국회 예산 정책처 용역으로 진행한 비용 추계 자동화 부처별 데이터 전처리입니다.
###test 평균
setwd('C:/Users/sjhty/OneDrive - incubate B2C technologies/바탕 화면/연습/딱따구리')
library(pacman)
p_load('reshape2','stringr','openxlsx','dplyr','tidyr','readxl')
name<-list.files(pattern='.xlsx')
name<-sapply(name, function(x) str_split(x, "\\.")[[1]][1])
for(i in 1: length(name)){
print(i)
text<-paste0(name[[i]],'.xlsx')
data<-read.xlsx(text,3,colNames=FALSE)
assign(name[i],data)
}
lis<-mget(name)
#########################데이터 처리 - 평균1###########################################
for(i in name){ #i<-3
text<-paste0('평균',i)
print(text)
if(length(lis[[i]])==15)
{data<-lis[[i]]
a<-data[-1,c('X2','X4','X8','X10')]
a$X10[is.na(a$X10)==TRUE]<-0
a<-filter(a, !X10==0)
### 급여 이름 정리
pat<-'(?<=\\.).*?(?=\\()'
t<-sapply(a[,2], function(x) str_extract(x,pat))
a[,2]<-str_trim(t)
a[is.na(a)==TRUE]<-0
### 직급 이름 정리
pat2<-'(?<=\\>).*'
t<-sapply(a[,3], function(x) str_extract(x,pat2))
t1<-sapply(t, function(x) str_split(x,'\\(')[[1]][1])
t1<-gsub('상당','',t1)
t1<-gsub('^차관.*.','차관',t1)
t1<-gsub('^장관.*.','장관',t1)
t1<-gsub('^채용후보자.*.','채용후보자',t1)
t1<-gsub('^ 채용후보자.*.','채용후보자',t1)
t1<-gsub('^14등급','차관',t1)
t1<-gsub('^12등급|^13등급','고위공무원 가',t1)
t1<-gsub('^10등급|^11등급','고위공무원 나',t1)
t1<-gsub('^9등급','3급',t1)
t1<-gsub('^6등급|7등급|8등급','4급',t1)
t1<-gsub('^5등급','5급',t1)
t1<-gsub('^4등급','6급',t1)
t1<-gsub('^3등급','7급',t1)
t1<-gsub('8 급','8급',t1)
t1<-gsub('연봉제5급','5급',t1)
t1<-gsub('전문경력관 나군','전문경력관 나군',t1)
t1<-gsub('전문경력관가군','전문경력관 가군',t1)
t1<-gsub('전문경력관나군','전문경력관 나군',t1)
t1<-gsub('전문경력관다군','전문경력관 다군',t1)
t1<-gsub('전문임기제 나간','전문경력관 나군',t1)
a[,3]<-str_trim(t1)
a[is.na(a)==TRUE]<-0
d<-a %>% group_by(X4,X8)%>% summarize(pay=sum(X2),people=sum(X10))
d<-d %>% mutate(total=pay/people)
dd<-dcast(d,X8~X4,sum)
a<-which(colnames(dd)=='봉급')
dd<-cbind(dd[,c(1,a)],dd[,-c(1,a)])
colnames(dd)[1]<-'직급'
dd[dd=='Inf']<-0
b<-arrange(dd,-봉급)
pat<-"^[0-9].*."
r<-b[,1][grep(pat,b[,1])]
u<-b[grep(pat,b[,1]),]
b[grep(pat,b[,1]),]<-u[order(r),]
text<-paste0(i,'평균')
assign(text,b)}
else if(length(lis[[i]])==12)
{data<-lis[[i]]
a<-data[-1,c('X2','X4','X8','X10')]
a$X10[is.na(a$X10)==TRUE]<-0
a<-filter(a, !X10==0)
### 급여 이름 정리
pat<-'(?<=\\.).*?(?=\\()'
t<-sapply(a[,2], function(x) str_extract(x,pat))
a[,2]<-str_trim(t)
a[is.na(a)==TRUE]<-0
### 직급 이름 정리
t1<-sapply(a[,3], function(x) str_split(x,'\\(')[[1]][1])
t1<-gsub('상당','',t1)
t1<-gsub('^차관.*.','차관',t1)
t1<-gsub('^장관.*.','장관',t1)
t1<-gsub('^채용후보자.*.','채용후보자',t1)
t1<-gsub('^ 채용후보자.*.','채용후보자',t1)
t1<-gsub('^14등급','차관',t1)
t1<-gsub('^12등급|^13등급','고위공무원 가',t1)
t1<-gsub('^10등급|^11등급','고위공무원 나',t1)
t1<-gsub('^9등급','3급',t1)
t1<-gsub('^6등급|7등급|8등급','4급',t1)
t1<-gsub('^5등급','5급',t1)
t1<-gsub('^4등급','6급',t1)
t1<-gsub('^3등급','7급',t1)
t1<-gsub('8 급','8급',t1)
t1<-gsub('연봉제5급','5급',t1)
t1<-gsub('전문경력관 나군','전문경력관 나군',t1)
t1<-gsub('전문경력관가군','전문경력관 가군',t1)
t1<-gsub('전문경력관나군','전문경력관 나군',t1)
t1<-gsub('전문경력관다군','전문경력관 다군',t1)
t1<-gsub('전문임기제 나간','전문경력관 나군',t1)
a[,3]<-str_trim(t1)
a[is.na(a)==TRUE]<-0
d<-a %>% group_by(X4,X8)%>% summarize(pay=sum(X2),people=sum(X10))
d<-d %>% mutate(total=pay/people)
dd<-dcast(d,X8~X4,sum)
a<-which(colnames(dd)=='봉급')
dd<-cbind(dd[,c(1,a)],dd[,-c(1,a)])
colnames(dd)[1]<-'직급'
dd[dd=='Inf']<-0
b<-arrange(dd,-봉급)
pat<-"^[0-9].*."
