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[R기초] 리스트 정의하는 방법 + 자료구조 확인 [R기초] 리스트 정의하는 방법 #1. 형식 list(...) ... : 어떤 형식의 데이터도 넣을 수 있고, 개수 제한 없음. #2. 예제 list 안에 지금까지 배운 벡터, 행렬, 배열을 넣어봅시다. 가독성을 위해 벡터를 빨강, 행렬을 초록, 배열을 주황으로 표시하였습니다. > my_v=c(1,2,3) > my_mat=matrix(c(1,2,3,4,5,6),2) > my_arr=array(c(1,2,3,4,5,6,7,8),dim=c(2,2,2)) > my_list=list(my_v,my_mat,my_arr) > my_list [[1]] [1] 1 2 3 [[2]] [,1] [,2] [,3] [1,] 1 3 5 [2,] 2 4 6 [[3]] , , 1 [,1] [,2] [1,] 1 3 [2,] 2 4 .. 2019. 11. 30.
R 행렬(matrix)정의, 행과열의 이름 지정 R 행렬(matrix)정의, 행과열의 이름 지정 행렬은 숫자를 행과 열에 배열한 것입니다. 행렬을 정의하는 방법은 두가지가 있습니다. - matrix 함수 사용- 벡터를 bind하여 정의 1. 행렬 정의 : matrix 함수 사용 먼저 matrix 함수를 사용하여 정의해봅시다. 아래는 R의 공식문서에서 제공하는 정의방법입니다. matrix(data = NA, nrow = 1, ncol = 1, byrow = FALSE, dimnames = NULL) 옵션을 하나씩 알아봅시다! data 자리에는 벡터를 입력합니다. 숫자벡터, 문자벡터 둘 다 올 수 있습니다. 문자벡터가 오는 경우에는 산술연산(+,-,*,% 등)이 불가능합니다. 벡터를 입력한 뒤에, 행의 수 혹은 열의 수를 정해줍니다. nrow가 행의 수,.. 2019. 11. 30.
자료형의 특수형태 (NULL, NA, NaN, Inf, -Inf) 자료형의 특수형태 (NULL, NA, NaN, Inf, -Inf) R에는 자료형의 특수형태를 제공합니다. 수 계산결과로 나왔지만 정의가 되지 않거나, 무한대를 나타내거나, 결측치를 나타내는 등의 특수한 상황에서 사용됩니다. NULL이라는 자료형을 제외하면, 나머지 특수형태들은 숫자형이나 논리형에 속합니다. 1. NULL2. NA3. NaN4. Inf, -Inf 1. NULL 설명 : 값이 없다자료형 : NULL형 a=NULL > class(a)[1] "NULL" > mode(a)[1] "NULL" > str(a) NULL > typeof(a)[1] "NULL" > is.null(a)[1] TRUE 2. NA 설명 : 결측값자료형 : 논리형 a=NA > class(a)[1] "logical" > mode(.. 2019. 11. 29.
R 논리형(logical) 정의하기, 확인하기 R 논리형(logical) 정의하기, 확인하기 #1. 복소수형 정의하기 a=c(TRUE,FALSE) TRUE, FALSE 대신 T,F를 사용해도 됩니다. #2. 복소수형 확인하기 class(a)mode(a)str(a)typeof(a)is.logical(a) > 실행 결과 > class(a)[1] "logical" > mode(a)[1] "logical" > str(a) logi [1:2] TRUE FALSE > typeof(a)[1] "logical" > is.logical(a)[1] TRUE 2019. 11. 29.
R 복소수형(complex)정의하기, 확인하기 R 복소수형(complex) 정의하기, 확인하기 #1. 복소수형 정의하기 a=c(1+3i,2+5i) #2. 복소수형 확인하기 class(a)mode(a)str(a)typeof(a)is.numeric(a)is.complex(a) > 실행 결과 > class(a)[1] "complex" > mode(a)[1] "complex" > str(a) cplx [1:2] 1+3i 2+5i > typeof(a)[1] "complex" > is.numeric(a)[1] FALSE > is.complex(a)[1] TRUE 2019. 11. 29.
