$name
# [1] "John"

dict$age
# [1] 30

dict$city
# [1] "New York"

vector 를 활용한 방법

ㄴ setNames 함수를 활용

# dictionary 생성
dict <- setNames(c("John", 30, "New York"), c("name", "age", "city"))

# dictionary 사용
dict$name
# [1] "John"

dict$age
# [1] 30

dict$city
# [1] "New York"

hash 함수를 활용한 방법

library(hash)
h <- hash() 
h[['a']] <- 'a'
h[['b']] <- 'b'
h[['c']] <- 'c'
h[['d']] <- 'd'

h[['a']]

R 에서 특정 변수를 카테고리화 하고 싶을 때가 많다. 

다양한 방법이 있지만, 

아래 cut 함수를 사용하는 코드로 0~5, 6~10, 11~15, ... >100 으로 카테고리화가 가능하다. 

cat <- seq(0,100,5)
df$cat <- cut(df$x, breaks = c(cat, Inf), labels = cat)
df$cat <- factor(df$cat, levels=cat)

-> breaks 의 element 보다 labels 의 elements 의 갯수가 1개 적다. 

좀 더 일반적으로는 다음과 같다.

# 예시 데이터 생성
set.seed(123)
data <- data.frame(id = 1:10, value = rnorm(10, mean = 50, sd = 10))

# 카테고리화
data$cat <- cut(data$value, breaks = c(0, 25, 50, 75, 100), labels = c("low", "medium-low", "medium-high", "high"))

Hmisc 의 Lag 변수를 통해 timeseries 데이터의 lag 변수를 만들 수 있다. 

만약, 그룹별 Lag 변수를 만들고 싶으면 dplyr group_by 를 통해 만들 수 있다. 

library(Hmisc)
data <- data %>% group_by(gender, age) %>% mutate(lag = Lag(variable, 1))

반복문을 돌면서 여러개의 dataframe 을 만들고, 

이것들을 합쳐서 최종적인 결과 dataframe 을 만드는 경우 아래와 같이 함

brand_names <- c("BBQ", "BHC")
tmp_dfs <- lapply(brand_names, function(x){
  p <- paste0(x, "_payment")
  b <- paste0(x, "_buzz")
  tmp_df[1, 'brand'] <- x
  tmp_df[1, 'cor'] <- cor.test(merged[,p], merged[,b])$estimate
  tmp_df
})

df_result <- bind_rows(tmp_dfs)
df_result

출력
> df_result
        cor brand
1 0.6971354   BBQ
2 0.4675438   BHC

모든 na값을 0로 바꾸기

df[is.na(df)] <- 0

특정 컬럼의 na 값을 0으로 바꾸기

df[is.na(df$col_name), 'col_name'] <- 0

여러 컬럼의 na 값을 0으로 바꾸기

impute_var <- c('a','b','c')
df[impute_var][is.na(df[impute_var])] <- 0

R - 컬럼별 동일한 함수 적용을 위한 lapply 테크닉

/* DeepPlay 2022-09-05 */

이전 포스트: apply 계열의 R 함수 정리 (포스팅)

데이터 처리 중, 각 컬럼별로 동일한 함수를 적용시키고 싶을 때가 있다. 예를 들면, string 형태로 저장된 컬럼들을 일괄적으로 numeric으로 바꾸고 싶다고 하자. 이 때, lapply 를 유용하게 사용할 수 있다. 

정보) lapply 는 vector, list 를 인풋으로 받아 list 를 아웃풋으로 내보낸다.   

아래 함수는 vars 에 지정된 컬럼들을 lapply 함수를 활용해 일괄적으로  numeric 형으로 변환하는 코드이다.  

# vars 에 numeric 으로 변환하고 싶은 컬럼 
data[,vars] <- lapply(vars, function(x){
  as.numeric(unlist(data[,x])) # [,x] 방식의 컬럼 선택은 output 을 list 형태로 반환한다. 
})

위 코드를 설명하면 우선 각 컬럼 x 별로 as.numeric 함수를 적용시켜 이 값을 list of vectors 로 반환한다. 그리고 이 반환값이 dataframe 의 컬럼값을 지정하도록 수행된다. (이러한 코드가 가능한 이유는 dataframe 이 기본적으로 list 의 결합이기 때문이다.)

R - aggregate / separate_rows

데이터 처리 도중, 특정 key 를 기준으로, 문자를 리스트형태로 바꾸고 싶을 때가 있다. 

이 때, R 에서 사용할 수 있는 함수가 aggregate 와 separate_rows 이다. 

(hive 에서는 collect_set 과 explode 함수가 비슷한 기능을 함)

왼쪽 테이블 -> 오른쪽 테이블로: separate_rows

오른쪽 테이블 -> 왼쪽 테이블로: aggregate

library(tidyverse)
df <- data.frame(Family_ID = 1:2,
  name = c("Smith, John", "Walker, Mike"),
  stringsAsFactors = FALSE)
  
df2 <- df %>% separate_rows(name)
df2
#   Family_ID name  
#      1 Smith 
#      1 John  
#      2 Walker
#      2 Mike  

df3 <- aggregate(name ~ Family_ID, df2, toString)
df3
#  Family_ID name
#      1  Smith, John
#      2 Walker, Mike