r<-b[,1][grep(pat,b[,1])]
u<-b[grep(pat,b[,1]),]
b[grep(pat,b[,1]),]<-u[order(r),]
text<-paste0(i,'평균')
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else
{data<-lis[[i]]
a<-data[-1,c('X2','X4','X8','X11')]
a$X11[is.na(a$X11)==TRUE]<-0
a<-filter(a, !X11==0)
### 급여 이름 정리
pat<-'(?<=\\.).*?(?=\\()'
t<-sapply(a[,2], function(x) str_extract(x,pat))
a[,2]<-str_trim(t)
a[is.na(a)==TRUE]<-0
### 직급 이름 정리
pat2<-'(?<=\\>).*'
t<-sapply(a[,3], function(x) str_extract(x,pat2))
t1<-sapply(t, function(x) str_split(x,'\\(')[[1]][1])
t1<-gsub('상당','',t1)
t1<-gsub('^차관.*.','차관',t1)
t1<-gsub('^장관.*.','장관',t1)
t1<-gsub('^채용후보자.*.','채용후보자',t1)
t1<-gsub('^ 채용후보자.*.','채용후보자',t1)
t1<-gsub('^14등급','차관',t1)
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t1<-gsub('^6등급|7등급|8등급','4급',t1)
t1<-gsub('^5등급','5급',t1)
t1<-gsub('^4등급','6급',t1)
t1<-gsub('^3등급','7급',t1)
t1<-gsub('8 급','8급',t1)
t1<-gsub('연봉제5급','5급',t1)
t1<-gsub('전문경력관 나군','전문경력관 나군',t1)
t1<-gsub('전문경력관가군','전문경력관 가군',t1)
t1<-gsub('전문경력관나군','전문경력관 나군',t1)
t1<-gsub('전문경력관다군','전문경력관 다군',t1)
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a[,3]<-str_trim(t1)
a[is.na(a)==TRUE]<-0
d<-a %>% group_by(X4,X8)%>% summarize(pay=sum(X2),people=sum(X11))
d<-d %>% mutate(total=pay/people)
dd<-dcast(d,X8~X4,sum)
a<-which(colnames(dd)=='봉급')
dd<-cbind(dd[,c(1,a)],dd[,-c(1,a)])
colnames(dd)[1]<-'직급'
dd[dd=='Inf']<-0
b<-arrange(dd,-봉급)
pat<-"^[0-9].*."
r<-b[,1][grep(pat,b[,1])]
u<-b[grep(pat,b[,1]),]
b[grep(pat,b[,1]),]<-u[order(r),]
text<-paste0(i,'평균')
assign(text,b)}
}
name1<-paste0(name,'평균')
lis_mean<-mget(name1)
####################### 데이터 처리 - 인원 합계1##########################
for(i in 1: length( name)){ #i<-1
text<-paste0('인원합계_',name[i])
print(text)
if(length(lis[[i]])==15)
{data<-lis[[i]]
a<-data[-1,c('X2','X4','X8','X10')]
a$X10[is.na(a$X10)==TRUE]<-0
a<-filter(a, !X10==0)
### 급여 이름 정리
pat<-'(?<=\\.).*?(?=\\()'
t<-sapply(a[,2], function(x) str_extract(x,pat))
a[,2]<-str_trim(t)
a[is.na(a)==TRUE]<-0
### 직급 이름 정리
pat2<-'(?<=\\>).*'
t<-sapply(a[,3], function(x) str_extract(x,pat2))
t1<-sapply(t, function(x) str_split(x,'\\(')[[1]][1])
t1<-gsub('상당','',t1)
t1<-gsub('^차관.*.','차관',t1)
t1<-gsub('^장관.*.','장관',t1)
t1<-gsub('^채용후보자.*.','채용후보자',t1)
t1<-gsub('^ 채용후보자.*.','채용후보자',t1)
t1<-gsub('^14등급','차관',t1)
t1<-gsub('^12등급|^13등급','고위공무원 가',t1)
t1<-gsub('^10등급|^11등급','고위공무원 나',t1)
t1<-gsub('^9등급','3급',t1)
t1<-gsub('^6등급|7등급|8등급','4급',t1)
t1<-gsub('^5등급','5급',t1)
t1<-gsub('^4등급','6급',t1)
t1<-gsub('^3등급','7급',t1)
t1<-gsub('8 급','8급',t1)
t1<-gsub('연봉제5급','5급',t1)
t1<-gsub('전문경력관 나군','전문경력관 나군',t1)
t1<-gsub('전문경력관가군','전문경력관 가군',t1)
t1<-gsub('전문경력관나군','전문경력관 나군',t1)
t1<-gsub('전문경력관다군','전문경력관 다군',t1)
t1<-gsub('전문임기제 나간','전문경력관 나군',t1)
a[,3]<-str_trim(t1)
a[is.na(a)==TRUE]<-0
d<-a %>% group_by(X4,X8)%>% summarize(people=sum(X10))
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dd<-dcast(d,X8~X4,sum)
a<-which(colnames(dd)=='봉급')
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colnames(dd)[1]<-'직급'
dd[dd=='Inf']<-0
cha<-lis_mean[[i]][,1]
a<-lapply(cha, function(x) x==dd[,1])
num<-do.call(rbind,lapply(a,function(x) which(x==TRUE)))
dd<-dd[num,]
t<-c(1,apply(dd[,-1],2,sum))
dd<-rbind(dd,t)
y<-apply(dd[,-1],1,sum)
dd<-cbind(dd,y)
dd[nrow(dd),1]<-'총합계'
colnames(dd)[[length(dd)]]<-'총합계'
text<-paste0(name[i],'인원')
assign(text,dd)}
else if(length(lis[[i]])==12)
{data<-lis[[i]]
a<-data[-1,c('X2','X4','X8','X10')]
a$X10[is.na(a$X10)==TRUE]<-0
a<-filter(a, !X10==0)
### 급여 이름 정리
pat<-'(?<=\\.).*?(?=\\()'
t<-sapply(a[,2], function(x) str_extract(x,pat))
a[,2]<-str_trim(t)
a[is.na(a)==TRUE]<-0
### 직급 이름 정리
t1<-sapply(a[,3], function(x) str_split(x,'\\(')[[1]][1])
t1<-gsub('상당','',t1)
t1<-gsub('^차관.*.','차관',t1)
t1<-gsub('^장관.*.','장관',t1)
t1<-gsub('^채용후보자.*.','채용후보자',t1)
t1<-gsub('^ 채용후보자.*.','채용후보자',t1)
t1<-gsub('^14등급','차관',t1)
t1<-gsub('^12등급|^13등급','고위공무원 가',t1)
t1<-gsub('^10등급|^11등급','고위공무원 나',t1)
t1<-gsub('^9등급','3급',t1)
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t1<-gsub('^5등급','5급',t1)
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a[,3]<-str_trim(t1)
a[is.na(a)==TRUE]<-0
d<-a %>% group_by(X4,X8)%>% summarize(people=sum(X10))
d<-d %>% mutate(total=people)
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dd<-cbind(dd[,c(1,a)],dd[,-c(1,a)])
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dd[dd=='Inf']<-0
cha<-lis_mean[[i]][,1]
a<-lapply(cha, function(x) x==dd[,1])
num<-do.call(rbind,lapply(a,function(x) which(x==TRUE)))
dd<-dd[num,]
t<-c(1,apply(dd[,-1],2,sum))
dd<-rbind(dd,t)
y<-apply(dd[,-1],1,sum)
dd<-cbind(dd,y)