R 숫자형(numeric) 중 정수형(integer)정의하기, 확인하기 R 숫자형(numeric) 중 정수형(integer)정의하기, 확인하기 #1. 정수형 정의하기 a=c(1L,2L,3L) #2. 정수형 확인하기 class(a)mode(a)str(a)typeof(a)is.character(a) >실행결과 > class(a)[1] "integer" > mode(a)[1] "numeric" > str(a) int [1:3] 1 2 3 > typeof(a)[1] "integer" > is.numeric(a)[1] TRUE > is.double(a)[1] FALSE > is.integer(a)[1] TRUE 2019. 11. 29.
R 숫자형(numeric) 중 실수형(double)정의하기, 확인하기 R 숫자형(numeric) 중 실수형(double)정의하기, 확인하기 #1. 실수형 정의하기 a=c(1,2,3) #2. 실수형 확인하기 class(a)mode(a)str(a)typeof(a)is.character(a) >실행결과 > class(a)[1] "numeric" > mode(a)[1] "numeric" > str(a) num [1:3] 1 2 3 > typeof(a)[1] "double" > is.numeric(a)[1] TRUE > is.double(a)[1] TRUE > is.integer(a)[1] FALSE 2019. 11. 29.
R 문자형(character)정의하기, 확인하기 R 문자형(character)정의하기, 확인하기 1. 문자형 정의하기 a=c("hi","123","good") #2. 문자형 확인하기 class(a)mode(a)str(a)typeof(a)is.character(a) > 실행결과 > class(a)[1] "character" > mode(a)[1] "character" > str(a) chr [1:3] "hi" "123" "good" > typeof(a)[1] "character" > is.character(a)[1] TRUE 2019. 11. 29.
R 설치버전 확인하는 방법 R 설치버전 확인하는 방법 R에서 설치버전을 확인하는 방법은 세가지 방법이 있습니다. 1. package_version(R.version) package_version 함수를 이용하면 간단하게 버전이름만 볼 수 있습니다. 아래와 같이 사용합니다. > package_version(R.version) [1] ‘3.5.0’ 2. R.version 또는 version R.version 또는 version 이라는 명령어를 입력하면, 운영체제 설치년도 등 다양한 정보를 볼 수 있습니다. 아래에서 두번째 줄에 버전이 쓰여있습니다. 아래와 같이 사용합니다. > R.version _ platform x86_64-w64-mingw32 arch x86_64 os mingw32 system x86_64, mingw32 sta.. 2019. 11. 29.
R 에서 벡터 정의, 원소 이름 지정 R 에서 벡터 정의, 원소 이름 지정 1. 스칼라 정의 R에서 스칼라는 원소의 개수가 1인 벡터입니다. 따라서 벡터가 스칼라를 포함하는 개념입니다. 스칼라는 아래와 같이 정의합니다. > a=c(3) > a [1] 3 원소가 1개인 경우에는 c를 생략해줄 수 있습니다. > a=3 > a [1] 3 2. 벡터 정의 벡터는 아래와 같이 정의합니다. > a=c(1,2,3) > a [1] 1 2 3 괄호 앞에 쓰여진 c는 concatenate(연결된,연쇄된)의 줄임말입니다. 벡터는 숫자형 뿐 아니라 문자형,논리형으로도 정의가 가능합니다. > v1=c("a","b","c")> v1[1] "a" "b" "c" > v2=c(TRUE,TRUE,FALSE)> v2[1] TRUE TRUE FALSE 만약 숫자와 문자가 둘다.. 2019. 11. 29.
R 자동으로 색 설정해주는 함수모음 (rainbow, heat, terrain, topo, cm) R 자동으로 색 설정해주는 함수모음 #1. rainbow 함수 rainbow(n, s = 1, v = 1, start = 0, end = max(1, n - 1)/n, alpha = 1) HSV라고 색을 표현하는 방식이 있습니다. 변수가 3개라 색 공간이라고도 하는데, H는 색상 S는 채도 V는 명도입니다. rainbow에서는 H인 색상이 n개 지정되고, 채도와 명도를 s와 v라는 옵션으로 입력할 수 있습니다. s가 1에 가까울수록 색이 선명해지고 0에 가까울 수록 엷어집니다. v는 1에 가까울 수록 밝아지고 0에 가까울수록 색이 어두워집니다. alpha는 투명도입니다. s : 채도v : 명도alpha : 투명도 >예시 my_col=rainbow(10,s=0.2)pie(rep(1,10), col = my.. 2019. 11. 28.
