R 출력함수 3가지 (print, cat, format)
R 출력함수 3가지 (print, cat, format) print print 함수는 입력된 값을 출력하는 함수입니다. 아래와 같이 사용합니다. > print(33)[1] 33> print("HI")[1] "HI" 대표적인 arguments 는 아래와 같습니다. print(x, digits = getOption("digits"), quote = FALSE, na.print = "") digits : 소수점 이후 숫자의 개수quote : 문자열인 경우 따옴표 출력여부na.print : NA 를 어떻게 출력할지(디폴트는 그냥출력) cat 콤마를 이용하여 여러 값을 입력 받아 출력합니다. 아래와 같이 사용합니다. 입력받은 값을 파일로 저장할 수도 있습니다. > cat(1,2,3,"hi")1 2 3 hi 대표적..
2020. 12. 1.
[R] 루트, 지수, 로그 계산
[R] 루트, 지수, 로그 계산 루트 sqrt 함수 사용 > v1=c(1,2,3,4,5)> sqrt(v1)[1] 1.000000 1.414214 1.732051 2.000000 2.236068 로그 log 함수 사용 > v1=c(1,2,3,4,5)> log(v1)[1] 0.0000000 0.6931472 1.0986123 1.3862944 1.6094379 지수 exp 함수 사용 > v1=c(1,2,3,4,5)> exp(v1)[1] 2.718282 7.389056 20.085537 54.598150 148.413159
2020. 11. 30.
[R기초] 조건에 맞는 원소의 위치를 반환 (which 함수)
[R기초] 조건에 맞는 원소의 위치를 반환 (which 함수) 1. 벡터 벡터와 비교연산자를 이용하여 조건을 대입하면, 해당 조건에 만족하는 원소의 위치를 반환합니다. > a=c(1,2,3,1,2,3) > which(a==3)[1] 3 6 > which(a>1)[1] 2 3 5 6 2. 데이터프레임 데이터프레임도 벡터와 원리는 같습니다. arr.ind 옵션을 TRUE로 설정하면 해당 원소의 행의 위치와 열의 위치를 각각 반환합니다. > df=data.frame(c1=c(1,2,3),c2=c(1,1,3),c3=c(1,2,2))> df c1 c2 c31 1 1 12 2 1 23 3 3 2 > which(df==1)[1] 1 4 5 7 > which(df==1,arr.ind=TRUE) row col[1,] 1..
2020. 10. 5.
[R] apply 함수를 이용하여 이항 데이터로 변형하기
데이터프레임의 원소들을 한번에 이항데이터로 변경하는 방법입니다. 1) NA 여부에 따른 분류 먼저 데이터프레임을 하나 정의합시다. c1=c(1,2,3,NA,NA)c2=c(NA,NA,2,3,5)c3=c(3,NA,1,NA,6)df=data.frame(c1,c2,c3) > df c1 c2 c31 1 NA 32 2 NA NA3 3 2 14 NA 3 NA5 NA 5 6 NA와 NA가 아닌데이터 둘로 구분할 것입니다. NA인 경우를 FALSE, NA가 아닌 경우를 TRUE로 만들어봅시다. df_lgst=!(is.na(df_lgst)) > df_lgst c1 c2 c3[1,] TRUE FALSE TRUE[2,] TRUE FALSE FALSE[3,] TRUE TRUE TRUE[4,] FALSE TRUE FALSE[5,..
2020. 9. 28.
[R기초] apply 함수 (행, 열, 또는 각 원소에 함수를 일괄적용)
[R기초] apply 함수 (행, 열, 또는 각 원소에 함수를 일괄적용) 먼저 데이터프레임을 하나 만들어봅시다. > myd=cbind(r1=1:10,r2=101:110,r3=1001:1110)> head(myd) r1 r2 r3[1,] 1 101 1001[2,] 2 102 1002[3,] 3 103 1003[4,] 4 104 1004[5,] 5 105 1005[6,] 6 106 1006 1) 가로 방향 일괄적용 (평균) 가로 방향의 평균을 구해봅시다. 아래와 같은 형식으로 입력합니다. apply(데이터,방향,함수) 방향은 1이 가로방향, 2가 세로방향입니다. > apply(myd,1,mean) [1] 367.6667 368.6667 369.6667 370.6667 371.6667 372.6667 373...