dd[nrow(dd),1]<-'총합계'
colnames(dd)[[length(dd)]]<-'총합계'
text<-paste0(name[i],'인원')
assign(text,dd)}
else
{data<-lis[[i]]
a<-data[-1,c('X2','X4','X8','X11')]
a$X11[is.na(a$X11)==TRUE]<-0
a<-filter(a, !X11==0)
### 급여 이름 정리
pat<-'(?<=\\.).*?(?=\\()'
t<-sapply(a[,2], function(x) str_extract(x,pat))
a[,2]<-str_trim(t)
a[is.na(a)==TRUE]<-0
### 직급 이름 정리
pat2<-'(?<=\\>).*'
t<-sapply(a[,3], function(x) str_extract(x,pat2))
t1<-sapply(t, function(x) str_split(x,'\\(')[[1]][1])
t1<-gsub('상당','',t1)
t1<-gsub('^차관.*.','차관',t1)
t1<-gsub('^장관.*.','장관',t1)
t1<-gsub('^채용후보자.*.','채용후보자',t1)
t1<-gsub('^ 채용후보자.*.','채용후보자',t1)
t1<-gsub('^14등급','차관',t1)
t1<-gsub('^12등급|^13등급','고위공무원 가',t1)
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t1<-gsub('연봉제5급','5급',t1)
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t1<-gsub('전문경력관가군','전문경력관 가군',t1)
t1<-gsub('전문경력관나군','전문경력관 나군',t1)
t1<-gsub('전문경력관다군','전문경력관 다군',t1)
t1<-gsub('전문임기제 나간','전문경력관 나군',t1)
a[,3]<-str_trim(t1)
a[is.na(a)==TRUE]<-0
d<-a %>% group_by(X4,X8)%>% summarize(people=sum(X11))
d<-d %>% mutate(total=people)
dd<-dcast(d,X8~X4,sum)
a<-which(colnames(dd)=='봉급')
dd<-cbind(dd[,c(1,a)],dd[,-c(1,a)])
colnames(dd)[1]<-'직급'
dd[dd=='Inf']<-0
cha<-lis_mean[[i]][,1]
a<-lapply(cha, function(x) x==dd[,1])
num<-do.call(rbind,lapply(a,function(x) which(x==TRUE)))
dd<-dd[num,]
t<-c(1,apply(dd[,-1],2,sum))
dd<-rbind(dd,t)
y<-apply(dd[,-1],1,sum)
dd<-cbind(dd,y)
dd[nrow(dd),1]<-'총합계'
colnames(dd)[[length(dd)]]<-'총합계'
text<-paste0(name[i],'인원')
assign(text,dd)}
}
name2<-paste0(name,'인원')
lis_people<-mget(name2)
######################## 데이터 처리 -총합1 ##########################################
for(i in 1: length(name)){ #i<-3
text<-paste0('급여총합_',name[i])
print(text)
if(length(lis[[i]])==15)
{data<-lis[[i]]
a<-data[-1,c('X2','X4','X8','X10')]
a$X10[is.na(a$X10)==TRUE]<-0
a<-filter(a, !X10==0)
### 급여 이름 정리
pat<-'(?<=\\.).*?(?=\\()'
t<-sapply(a[,2], function(x) str_extract(x,pat))
a[,2]<-str_trim(t)
a[is.na(a)==TRUE]<-0
### 직급 이름 정리
pat2<-'(?<=\\>).*'
t<-sapply(a[,3], function(x) str_extract(x,pat2))
t1<-sapply(t, function(x) str_split(x,'\\(')[[1]][1])
t1<-gsub('상당','',t1)
t1<-gsub('^차관.*.','차관',t1)
t1<-gsub('^장관.*.','장관',t1)
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t1<-gsub('^ 채용후보자.*.','채용후보자',t1)
t1<-gsub('^14등급','차관',t1)
t1<-gsub('^12등급|^13등급','고위공무원 가',t1)
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a[is.na(a)==TRUE]<-0
d<-a %>% group_by(X4,X8)%>% summarize(pay=sum(X2))
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dd<-dcast(d,X8~X4,sum)
a<-which(colnames(dd)=='봉급')
dd<-cbind(dd[,c(1,a)],dd[,-c(1,a)])
colnames(dd)[1]<-'직급'
dd[dd=='Inf']<-0
cha<-lis_mean[[i]][,1]
a<-lapply(cha, function(x) x==dd[,1])
num<-do.call(rbind,lapply(a,function(x) which(x==TRUE)))
dd<-dd[num,]
t<-c(1,apply(dd[,-1],2,sum))
dd<-rbind(dd,t)
y<-apply(dd[,-1],1,sum)
dd<-cbind(dd,y)
dd[nrow(dd),1]<-'총합계'
colnames(dd)[[length(dd)]]<-'총합계'
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else if(length(lis[[i]])==12)
{data<-lis[[i]]
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a<-filter(a, !X10==0)
### 급여 이름 정리
pat<-'(?<=\\.).*?(?=\\()'
t<-sapply(a[,2], function(x) str_extract(x,pat))
a[,2]<-str_trim(t)
a[is.na(a)==TRUE]<-0
### 직급 이름 정리
t1<-sapply(a[,3], function(x) str_split(x,'\\(')[[1]][1])
t1<-gsub('상당','',t1)
t1<-gsub('^차관.*.','차관',t1)
t1<-gsub('^장관.*.','장관',t1)
t1<-gsub('^채용후보자.*.','채용후보자',t1)
t1<-gsub('^ 채용후보자.*.','채용후보자',t1)
t1<-gsub('^14등급','차관',t1)
t1<-gsub('^12등급|^13등급','고위공무원 가',t1)
t1<-gsub('^10등급|^11등급','고위공무원 나',t1)
t1<-gsub('^9등급','3급',t1)
t1<-gsub('^6등급|7등급|8등급','4급',t1)
t1<-gsub('^5등급','5급',t1)
t1<-gsub('^4등급','6급',t1)
t1<-gsub('^3등급','7급',t1)
t1<-gsub('8 급','8급',t1)
t1<-gsub('연봉제5급','5급',t1)
t1<-gsub('전문경력관 나군','전문경력관 나군',t1)
t1<-gsub('전문경력관가군','전문경력관 가군',t1)
t1<-gsub('전문경력관나군','전문경력관 나군',t1)
t1<-gsub('전문경력관다군','전문경력관 다군',t1)
t1<-gsub('전문임기제 나간','전문경력관 나군',t1)
a[,3]<-str_trim(t1)
a[is.na(a)==TRUE]<-0
d<-a %>% group_by(X4,X8)%>% summarize(pay=sum(X2))
d<-d %>% mutate(total=pay)
dd<-dcast(d,X8~X4,sum)
a<-which(colnames(dd)=='봉급')
dd<-cbind(dd[,c(1,a)],dd[,-c(1,a)])
colnames(dd)[1]<-'직급'
dd[dd=='Inf']<-0
cha<-lis_mean[[i]][,1]
a<-lapply(cha, function(x) x==dd[,1])
num<-do.call(rbind,lapply(a,function(x) which(x==TRUE)))
dd<-dd[num,]
t<-c(1,apply(dd[,-1],2,sum))
dd<-rbind(dd,t)
y<-apply(dd[,-1],1,sum)
dd<-cbind(dd,y)
dd[nrow(dd),1]<-'총합계'
colnames(dd)[[length(dd)]]<-'총합계'
text<-paste0(name[i],'총합')
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else
{data<-lis[[i]]
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a<-filter(a, !X11==0)