[R] 반올림, 버림, 올림 [R] 반올림, 버림, 올림 #1. 반올림 round(숫자, 소수점 자리수) #2. 올림 ceiling(숫자) 정수로 올림 #3. 버림 floor(숫자) 정수로 버림 2019. 11. 28.
[R] 데이터 길이 반환해주는 함수 총집합 [R] 데이터 길이 반환해주는 함수 총집합 #1. 벡터의 길이 반환 length() : 벡터의 길이 반환 > a=c(1,2,3)> length(a)[1] 3 > ch=c("a","b","c")> length(ch)[1] 3 #2. 문자열의 길이 반환 nchar() : 문자열의 길이 반환 > ch1=c("hi my name is")> ch2=c("hi","my","name","is") > nchar(ch1)[1] 13> nchar(ch2)[1] 2 2 4 2 #3. 행 또는 열의 수 반환 (데이터프레임, 행렬, 배열 등) nrow() : 행의 수 반환ncol() : 열의 수 반환 > num=1:4> ch=c("a","b","c","d")> lo=c(TRUE,TRUE,FALSE,TRUE) > DF1=data.. 2019. 11. 28.
R studio 그래프 새 창에 띄워주는 함수 | dev.new() R studio 그래프 새 창에 띄워주는 함수 | dev.new() #1. 방법 plot 함수 위에 아래 코드 추가 dev.new() #2. 예제 x=c(1,2,3)y=c(1,2,3) dev.new() plot(x,y) plot 이 실행되기 전에 dev.new() 가 실행되도록 위치시키기만 하면 됩니다. 첫번째 그려지는 그래프는 R studio GUI 상에 그려집니다. 두번째 실행하는 그래프부터 새로운 창으로 뜹니다. x축과 y축의 범위를 바꿔서 그려보겠습니다. x=c(1,2,3)y=c(1,2,3) dev.new() plot(x,y, xlim=c(0,3),ylim=c(0,5)) x축의 길이는 3, y축의 길이는 5입니다. 그런데 창을 출력하면 아래와 같이 같은 길이로 보여줍니다. 이는 plot 함수의 a.. 2019. 11. 28.
R 데이터프레임에서 원하는 조건의 데이터만 추려내는 방법 R 데이터프레임에서 원하는 조건의 데이터만 추려내는 방법 R내장 데이터셋 중에서 CO2를 사용할 것입니다. 먼저 어떤 데이터인지 살펴봅시다. > head(CO2,5) Plant Type Treatment conc uptake1 Qn1 Quebec nonchilled 95 16.02 Qn1 Quebec nonchilled 175 30.43 Qn1 Quebec nonchilled 250 34.84 Qn1 Quebec nonchilled 350 37.25 Qn1 Quebec nonchilled 500 35.3 각각 어떤 종류의 데이터인지 알아봅시다. > str(CO2)Classes ‘nfnGroupedData’, ‘nfGroupedData’, ‘groupedData’ and 'data.frame':84 obs.. 2019. 11. 28.
R 데이터프레임 행과 열 이름 바꾸기 R 데이터프레임 열 이름 바꾸기 #1. 열 이름 한번에 바꾸기 #데이터프레임 정의my_df=data.frame(c(1,2,3),c("a","b","c"))#names 함수를 이용하여 열 이름 변경names(my_df)=c("num","char") > my_df num char1 1 a2 2 b3 3 c #2. 열별로 이름 바꾸기 #데이터프레임 정의my_df=data.frame(c(1,2,3),c("a","b","c"))#names 함수에 인덱싱을 하여 해당 열 이름 변경names(my_df)[1] my_df num c..a....b....c..1 1 a2 2 b3 3 c #3. 특정 조건에 해당되는 열만 이름 변경 #데이터프레임 정의my_df=data.frame(c(1,2,3),c("a","b","c").. 2019. 11. 28.
