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01. 변수 선언 (벡터 만들기) : data <- c( )
#변수선언_기본 방식
data <- c(100)
data
[1] 100
#변수선언_num
data1 <- c(100, 200, 300)
data1
[1] 100 200
#변수선언_chr
data2 <- c("a", "b", "c")
data2
[1] "a", "b", "c"
#변수선언_잘못된 방법
data <- 100, 200, 300
02. 데이터 속성 및 길이 확인 : mode(data) / str(data) / length(data)
#데이터_속성_확인
data <- c(100, 200, 300)
mode(data) #데이터의 유형 확인 mode()
[1] "numeric" #숫자형
str(data) #데이터의 유형과 값 확인 str()
num [1:3] 100 200 300 #숫자형, 해당 변수의 값
length(data) #데이터의 길이 확인 length()
[1] 3 #벡터의 길이가 3이라는 의미
03. 데이터 세트 삭제 : remove(data)
data1 <- c("a", "b", "c")
data1
[1] "a", "b", "c"
remove(data1) #data1 삭제
data1
Error: object 'data1' not found
04. 범주형 데이터 생성 : sample <- factor(data, labels = c("범주1", "범주2"))
data <- c(2,1,3,4)
data
[1] 2,1,3,4
aa <- factor(data, labels = c('a','b','c','d'))
aa
[1] b a c d
Levels : a b c d
05. 배열 생성 : array(data, dim = c(행의 수, 열의 수, 차원 수))
y <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6)
array(y, dim = c(2, 2, 3)) #y를 2*2행렬 3개로 만들기
, , 1 #1차원
[,1] [,2]
[1,] 1 3
[2,] 2 4
, , 2 #2차원
[,1] [,2]
[1,] 5 1
[2,] 6 2
, , 3 #3차원
[,1] [,2]
[1,] 3 5
[2,] 4 6
06. 리스트 생성 : list()
list1 <- list(c(1, 2, 3), "Hi") #리스트에는 데이터 형식이 다른 데이터들이 한번에 들어갈 수 있음
list1
#실행 결과, [[1]]과 [[2]]가 함께 출력됨 (리스트에 포함된 값을 데이터 형태별로 구분해서 출력하기 때문)
#이 방법으로 리스트에 포함된 데이터들이 총 몇가지 데이터 형태로 형성되어있는지 파악할 수 있음
[[1]]
[1] 1 2 3
[[2]]
[1] "Hi"
---------------
str(list1) #변수 속성 확인
List of 2 #'두가지 변수로 구성된 리스트'라는 의미
$ : num [1:3] 1 2 3 #숫자형 데이터는 길이가 3이며 1,2,3의 값이 있다
$ : chr "Hi" #문자형 데이터는 'Hi'로 구성되어 있다.
07. 인덱스 : [[ ]]
list1 <- list(c(1, 2, 3), "Hi")
list1
[[1]]
[1] 1 2 3
[[2]]
[1] "Hi"
#리스트의 값 중, 첫번째 변수 호출
list1[[1]]
[1] 1 2 3
#리스트의 값 중, 두번째 변수 호출
list1[[2]]
[1] "Hi"
08. 데이터 프레임 생성 : data.frame(변수명1, 변수명2,...변수명n)
ID <- c(1, 2, 3, 4)
AGE <- c(10, 20, 30, 40)
SEX <- c("F", "M", "F", "F")
dataframe <- data.frame(ID, AGE, SEX)
dataframe
ID AGE SEX
1 1 10 F
2 2 20 M
3 3 30 F
4 4 40 F
#데이터 프레임의 속성 파악
str(dataframe)
'data.frame': 4 obs. of 3 variables:
$ ID : num 1 2 3 4
$ AGE: num 10 20 30 40
$ SEX: chr "F" "M" "F" "F"
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