### 급여 이름 정리
pat<-'(?<=\\.).*?(?=\\()'
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a[,2]<-str_trim(t)
a[is.na(a)==TRUE]<-0
### 직급 이름 정리
pat2<-'(?<=\\>).*'
t<-sapply(a[,3], function(x) str_extract(x,pat2))
t1<-sapply(t, function(x) str_split(x,'\\(')[[1]][1])
t1<-gsub('상당','',t1)
t1<-gsub('^차관.*.','차관',t1)
t1<-gsub('^장관.*.','장관',t1)
t1<-gsub('^채용후보자.*.','채용후보자',t1)
t1<-gsub('^ 채용후보자.*.','채용후보자',t1)
t1<-gsub('^14등급','차관',t1)
t1<-gsub('^12등급|^13등급','고위공무원 가',t1)
t1<-gsub('^10등급|^11등급','고위공무원 나',t1)
t1<-gsub('^9등급','3급',t1)
t1<-gsub('^6등급|7등급|8등급','4급',t1)
t1<-gsub('^5등급','5급',t1)
t1<-gsub('^4등급','6급',t1)
t1<-gsub('^3등급','7급',t1)
t1<-gsub('8 급','8급',t1)
t1<-gsub('연봉제5급','5급',t1)
t1<-gsub('전문경력관 나군','전문경력관 나군',t1)
t1<-gsub('전문경력관가군','전문경력관 가군',t1)
t1<-gsub('전문경력관나군','전문경력관 나군',t1)
t1<-gsub('전문경력관다군','전문경력관 다군',t1)
t1<-gsub('전문임기제 나간','전문경력관 나군',t1)
a[,3]<-str_trim(t1)
a[is.na(a)==TRUE]<-0
d<-a %>% group_by(X4,X8)%>% summarize(pay=sum(X2))
d<-d %>% mutate(total=pay)
dd<-dcast(d,X8~X4,sum)
a<-which(colnames(dd)=='봉급')
dd<-cbind(dd[,c(1,a)],dd[,-c(1,a)])
colnames(dd)[1]<-'직급'
dd[dd=='Inf']<-0
cha<-lis_mean[[i]][,1]
a<-lapply(cha, function(x) x==dd[,1])
num<-do.call(rbind,lapply(a,function(x) which(x==TRUE)))
dd<-dd[num,]
t<-c(1,apply(dd[,-1],2,sum))
dd<-rbind(dd,t)
y<-apply(dd[,-1],1,sum)
dd<-cbind(dd,y)
dd[nrow(dd),1]<-'총합계'
colnames(dd)[[length(dd)]]<-'총합계'
text<-paste0(name[i],'총합')
assign(text,dd)}
}
name3<-paste0(name,'총합')
lis_pay<-mget(name3)
############################### 데이터 처리 - 평균 총합 구하기
for(i in 1:length(name)){
pay<-lis_pay[[i]]
people<-lis_people[[i]]
x<-pay[nrow(pay),-c(1,length(pay))]/people[nrow(people),-c(1,length(pay))]
직급='총합계'
t<-cbind(직급,x)
lis_mean[[i]]<-rbind(lis_mean[[i]],t)
총합계<-pay[,length(pay)]/people[,2]
lis_mean[[i]]<-cbind(lis_mean[[i]],총합계)
lis_mean[[i]][lis_mean[[i]]==Inf]<-0
assign(name1[[i]],lis_mean[[i]])
}
for(i in 1: length(name)){
a<-rbind(lis_pay[[i]],colnames(lis_pay[[i]]),lis_people[[i]],colnames(lis_pay[[i]]),lis_mean[[i]])
text<-paste0(name[i],'통합')
assign(text,a)
}
text<-paste0(name,'통합')
lis_all<-mget(text)
### ############################데이터 처리 -완성본 코딩
for(i in 1:length(name)){ #i<-32
print(name[i])
data<-lis[[i]]
if(length(data)==12){data1<-data[,c(1,3,2)]
### 단가 추가
first<-data1[,2]
first<- sapply(first, function(x) str_split(x, '\\*')[[1]][1])
first<-gsub('원|\\=','',first)
data2<-cbind(data1,first)
### 1.에서 . 분리 후 앞 부분
second<-data[,4]
second<- sapply(second, function(x) str_split(x, '\\.')[[1]][1])
data3<-cbind(data2,as.numeric(second))
### 수당1
third<-data[,4]
third<- sapply(third, function(x) str_split(x, '\\.')[[1]][2])
third<- sapply(third, function(x) str_split(x, '\\(')[[1]][1])
data4<-cbind(data3,third)
### 수당_괄호
fourth<-data[,4]
fourth<- sapply(fourth, function(x) str_split(x, '\\.')[[1]][2])
fourth<- sapply(fourth, function(x) str_split(x, '\\(')[[1]][2])
fourth<-gsub('\\)','',fourth)
data5<-cbind(data4,fourth)
### 가.
fifth<-NA
data6<-cbind(data5,fifth)
### 수당2
sixth<-data[,5]
data7<-cbind(data6,sixth)
### 수당2_괄호
seventh<-data[,5]
seventh<- sapply(seventh, function(x) str_split(x, '\\(')[[1]][2])
seventh<- gsub('\\)','',seventh)
data8<-cbind(data7,seventh)
### 1)
eightth<-NA
data9<-cbind(data8,as.numeric(eightth))
### 직-유형
nineth<-data[,6]
data10<-cbind(data9,nineth)
### 가)
tenth<-NA
data11<-cbind(data10,tenth)
### 연봉제
eleventh<-data[,7]
data12<-cbind(data11,eleventh)
### 1>
twelfth<-NA
data13<-cbind(data12,as.numeric(twelfth))
### 직급
thirteenth<- data[,8]
thirteenth<- sapply(thirteenth, function(x) str_split(x, '\\(')[[1]][1])
data14<-cbind(data13,thirteenth)
### 명
data15<-cbind(data14,data[,10])
colnames(data15)<-c('연번','산식','금액','단가','1.','수당','수당_괄호','가.','수당2','수당2_괄호','1)','직-유형','가)','연봉제','1>','직급','명')
text<-paste0(name[i],'완성본')
assign(text,data15)
}
else{
### 금액까지 가져오기
data1<-data[,c(1,3,2)]
### 단가 추가
first<-data1[,2]
first<- sapply(first, function(x) str_split(x, '\\*')[[1]][1])
first<-gsub('원|\\=','',first)
data2<-cbind(data1,first)
### 1.에서 . 분리 후 앞 부분
second<-data[,4]
second<- sapply(second, function(x) str_split(x, '\\.')[[1]][1])
data3<-cbind(data2,as.numeric(second))
### 수당1
third<-data[,4]
third<- sapply(third, function(x) str_split(x, '\\.')[[1]][2])
third<- sapply(third, function(x) str_split(x, '\\(')[[1]][1])
data4<-cbind(data3,third)
### 수당_괄호
fourth<-data[,4]
fourth<- sapply(fourth, function(x) str_split(x, '\\.')[[1]][2])
fourth<- sapply(fourth, function(x) str_split(x, '\\(')[[1]][2])
fourth<-gsub('\\)','',fourth)
data5<-cbind(data4,fourth)
