시계열 데이터 다루는 방법

R의 내장되어 있는 함수와 lubridate 패키지를 활용하여 시계열 데이터를 다루는 방법에 대해 알아볼 것이다.

 

□ 기본 함수를 활용한 시계열 데이터 다루기

 

In:

date_form = c('%Y%m%d', '%Y.%m.%d', '%Y~%m~%d', '%Y-%m-%d')

date_1 = as.Date('20201019', tryFormats = date_form)
date_2 = as.Date('2020.10.19', tryFormats = date_form)
date_3 = as.Date('2020~10~19', tryFormats = date_form)

print(date_1)
print(date_2)
print(date_3)

print(class(date_1))
print(class(date_2))
print(class(date_3))

 

Out:

[1] "2020-10-19"

[1] "2020-10-19"

[1] "2020-10-19"

[1] "Date"

[1] "Date"

[1] "Date"

 

▷ 문자열로부터 데이터타입을 변환하여 시계열 데이터를 생성할 수 있다. as.Date 함수의 tryFormats 인자에 data_form 변수를 주어 첫 번째 인자에 주어진 문자열이 data_form 변수의 경우에 해당되는 경우 Date 타입으로 변환한다.

 

▷ 변환된 세 경우 모두 클래스가 Date인 것을 확인할 수 있다.

 

In:

time_form = c('%Y%m%d %H:%M:%OS', '%Y.%m.%d %H:%M:%OS', '%Y~%m~%d %H:%M:%OS', '%Y-%m-%d %H:%M:%OS')

time_1 = as.POSIXct('2020-10-19 10:24:45', tryFormats = time_form)
time_2 = as.POSIXct('2020.10.19 10:24:45', tryFormats = time_form)
time_3 = as.POSIXct('2020~10~19 10:24:45', tryFormats = time_form)

print(time_1)
print(time_2)
print(time_3)

print(class(time_1))
print(class(time_2))
print(class(time_2))

 

Out:

[1] "2020-10-19 10:24:45 KST"

[1] "2020-10-19 10:24:45 KST"

[1] "2020-10-19 10:24:45 KST"

[1] "POSIXct" "POSIXt" 

[1] "POSIXct" "POSIXt" 

[1] "POSIXct" "POSIXt" 

 

▷ as.Date 함수를 통한 변환과 비슷한 방식으로 as.POSIXct 함수를 이용하여 문자열로부터 시계열 데이터를 생성할 수 있다. 차이점은 as.Date 함수의 경우, 년월일 밖에 나타내지 못하지만, as.POSIXct 함수의 경우 년월일 시분초까지 나타낼 수 있다는 것이다. tryFormats 인자에 시분초까지 고려한 형태를 주면 이를 인식하여 시계열 데이터로 변환한다.

 

□ lubridate 패키지를 활용한 시계열 데이터 다루기

 

In:

date_3 = ymd('20201019')
date_4 = ymd('2020.10.19')
date_5 = ymd('2020~10~19')

print(date_3)
print(date_4)
print(date_5)

print(class(date_3))
print(class(date_4))
print(class(date_5))

 

Out:

[1] "2020-10-19"

[1] "2020-10-19"

[1] "2020-10-19"

[1] "Date"

[1] "Date"

[1] "Date"

 

▷ lubridate 패키지에서는 문자열로부터 시계열 데이터로 변환할 때, 사용자의 편의를 위하여 ymd 함수를 제공한다. 이 함수의 특징은 as.Date 함수와 달리, 인자로 시계열 데이터로 인식할 수 있는 패턴을 줄 필요가 없다는 것이다. 코드의 결과에서 보다시피 자동으로 문자열로부터 시계열 데이터의 패턴을 인식하고, 변환된 것을 확인할 수 있다.

 

In:

time_4 = ymd_hms('2020-10-19 10:24:45')
time_5 = ymd_hms('2020.10.19 10:24:45')
time_6 = ymd_hms('2020~10~19 10:24:45')

print(time_4)
print(time_5)
print(time_6)

print(class(time_4))
print(class(time_5))
print(class(time_6))

 

Out:

[1] "2020-10-19 10:24:45 UTC"

[1] "2020-10-19 10:24:45 UTC"

[1] "2020-10-19 10:24:45 UTC"

[1] "POSIXct" "POSIXt" 

[1] "POSIXct" "POSIXt" 

[1] "POSIXct" "POSIXt" 

 

▷ ymd_hms 함수도 시계열 데이터에 대한 패턴을 따로 인자로 주지 않아도, 이를 인식하여 자동으로 변환하여 준다.

 

In:

today()
now()

 

Out:

[1] "2020-10-20"

[1] "2020-10-20 02:24:07 KST"

 

▷ today 함수는 함수의 실행 시점의 년월일을, now는 시분초까지 알려준다.

 

In:

year(date_1)
month(date_1)
day(date_1)
weekdays(date_1)
yday(date_1)

hour(time_1)
minute(time_1)
second(time_1)

 

Out:

[1] 2020

[1] 10

[1] 19

[1] "월요일"

[1] 293

[1] 10

[1] 24

[1] 45

 

▷ lubridate 패키지는 시계열 데이터로부터 특정 시간에 대한 정보를 추출할 수 있는 함수도 제공한다. 위 코드의 결과는 시계열 데이터로부터 추출된 정보의 출력 결과이다.

 

In:

hour(time_1) = 11
minute(time_1) = 11
second(time_1) = 11
print(time_1)

ymd('2000-01-01') + days(2)
ymd('2000-01-01') + months(2)
ymd('2000-01-01') + years(2)

 

Out:

[1] "2020-10-19 11:11:11 KST"

[1] "2000-01-03"

[1] "2000-03-01"

[1] "2002-01-01"

 

▷ lubridate 패키지는 시계열 데이터의 연산을 수행하는 함수를 제공한다. 시간을 추출하는 hour, minute, second 등의 함수에 바꾸고자 하는 값을 할당하는 경우, 해당 함수의 인자로 주어진 시계열 데이터가 바뀌게 된다.

 

▷ 시계열 데이터에 시간을 추출하는 함수명에 s를 붙인 함수로 더하거나, 빼는 경우, 시간의 연산을 수행할 수 있다.