R 패키지 불러올 때 library 대신 :: 이용하여 한줄로 끝내기 R 패키지 불러올 때 library 대신 :: 이용하여 한줄로 끝내기 nortest 패키지에 있는 lillie.test 검정을 하는 상황을 가정합시다. library 함수를로 nortest 패키지를 호출해야 사용이 가능합니다. library(nortest)lillie.test(1:30) 다른 방법을 소개합니다. library 대신 ::를 이용하면 패키지를 호출하는 동시에 함수를 사용할 수 있습니다. nortest::lillie.test(1:30) 장단점이 있는데, library로 호출하는 경우 이후에는 더이상 해주지 않아도 됩니다. 반면 ::를 사용하는 경우 매 함수 마다 써줘야 합니다. 2019. 11. 28.
R 패키지 설치하는 방법 R 패키지 설치하는 방법 패키지를 설치하기 전에 CRAN mirror 설정을 먼저 하셔야 됩니다. CRAN은 Comprehensive R Archive Network의 약어입니다. CARN은 R과 관련된 것들을 저장하는 웹서버라고 생각하시면 됩니다. mirror 는 배포자입니다. R studio 메뉴탭에서 [Tools]-[Global options] 로 들어갑니다. 아래와 같은 창에서 Packages를 선택합니다. Changes를 클릭합니다. 가까운 지역을 선택해줍니다. OK 버튼을 클릭합니다. 패키지를 설치하는 방법은 두 가지가 있습니다. #1. install.package 함수 사용 아래와 같은 형식으로 사용합니다. install.package("패키지 이름") #2. R studio 메뉴 탭 사용 .. 2019. 11. 28.
R 패키지 불러오는(load) 방법 R 패키지 불러오는(load) 방법 R에 설치된 패키지들은 불러와야 사용할 수가 있습니다. 아래와 같은 방법으로 불러옵니다. library(패키지 명) 예를들어 ggplot2 패키지를 불러오고 싶다면 콘솔창에 아래와 같이 입력하면 됩니다. library(ggplot2) 2019. 11. 28.
R 설치된 패키지 보는 방법, library() R 설치된 패키지 보는 방법, library() 콘솔 창에 library() 함수를 입력하면 설치된 패키지를 볼 수 있습니다. 제 컴퓨터에는 아래와 같은 패키지들이 설치되어 있습니다. > library() 다음은 라이브러리 에 있는 ‘C:/Users/cake/Documents/R/win-library/3.5’ 패키지들입니다: Deriv Symbolic Differentiationneuralnet Training of Neural Networks다음은 라이브러리 에 있는 ‘C:/Program Files/R/R-3.5.2/library’ 패키지들입니다: base The R Base Packageboot Bootstrap Functions (Originally by Angelo Canty for S)class.. 2019. 11. 28.
R 내장데이터 3줄씩 한번에 모아보기 R 내장데이터 3줄씩 한번에 모아보기 R에서는 버전 3.6.2 기준 104개의 내장데이터를 제공합니다. 내장데이터의 개수를 확인하는 방법은 data()에 str함수를 적용하면 됩니다. > str(data())List of 4 $ title : chr "Data sets" $ header : NULL $ results: chr [1:104, 1:4] "datasets" "datasets" "datasets" "datasets" ... ..- attr(*, "dimnames")=List of 2 .. ..$ : NULL .. ..$ : chr [1:4] "Package" "LibPath" "Item" "Title" $ footer : chr "Use ‘data(package = .packages(all.av.. 2019. 11. 28.
R에서 기본 제공하는 내장 데이터 가져오는 방법, data() R에서 기본 제공하는 내장 데이터 가져오는 방법, data() R에서는 datasets이라는 패키지가 내장되어 있고, 쓸만한 데이터들을 상당 수 제공합니다. 아래 명령어를 콘솔창에 입력하면 새로운 창에 사용 가능한 데이터 목록과 각 데이터에 대한 간단한 설명이 출력됩니다. > data() Data sets in package ‘datasets’: AirPassengers Monthly Airline Passenger Numbers 1949-1960BJsales Sales Data with Leading IndicatorBJsales.lead (BJsales) Sales Data with Leading IndicatorBOD Biochemical Oxygen DemandCO2 Carbon Dioxide U.. 2019. 11. 28.
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