### 가.
fifth<-data[,5]
fifth<- sapply(fifth, function(x) str_split(x, '\\.')[[1]][1])
data6<-cbind(data5,fifth)
### 수당2
sixth<-data[,5]
sixth<- sapply(sixth, function(x) str_split(x, '\\.')[[1]][2])
sixth<- sapply(sixth, function(x) str_split(x, '\\(')[[1]][1])
data7<-cbind(data6,sixth)
### 수당2_괄호
seventh<-data[,5]
seventh<- sapply(seventh, function(x) str_split(x, '\\.')[[1]][2])
seventh<- sapply(seventh, function(x) str_split(x, '\\(')[[1]][2])
seventh<- gsub('\\)','',seventh)
data8<-cbind(data7,seventh)
### 1)
eightth<-data[,6]
eightth<- sapply(eightth, function(x) str_split(x, '\\)')[[1]][1])
data9<-cbind(data8,as.numeric(eightth))
### 직-유형
nineth<-data[,6]
nineth<- sapply(nineth, function(x) str_split(x, '\\)')[[1]][2])
data10<-cbind(data9,nineth)
### 가)
tenth<-data[,7]
tenth<- sapply(tenth, function(x) str_split(x, '\\)')[[1]][1])
data11<-cbind(data10,tenth)
### 연봉제
eleventh<-data[,7]
eleventh<- sapply(eleventh, function(x) str_split(x, '\\)')[[1]][2])
data12<-cbind(data11,eleventh)
### 1>
twelfth<- data[,8]
twelfth<- sapply(twelfth, function(x) str_split(x, '\\>')[[1]][1])
data13<-cbind(data12,as.numeric(twelfth))
### 직급
thirteenth<- data[,8]
thirteenth<- sapply(thirteenth, function(x) str_split(x, '\\>')[[1]][2])
thirteenth<- sapply(thirteenth, function(x) str_split(x, '\\(')[[1]][1])
data14<-cbind(data13,thirteenth)
### 명
if(length(data)==16){
data15<-cbind(data14,data[,11])
}
else{data15<-cbind(data14,data[,10])}
colnames(data15)<-c('연번','산식','금액','단가','1.','수당','수당_괄호','가.','수당2','수당2_괄호','1)','직-유형','가)','연봉제','1>','직급','명')
text<-paste0(name[i],'완성본')
assign(text,data15)}
}
text<-paste0(name,'완성본')
lis_end<-mget(text)
##########################################################통계표 2번#########################
#########################데이터 처리2 - 평균###########################################
for(i in name){ #i<-3
text<-paste0('평균',i)
print(text)
if(length(lis[[i]])==15)
{data<-lis[[i]]
a<-data[-1,c('X2','X4','X8','X10')]
a$X10[is.na(a$X10)==TRUE]<-0
a<-filter(a, !X10==0)
### 급여 이름 정리
pat<-'(?<=\\.).*?(?=\\()'
t<-sapply(a[,2], function(x) str_extract(x,pat))
a[,2]<-str_trim(t)
a[is.na(a)==TRUE]<-0
### 직급 이름 정리
pat2<-'(?<=\\>).*'
t<-sapply(a[,3], function(x) str_extract(x,pat2))
t1<-sapply(t, function(x) str_split(x,'\\(')[[1]][1])
t1<-gsub('^차관.*.','차관',t1)
t1<-gsub('^장관.*.','장관',t1)
t1<-gsub('^채용후보자.*.','채용후보자',t1)
t1<-gsub('^ 채용후보자.*.','채용후보자',t1)
t1<-gsub('8 급','8급',t1)
t1<-gsub('연봉제5급','5급',t1)
t1<-gsub('전문경력관 나군','전문경력관 나군',t1)
t1<-gsub('전문경력관가군','전문경력관 가군',t1)
t1<-gsub('전문경력관나군','전문경력관 나군',t1)
t1<-gsub('전문경력관다군','전문경력관 다군',t1)
t1<-gsub('전문임기제 나간','전문경력관 나군',t1)
a[,3]<-str_trim(t1)
a[is.na(a)==TRUE]<-0
d<-a %>% group_by(X4,X8)%>% summarize(pay=sum(X2),people=sum(X10))
d<-d %>% mutate(total=pay/people)
dd<-dcast(d,X8~X4,sum)
a<-which(colnames(dd)=='봉급')
dd<-cbind(dd[,c(1,a)],dd[,-c(1,a)])
colnames(dd)[1]<-'직급'
dd[dd=='Inf']<-0
b<-arrange(dd,-봉급)
text<-paste0(i,'평균2')
assign(text,b)}
else if(length(lis[[i]])==12)
{data<-lis[[i]]
a<-data[-1,c('X2','X4','X8','X10')]
a$X10[is.na(a$X10)==TRUE]<-0
a<-filter(a, !X10==0)
### 급여 이름 정리
pat<-'(?<=\\.).*?(?=\\()'
t<-sapply(a[,2], function(x) str_extract(x,pat))
a[,2]<-str_trim(t)
a[is.na(a)==TRUE]<-0
### 직급 이름 정리
t1<-sapply(a[,3], function(x) str_split(x,'\\(')[[1]][1])
t1<-gsub('^차관.*.','차관',t1)
t1<-gsub('^장관.*.','장관',t1)
t1<-gsub('^채용후보자.*.','채용후보자',t1)
t1<-gsub('^ 채용후보자.*.','채용후보자',t1)
t1<-gsub('8 급','8급',t1)
t1<-gsub('연봉제5급','5급',t1)
t1<-gsub('전문경력관 나군','전문경력관 나군',t1)
t1<-gsub('전문경력관가군','전문경력관 가군',t1)
t1<-gsub('전문경력관나군','전문경력관 나군',t1)
t1<-gsub('전문경력관다군','전문경력관 다군',t1)
t1<-gsub('전문임기제 나간','전문경력관 나군',t1)
a[,3]<-str_trim(t1)
a[is.na(a)==TRUE]<-0
d<-a %>% group_by(X4,X8)%>% summarize(pay=sum(X2),people=sum(X10))