2020. 9. 23.
[R] 01,02,03,.. 형태의 벡터 만들기
[R] 01,02,03,.. 형태의 벡터 만들기 01,02,03,04...와 같은 벡터를 만드는 방법입니다. sprintf 함수를 사용합니다. ex) 01~50 까지의 벡터 num=sprintf("%02d", 1:50)
2020. 7. 29.
R 문자열에서 특정 문자/특수문자를 변경,제거하는 방법
R 문자열에서 특정 문자/특수문자를 변경,제거하는 방법 1) 특정 문자를 다른 문자로 변경 gsub("a", "b", data) > data="a123bb" > data=sub("a","k",data) > data [1] "k123bb" 2) 특정 문자를 제거 gsub("a", "", data) 4) 모든 특수문자 제거 gsub("[[:punct:]]", "", data) 5) 특정 특수문자만 제거 gsub("[\\$,]", "", data)
2020. 5. 16.
R 데이터 수 확인하는 함수 총집합(length, dim, nrow, ncol)
R 데이터 수 확인하는 함수 총집합(length, dim, nrow, ncol) 데이터의 수를 확인하는 함수는 네가지가 있습니다. 각함수의 의미를 먼저 간단히 알아봅시다. length : 길이 반환 dim : 차원반환 nrow : 행의 수 반환 ncol : 열의 수 반환 자료구조 별로 사용하는 함수가 다릅니다. 각각 알아봅시다. 1. 벡터, 요인의 데이터 수 확인 벡터의 데이터 수는 length 함수를 사용하면 알 수 있습니다. 나머지 함수들을 적용하면 어떻게 되는지도 알아봅시다. > vec=c(1,2,3,4,5) > length(vec) [1] 5 > dim(vec) NULL > nrow(vec) NULL > ncol(vec) NULL 요인(factor)도 벡터와 동일합니다. > fac=gl(2,3,l..
2020. 5. 16.
[R 유용한 함수] 데이터의 그룹을 나눠주는 split 함수
데이터의 그룹을 나눠주는 split 함수 R에서 제공하는 split 함수는 데이터를 그룹으로 나눠줍니다. 말로 설명이 어려워서 예제를 통해 이해해봅시다. 먼저 아래와 같이 사람 열명의 이름으로 되어 있는 데이터를 만들어봅시다. name=c("KKH","LIK","JJI","AHK","BBK","SYJ","BJW","JDK","KII","SSI") 이제 이 사람들을 A,B,C 세개의 그룹으로 나눌 것입니다. 그룹 배정이 아래와 같이 되었다고 합시다. (factor가 아니라 vector 형태로 입력해도 됩니다. vector로 입력할 경우 drop 옵션 사용이 불가합니다. 이후 설명하겠습니다.) group=factor(c("A","B","A","C","C","A","B","B","A","C")) spilit ..
2020. 1. 18.
R에서 중복 제거하고 원소 종류만 알고 싶을 때, unique()
R에서 중복 제거하고 원소 종류만 알고 싶을 때, unique() 예를들어 아래와 같이 과일 이름데이터가 있다고 해봅시다. fruits=c("apple","apple","banana","orange","orange","melon","apple","orange","banana") 어떤 과일이 들어 있는지 종류만 알고 싶을 때는 unique 함수를 사용하면 됩니다. > unique(fruits)[1] "apple" "banana" "orange" "melon" fromLast 옵션을 TRUE로 하면, 결과를 역순으로 출력할 수도 있습니다. > unique(fruits,fromLast=TRUE)[1] "melon" "apple" "orange" "banana"
2020. 1. 1.