R - JSON 파일: 초보자 가이드

안녕하세요, 미래의 R 마법사 여러분! 오늘 우리는 JSON 파일의 세계와 R에서 이를 어떻게 다루는지에 대한 흥미로운 여정을 시작할 것입니다. 이전에 프로그래밍을 해본 적이 없어도 걱정하지 마세요 - 저는 여러분의 친절한 안내자가 되어 이 모험을 함께할 것입니다. 수년 동안 많은 학생들을 가르친 경험을 바탕으로 말이죠. 그럼 시작해 보겠습니다!

R - JSON Files

JSON이란?

시작하기 전에 JSON이 무엇인지 간단히 이해해 보겠습니다. JSON은 JavaScript Object Notation의 약자입니다. 이는 사람들이 읽고 쓰기 쉬운 가벼운 데이터 형식으로, 기계가 파싱하고 생성하기에도 쉽습니다. 정보를 구조화되고 체계적으로 저장하는 방법을 상상해 보세요 - 매우 정돈된 디지털 파일 캐비닛과 같습니다!

rjson 패키지 설치

R에서 JSON 파일을 다루기 위해서는 특별한 도구가 필요합니다. R 세계에서 이러한 도구를 "패키지"라고 부릅니다. 우리가 사용할 패키지는 "rjson"입니다. 이를 설치해 보겠습니다!

install.packages("rjson")
library(rjson)

이 코드를 실행하면 R이 인터넷으로 나가 rjson 패키지를 다운로드하고 우리가 사용할 수 있도록 준비합니다. 디지털 도구 상자에서 완벽한 도구를 골라 쓰는 것과 같은 것입니다!

입력 데이터

이제 도구를 준비했으니, 데이터를 살펴보겠습니다. 우리가 "students.json"이라는 이름의 JSON 파일이 있고, 여기에는 몇몇 학생에 대한 정보가 담겨 있습니다. 다음과 같은 형식일 수 있습니다:

{
"students": [
{
"name": "Alice",
"age": 20,
"major": "Computer Science"
},
{
"name": "Bob",
"age": 22,
"major": "Mathematics"
},
{
"name": "Charlie",
"age": 21,
"major": "Physics"
}
]
}

이 JSON 파일은 학생들의 배열을 포함하고 있으며, 각 학생은 이름, 나이, 전공을 가지고 있습니다. 우리 반의 미니 데이터베이스와 같은 것입니다!

JSON 파일 읽기

이제 이 JSON 파일을 R으로 읽어 보겠습니다. rjson 패키지의 fromJSON() 함수를 사용합니다:

json_data <- fromJSON(file = "students.json")

이 줄은 R이 "students.json" 파일을 읽고 그 내용을 json_data라는 변수에 저장하도록 합니다. JSON 파일의 내용을 R의 컨테이너에 부은 것과 같습니다.

이제 우리가 가진 것을 살펴보겠습니다:

print(json_data)

다음과 같은 것을 보아야 합니다:

$students
$students[[1]]
$students[[1]]$name
[1] "Alice"

$students[[1]]$age
[1] 20

$students[[1]]$major
[1] "Computer Science"

$students[[2]]
$students[[2]]$name
[1] "Bob"

$students[[2]]$age
[1] 22

$students[[2]]$major
[1] "Mathematics"

$students[[3]]
$students[[3]]$name
[1] "Charlie"

$students[[3]]$age
[1] 21

$students[[3]]$major
[1] "Physics"

축하합니다! 여러분은 첫 JSON 파일을 R으로 읽었습니다!

JSON을 데이터 프레임으로 변환

이제 JSON 데이터는 R에 들어왔지만, 분석하기 가장 편리한 형식이 아닙니다. R에서는 종종 "데이터 프레임"이라고 불리는 것을 사용합니다. 이는 표나 스프레드시트와 같습니다. 우리는 JSON 데이터를 데이터 프레임으로 변환해 보겠습니다:

students_df <- do.call(rbind, lapply(json_data$students, as.data.frame))

와우! 이건 꽤 복잡하지 않나요? 이를 간단히 설명해 보겠습니다:

json_data$students는 JSON 데이터의 "students" 부분에 접근합니다.
lapply()는 as.data.frame() 함수를 목록의 각 학생에 적용합니다.
do.call(rbind, ...)는 모든 개별 데이터 프레임을 하나의 큰 데이터 프레임으로 결합합니다.

이제 우리의 새로운 데이터 프레임을 살펴보겠습니다:

print(students_df)

다음과 같은 것을 보아야 합니다:

name age           major
1   Alice  20 Computer Science
2     Bob  22     Mathematics
3 Charlie  21         Physics

훨씬 나아졌죠! 이제 우리는 정리된 학생 데이터 테이블을 가지고 있습니다.

데이터 프레임을 다루기

이제 데이터가 데이터 프레임에 들어 있으므로, 간단한 연산을 쉽게 수행할 수 있습니다. 여기 몇 가지 예제가 있습니다:

학생들의 평균 나이 구하기:

mean_age <- mean(students_df$age)
print(paste("학생들의 평균 나이는:", mean_age))

특정 주제를 전공하는 모든 학생 찾기:

cs_students <- students_df[students_df$major == "Computer Science", ]
print("컴퓨터 과학을 전공하는 학생들:")
print(cs_students)

새로운 열 추가:

students_df$graduation_year <- 2023 + (22 - students_df$age)
print(students_df)

결론

이제 우리는 패키지 설치부터 JSON 파일 읽기, 데이터 프레임으로 변환하고 몇 가지 기본적인 연산을 수행하는까지의 여정을 마쳤습니다. 여러분은 데이터 조작의 첫 걸음을 내딛었습니다!

기억하시기 바랍니다, 어떤 기술도 연습을 통해 더 쉬워집니다. 두려워하지 마시고 새로운 것을 시도해 보세요. 누구 knows? 다음 큰 데이터 발견은 여러분의 손에 달려 있을지도 모릅니다!

여기 우리가 사용한 주요 함수를 요약한 표가 있습니다:

함수	패키지	설명
`install.packages()`	base R	패키지 설치
`library()`	base R	패키지 로드
`fromJSON()`	rjson	JSON 파일 읽기
`do.call()`	base R	함수 호출
`rbind()`	base R	행으로 결합
`lapply()`	base R	목록 또는 벡터에 함수 적용
`as.data.frame()`	base R	데이터 프레임으로 강제 변환
`mean()`	base R	산술 평균 계산

coding을 즐기시고, 데이터가 항상 정리되기를 바랍니다!

Credits: Image by storyset