d<-d %>% mutate(total=pay/people)
dd<-dcast(d,X8~X4,sum)
a<-which(colnames(dd)=='봉급')
dd<-cbind(dd[,c(1,a)],dd[,-c(1,a)])
colnames(dd)[1]<-'직급'
dd[dd=='Inf']<-0
b<-arrange(dd,-봉급)
text<-paste0(i,'평균2')
assign(text,b)}
else
{data<-lis[[i]]
a<-data[-1,c('X2','X4','X8','X11')]
a$X11[is.na(a$X11)==TRUE]<-0
a<-filter(a, !X11==0)
### 급여 이름 정리
pat<-'(?<=\\.).*?(?=\\()'
t<-sapply(a[,2], function(x) str_extract(x,pat))
a[,2]<-str_trim(t)
a[is.na(a)==TRUE]<-0
### 직급 이름 정리
pat2<-'(?<=\\>).*'
t<-sapply(a[,3], function(x) str_extract(x,pat2))
t1<-sapply(t, function(x) str_split(x,'\\(')[[1]][1])
t1<-gsub('^차관.*.','차관',t1)
t1<-gsub('^장관.*.','장관',t1)
t1<-gsub('^채용후보자.*.','채용후보자',t1)
t1<-gsub('^ 채용후보자.*.','채용후보자',t1)
t1<-gsub('8 급','8급',t1)
t1<-gsub('연봉제5급','5급',t1)
t1<-gsub('전문경력관 나군','전문경력관 나군',t1)
t1<-gsub('전문경력관가군','전문경력관 가군',t1)
t1<-gsub('전문경력관나군','전문경력관 나군',t1)
t1<-gsub('전문경력관다군','전문경력관 다군',t1)
t1<-gsub('전문임기제 나간','전문경력관 나군',t1)
a[,3]<-str_trim(t1)
a[is.na(a)==TRUE]<-0
d<-a %>% group_by(X4,X8)%>% summarize(pay=sum(X2),people=sum(X11))
d<-d %>% mutate(total=pay/people)
dd<-dcast(d,X8~X4,sum)
a<-which(colnames(dd)=='봉급')
dd<-cbind(dd[,c(1,a)],dd[,-c(1,a)])
colnames(dd)[1]<-'직급'
dd[dd=='Inf']<-0
b<-arrange(dd,-봉급)
text<-paste0(i,'평균2')
assign(text,b)}
}
name11<-paste0(name,'평균2')
lis_mean2<-mget(name11)
####################### 데이터 처리2 - 인원2 합계##########################
for(i in 1: length( name)){ #i<-1
text<-paste0('인원2합계_',name[i])
print(text)
if(length(lis[[i]])==15)
{data<-lis[[i]]
a<-data[-1,c('X2','X4','X8','X10')]
a$X10[is.na(a$X10)==TRUE]<-0
a<-filter(a, !X10==0)
### 급여 이름 정리
pat<-'(?<=\\.).*?(?=\\()'
t<-sapply(a[,2], function(x) str_extract(x,pat))
a[,2]<-str_trim(t)
a[is.na(a)==TRUE]<-0
### 직급 이름 정리
pat2<-'(?<=\\>).*'
t<-sapply(a[,3], function(x) str_extract(x,pat2))
t1<-sapply(t, function(x) str_split(x,'\\(')[[1]][1])
t1<-gsub('^차관.*.','차관',t1)
t1<-gsub('^장관.*.','장관',t1)
t1<-gsub('^채용후보자.*.','채용후보자',t1)
t1<-gsub('^ 채용후보자.*.','채용후보자',t1)
t1<-gsub('8 급','8급',t1)
t1<-gsub('연봉제5급','5급',t1)
t1<-gsub('전문경력관 나군','전문경력관 나군',t1)
t1<-gsub('전문경력관가군','전문경력관 가군',t1)
t1<-gsub('전문경력관나군','전문경력관 나군',t1)
t1<-gsub('전문경력관다군','전문경력관 다군',t1)
t1<-gsub('전문임기제 나간','전문경력관 나군',t1)
a[,3]<-str_trim(t1)
a[is.na(a)==TRUE]<-0
d<-a %>% group_by(X4,X8)%>% summarize(people=sum(X10))
d<-d %>% mutate(total=people)
dd<-dcast(d,X8~X4,sum)
a<-which(colnames(dd)=='봉급')
dd<-cbind(dd[,c(1,a)],dd[,-c(1,a)])
colnames(dd)[1]<-'직급'
dd[dd=='Inf']<-0
cha<-lis_mean2[[i]][,1]
a<-lapply(cha, function(x) x==dd[,1])
num<-do.call(rbind,lapply(a,function(x) which(x==TRUE)))
dd<-dd[num,]
t<-c(1,apply(dd[,-1],2,sum))
dd<-rbind(dd,t)
y<-apply(dd[,-1],1,sum)
dd<-cbind(dd,y)
dd[nrow(dd),1]<-'총합계'
colnames(dd)[[length(dd)]]<-'총합계'
text<-paste0(name[i],'인원2')
assign(text,dd)}
else if(length(lis[[i]])==12)
{data<-lis[[i]]
a<-data[-1,c('X2','X4','X8','X10')]
a$X10[is.na(a$X10)==TRUE]<-0
a<-filter(a, !X10==0)
### 급여 이름 정리
pat<-'(?<=\\.).*?(?=\\()'
t<-sapply(a[,2], function(x) str_extract(x,pat))
a[,2]<-str_trim(t)
a[is.na(a)==TRUE]<-0
### 직급 이름 정리
t1<-sapply(a[,3], function(x) str_split(x,'\\(')[[1]][1])
t1<-gsub('^차관.*.','차관',t1)
t1<-gsub('^장관.*.','장관',t1)
t1<-gsub('^채용후보자.*.','채용후보자',t1)
t1<-gsub('^ 채용후보자.*.','채용후보자',t1)
t1<-gsub('8 급','8급',t1)
t1<-gsub('연봉제5급','5급',t1)
t1<-gsub('전문경력관 나군','전문경력관 나군',t1)
t1<-gsub('전문경력관가군','전문경력관 가군',t1)
t1<-gsub('전문경력관나군','전문경력관 나군',t1)
t1<-gsub('전문경력관다군','전문경력관 다군',t1)
t1<-gsub('전문임기제 나간','전문경력관 나군',t1)
a[,3]<-str_trim(t1)
a[is.na(a)==TRUE]<-0
d<-a %>% group_by(X4,X8)%>% summarize(people=sum(X10))
d<-d %>% mutate(total=people)
dd<-dcast(d,X8~X4,sum)
a<-which(colnames(dd)=='봉급')
dd<-cbind(dd[,c(1,a)],dd[,-c(1,a)])
colnames(dd)[1]<-'직급'
dd[dd=='Inf']<-0
cha<-lis_mean2[[i]][,1]
a<-lapply(cha, function(x) x==dd[,1])
