[Spotfire] Data handling - column 추가하기(calculated column, binned column, custom expression)

오늘은 기존의 데이터 셋에 새로운 column을 추가하는 방법을 배울 것이다.

크게 세가지 방법으로 나눌 수 있다.

• Calculated Column
• Binned Column
• Custom expression

 

왼쪽 위 ...을 클릭하여 Data로 들어가면 해당 항목들을 볼 수 있다.  

 

 

 

 

 

 

Calculated Column

기존에 다음과 같은 신체 데이터가 있다자고 하자.

 

 

 

Calculated Column 창을 누르면음과 같이 뜬다.

눈치 빠르신 분은 아시겠지만 Filter의 limit data using expression 창과 상당히 비슷하다. 

(⬇️아래 글에서 다뤘던 것 ⬇️) 

[Spotfire] Filter응용 - 시각화마다 다른 필터 적용

• 1번 에서 데이터 셋을 고르고,
• 2번에서 변수가 될 column들을 고르며 3번에서 적절한 함수를 고르고
• limit data using expression와 다른 점은 4번이 있다는 것인데, 

expression의 수식이 오류가 있는지 없는지 판단할 수 있게 해준다.

 

 

 

 

 

이제 BMI의 column을 추가하고 싶다면 다음과 같이 작성하면 된다.(BMI = 몸무게 / 키(m)^2)

그런데 제곱하는 power함수가 없어서 약간 아쉬웠다 ㅠ

Column name도 설정하는 것을 잊지말자!

 

 

 

 

 

만약 calculated column을 새로 만들었는데 테이블에 아무 변화가 없다면

properties > colums > Add new column automatically

이것이 체크안되어있을 것이다.  체크하면 자동추가!

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Binned Column

Binned Column은 기존에 있는 Column들을 Grouping해주는 새로운 column을 만든다. 

 

• Binned Method : 함수에 맞게 grouping
• Even intervals : min-max 값을 numbers of bin(구간수)만큼 구간을 나눔 (숫자 변수만 가능!!)
• Even distribution of unique values : column 갯수에 따라 구간을 나눔(문자형도 상관없음) 
• Based on SD : 표준편차에 따라 grouping (숫자 변수만 가능!)  
• Substring : 선택한 column의 앞 뒤 문자열을 이용해 grouping
  (위 예시면 Female 에서 뒤에 3글자인 ale만 잘려서 나옴)
• Values :선택한  문자열을 대신에 입력됨(문자형 변수에만 사용할 수 있음)

아까 계산한 BMI를 토대로 grouping 해보자.

불규칙한 급간이므로 Specific limits를 사용하였다.  

 

 

 

 

 

 

 

Custom Expression

Custom Expression은 데이터 테이블을 차트로 만들었을 때,

테이블에서 컬럼을 추가하지 않고 차트단에서 바로 수식으로 컬럼을 만들어버리는 것이다.

다음과 같이 gender 별로 평균 나이와 몸무게가 있다.

처음 테이블처럼, BMI 지수가 없는데 차트에 바로 추가하고 싶다면?

 

 

 

 

컬럼 추가(+) 우클릭 > custom expression

어딘가 익숙한 창이 또 뜬다.

컬럼들은 "," 단위로 구분되고, 각각의 컬럼들에 이름을 부여하려면 "as"를 붙이면 된다.

 

 

이렇게.

 

 

 

 

그리고 BMI 컬럼을 여기서 바로 추가 하려면 아까 컬럼 수식을 쓰면 된다. 

 

Avg([Age]) as [평균나이], Avg([Weight]) as [평균 몸무게], Avg([Weight]/(([Height]/100)*([Height]/100))) as [평균 BMI]

이렇게

 

그러면 다음과 같이 차트에 바로 표시된다!

근데 나는 테이블에 컬럼을 추가해서 다루는게 편한 것 같다.