num<-do.call(rbind,lapply(a,function(x) which(x==TRUE)))
dd<-dd[num,]
t<-c(1,apply(dd[,-1],2,sum))
dd<-rbind(dd,t)
y<-apply(dd[,-1],1,sum)
dd<-cbind(dd,y)
dd[nrow(dd),1]<-'총합계'
colnames(dd)[[length(dd)]]<-'총합계'
text<-paste0(name[i],'인원2')
assign(text,dd)}
else
{data<-lis[[i]]
a<-data[-1,c('X2','X4','X8','X11')]
a$X11[is.na(a$X11)==TRUE]<-0
a<-filter(a, !X11==0)
### 급여 이름 정리
pat<-'(?<=\\.).*?(?=\\()'
t<-sapply(a[,2], function(x) str_extract(x,pat))
a[,2]<-str_trim(t)
a[is.na(a)==TRUE]<-0
### 직급 이름 정리
pat2<-'(?<=\\>).*'
t<-sapply(a[,3], function(x) str_extract(x,pat2))
t1<-sapply(t, function(x) str_split(x,'\\(')[[1]][1])
t1<-gsub('^차관.*.','차관',t1)
t1<-gsub('^장관.*.','장관',t1)
t1<-gsub('^채용후보자.*.','채용후보자',t1)
t1<-gsub('^ 채용후보자.*.','채용후보자',t1)
t1<-gsub('8 급','8급',t1)
t1<-gsub('연봉제5급','5급',t1)
t1<-gsub('전문경력관 나군','전문경력관 나군',t1)
t1<-gsub('전문경력관가군','전문경력관 가군',t1)
t1<-gsub('전문경력관나군','전문경력관 나군',t1)
t1<-gsub('전문경력관다군','전문경력관 다군',t1)
t1<-gsub('전문임기제 나간','전문경력관 나군',t1)
a[,3]<-str_trim(t1)
a[is.na(a)==TRUE]<-0
d<-a %>% group_by(X4,X8)%>% summarize(people=sum(X11))
d<-d %>% mutate(total=people)
dd<-dcast(d,X8~X4,sum)
a<-which(colnames(dd)=='봉급')
dd<-cbind(dd[,c(1,a)],dd[,-c(1,a)])
colnames(dd)[1]<-'직급'
dd[dd=='Inf']<-0
cha<-lis_mean2[[i]][,1]
a<-lapply(cha, function(x) x==dd[,1])
num<-do.call(rbind,lapply(a,function(x) which(x==TRUE)))
dd<-dd[num,]
t<-c(1,apply(dd[,-1],2,sum))
dd<-rbind(dd,t)
y<-apply(dd[,-1],1,sum)
dd<-cbind(dd,y)
dd[nrow(dd),1]<-'총합계'
colnames(dd)[[length(dd)]]<-'총합계'
text<-paste0(name[i],'인원2')
assign(text,dd)}
}
name22<-paste0(name,'인원2')
lis_people2<-mget(name22)
######################## 데이터 처리2 -총합2 ##########################################
for(i in 1: length(name)){ #i<-3
text<-paste0('급여총합2_',name[i])
print(text)
if(length(lis[[i]])==15)
{data<-lis[[i]]
a<-data[-1,c('X2','X4','X8','X10')]
a$X10[is.na(a$X10)==TRUE]<-0
a<-filter(a, !X10==0)
### 급여 이름 정리
pat<-'(?<=\\.).*?(?=\\()'
t<-sapply(a[,2], function(x) str_extract(x,pat))
a[,2]<-str_trim(t)
a[is.na(a)==TRUE]<-0
### 직급 이름 정리
pat2<-'(?<=\\>).*'
t<-sapply(a[,3], function(x) str_extract(x,pat2))
t1<-sapply(t, function(x) str_split(x,'\\(')[[1]][1])
t1<-gsub('^차관.*.','차관',t1)
t1<-gsub('^장관.*.','장관',t1)
t1<-gsub('^채용후보자.*.','채용후보자',t1)
t1<-gsub('^ 채용후보자.*.','채용후보자',t1)
t1<-gsub('8 급','8급',t1)
t1<-gsub('연봉제5급','5급',t1)
t1<-gsub('전문경력관 나군','전문경력관 나군',t1)
t1<-gsub('전문경력관가군','전문경력관 가군',t1)
t1<-gsub('전문경력관나군','전문경력관 나군',t1)
t1<-gsub('전문경력관다군','전문경력관 다군',t1)
t1<-gsub('전문임기제 나간','전문경력관 나군',t1)
a[,3]<-str_trim(t1)
a[is.na(a)==TRUE]<-0
d<-a %>% group_by(X4,X8)%>% summarize(pay=sum(X2))
d<-d %>% mutate(total=pay)
dd<-dcast(d,X8~X4,sum)
a<-which(colnames(dd)=='봉급')
dd<-cbind(dd[,c(1,a)],dd[,-c(1,a)])
colnames(dd)[1]<-'직급'
dd[dd=='Inf']<-0
cha<-lis_mean2[[i]][,1]
a<-lapply(cha, function(x) x==dd[,1])
num<-do.call(rbind,lapply(a,function(x) which(x==TRUE)))
dd<-dd[num,]
t<-c(1,apply(dd[,-1],2,sum))
dd<-rbind(dd,t)
y<-apply(dd[,-1],1,sum)
dd<-cbind(dd,y)
dd[nrow(dd),1]<-'총합계'
colnames(dd)[[length(dd)]]<-'총합계'
text<-paste0(name[i],'총합2')
assign(text,dd)}
else if(length(lis[[i]])==12)
{data<-lis[[i]]
a<-data[-1,c('X2','X4','X8','X10')]
a$X10[is.na(a$X10)==TRUE]<-0
a<-filter(a, !X10==0)
### 급여 이름 정리
pat<-'(?<=\\.).*?(?=\\()'
t<-sapply(a[,2], function(x) str_extract(x,pat))
a[,2]<-str_trim(t)
a[is.na(a)==TRUE]<-0
### 직급 이름 정리
t1<-sapply(a[,3], function(x) str_split(x,'\\(')[[1]][1])
t1<-gsub('^차관.*.','차관',t1)
t1<-gsub('^장관.*.','장관',t1)
t1<-gsub('^채용후보자.*.','채용후보자',t1)
t1<-gsub('^ 채용후보자.*.','채용후보자',t1)
t1<-gsub('8 급','8급',t1)
t1<-gsub('연봉제5급','5급',t1)
t1<-gsub('전문경력관 나군','전문경력관 나군',t1)
t1<-gsub('전문경력관가군','전문경력관 가군',t1)
t1<-gsub('전문경력관나군','전문경력관 나군',t1)
t1<-gsub('전문경력관다군','전문경력관 다군',t1)
t1<-gsub('전문임기제 나간','전문경력관 나군',t1)
a[,3]<-str_trim(t1)
a[is.na(a)==TRUE]<-0
d<-a %>% group_by(X4,X8)%>% summarize(pay=sum(X2))
d<-d %>% mutate(total=pay)
dd<-dcast(d,X8~X4,sum)
a<-which(colnames(dd)=='봉급')
dd<-cbind(dd[,c(1,a)],dd[,-c(1,a)])
colnames(dd)[1]<-'직급'
dd[dd=='Inf']<-0
cha<-lis_mean2[[i]][,1]
a<-lapply(cha, function(x) x==dd[,1])
num<-do.call(rbind,lapply(a,function(x) which(x==TRUE)))
dd<-dd[num,]
t<-c(1,apply(dd[,-1],2,sum))
dd<-rbind(dd,t)
y<-apply(dd[,-1],1,sum)
dd<-cbind(dd,y)
dd[nrow(dd),1]<-'총합계'
colnames(dd)[[length(dd)]]<-'총합계'
text<-paste0(name[i],'총합2')
assign(text,dd)}
else
{data<-lis[[i]]
a<-data[-1,c('X2','X4','X8','X11')]
a$X11[is.na(a$X11)==TRUE]<-0
a<-filter(a, !X11==0)
### 급여 이름 정리
pat<-'(?<=\\.).*?(?=\\()'
t<-sapply(a[,2], function(x) str_extract(x,pat))
a[,2]<-str_trim(t)
a[is.na(a)==TRUE]<-0
### 직급 이름 정리
pat2<-'(?<=\\>).*'
t<-sapply(a[,3], function(x) str_extract(x,pat2))
t1<-sapply(t, function(x) str_split(x,'\\(')[[1]][1])
t1<-gsub('^차관.*.','차관',t1)
t1<-gsub('^장관.*.','장관',t1)
t1<-gsub('^채용후보자.*.','채용후보자',t1)
t1<-gsub('^ 채용후보자.*.','채용후보자',t1)
t1<-gsub('8 급','8급',t1)
t1<-gsub('연봉제5급','5급',t1)
t1<-gsub('전문경력관 나군','전문경력관 나군',t1)
t1<-gsub('전문경력관가군','전문경력관 가군',t1)
t1<-gsub('전문경력관나군','전문경력관 나군',t1)
t1<-gsub('전문경력관다군','전문경력관 다군',t1)
t1<-gsub('전문임기제 나간','전문경력관 나군',t1)
a[,3]<-str_trim(t1)
a[is.na(a)==TRUE]<-0
d<-a %>% group_by(X4,X8)%>% summarize(pay=sum(X2))
d<-d %>% mutate(total=pay)
dd<-dcast(d,X8~X4,sum)
a<-which(colnames(dd)=='봉급')
dd<-cbind(dd[,c(1,a)],dd[,-c(1,a)])
colnames(dd)[1]<-'직급'
dd[dd=='Inf']<-0
cha<-lis_mean2[[i]][,1]
a<-lapply(cha, function(x) x==dd[,1])
num<-do.call(rbind,lapply(a,function(x) which(x==TRUE)))
dd<-dd[num,]
t<-c(1,apply(dd[,-1],2,sum))
dd<-rbind(dd,t)
y<-apply(dd[,-1],1,sum)
dd<-cbind(dd,y)
dd[nrow(dd),1]<-'총합계'
colnames(dd)[[length(dd)]]<-'총합계'
text<-paste0(name[i],'총합2')
assign(text,dd)}
}
name33<-paste0(name,'총합2')
lis_pay2<-mget(name33)
############################### 데이터 처리2 - 평균 총합2 구하기
for(i in 1:length(name)){
pay<-lis_pay2[[i]]
people<-lis_people2[[i]]
x<-pay[nrow(pay),-c(1,length(pay))]/people[nrow(people),-c(1,length(pay))]
직급='총합계'
t<-cbind(직급,x)
lis_mean2[[i]]<-rbind(lis_mean2[[i]],t)
총합계<-pay[,length(pay)]/people[,2]
lis_mean2[[i]]<-cbind(lis_mean2[[i]],총합계)
lis_mean2[[i]][lis_mean2[[i]]==Inf]<-0
assign(name11[[i]],lis_mean2[[i]])
}
for(i in 1: length(name)){
a<-rbind(lis_pay2[[i]],colnames(lis_pay2[[i]]),lis_people2[[i]],colnames(lis_pay2[[i]]),lis_mean2[[i]])
text<-paste0(name[i],'통합2')
assign(text,a)
}
text<-paste0(name,'통합2')
lis_all2<-mget(text)
################################################### 저장
tt<-list.files()
for(i in 1:length(name)){
setwd('C:/Users/sjhty/OneDrive - incubate B2C technologies/바탕 화면/연습/딱따구리')
print(name[i])
data1<-read_xlsx(tt[[i]],1)
data2<-read_xlsx(tt[[i]],2)
data3<-read_xlsx(tt[[i]],3)
setwd('C:/Users/sjhty/OneDrive - incubate B2C technologies/바탕 화면/몰라')
a<-createWorkbook()
addWorksheet(a,'원본')
addWorksheet(a,'추출본')
addWorksheet(a,'정리본')
addWorksheet(a,'완결본')
addWorksheet(a,'통계표1')
addWorksheet(a,'통계표2')
writeData(a,'원본',data1,rowName=FALSE,withFilter=FALSE, )
writeDataTable(a,'추출본',data2)
writeDataTable(a,'정리본',data3)
writeDataTable(a,'완결본',lis_end[[i]])
writeData(a,'통계표1',lis_all[[i]],rowNames=FALSE, borders="all", borderColour = "black",borderStyle='thin')
writeData(a,'통계표2',lis_all2[[i]],rowNames=FALSE, borders="all", borderColour = "black",borderStyle='thin')
text<-paste0(name[[i]],'.xlsx')
openxlsx::saveWorkbook(a,text,overwrite=TRUE)
}
t<-data.frame()
for(i in 1:length(name)){
a<-lis_all[[i]]
부처명<-name[i]
b<-cbind(부처명,a)
t<-bind_rows(t,b)
}
write.xlsx(t,'모음1.xlsx')
t<-data.frame()
for(i in 1:length(name)){
a<-lis_all2[[i]]
부처명<-name[i]
b<-cbind(부처명,a)
t<-bind_rows(t,b)
}
write.xlsx(t,'모음2.xlsx')
getwd()
문송 개발자