[R] 벡터와 스칼라의 사칙연산 (덧셈,곱셈,뺄셈,나눗셈)
[R] 벡터와 스칼라의 사칙연산 (덧셈,곱셈,뺄셈,나눗셈) 벡터와 스칼라의 덧셈과 뺄셈 - 벡터 각원소에 스칼라와의 연산을 적용 > v1=c(1,2,3,4,5)> v1+2[1] 3 4 5 6 7> v1-2[1] -1 0 1 2 3 벡터와 스칼라의 곱셈 - 벡터 각원소에 스칼라와의 연산을 적용 > v1=c(1,2,3,4,5)> v1*2[1] 2 4 6 8 10 벡터와 스칼라의 나눗셈 - 벡터 각원소에 스칼라와의 연산을 적용 > v1=c(1,2,3,4,5)> v1/2[1] 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5
2020. 11. 30.
[R] 벡터와 벡터의 사칙연산 (덧셈,곱셈,뺄셈,나눗셈)
[R] 벡터와 벡터의 사칙연산 (덧셈,곱셈,뺄셈,나눗셈) 벡터의 덧셈과 뺄셈 - 같은 위치의 원소끼리 연산 수행 > v1=c(1,2,3,4,5)> v2=c(2,3,4,5,6)> v1+v2[1] 3 5 7 9 11> v1-v2[1] -1 -1 -1 -1 -1 벡터의 곱셈 - 같은 위치의 원소끼리 연산 수행 > v1=c(1,2,3)> v2=c(10,20,30)> v1*v2[1] 10 40 90 벡터의 나눗셈 - 같은 위치의 원소끼리 연산 수행 > v1=c(1,2,3)> v2=c(10,20,30)> v1/v2[1] 0.1 0.1 0.1
2020. 11. 30.
R 데이터프레임 열 방향으로 합치기
R 데이터프레임 열 방향으로 합치기 열 방향을 좌->우 를 의미합니다. 데이터프레임을 행방향으로 합칠 때는 cbind 함수를 사용합니다. 행방향결합을 하기 위한 조건은 데이터프레임의 행의 길이가 같아야한다는 것입니다. 데이터프레임 두개를 정의해봅시다. > data1=data.frame(name=c("KLT","LML","PSK"),age=c(14,16,23))> data1 name age1 KLT 142 LML 163 PSK 23> data2=data.frame(sex=c("F","F","M"),married=c("N","Y","Y"))> data2 sex married1 F N2 F Y3 M Y cbind 함수를 이용하여 하나로 합쳐봅시다. > cbind(data1,data2) name age sex ..
2020. 11. 27.
[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.
[R기초] 데이터 생성하기 (rep, seq 함수)
[R기초] 데이터 생성하기 (rep, seq 함수) 1. rep 함수 rep는 반복한다는 의미인 repeat의 약어입니다. 두가지 사용법이 있습니다. rep(반복할 변수, times=전체 반복 횟수) times는 생략이 가능합니다. > rep(3,10) [1] 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 다른 방법은 each 옵션을 사용하는 것입니다. rep(반복할 변수, each=각 원소 반복 횟수) > rep(c(1,3),each=3)[1] 1 1 1 3 3 3 2. seq 함수 seq는 수열을 의미하는 sequence의 약어입니다. seq(시작값, 종료값, 간격) > seq(1,10,3)[1] 1 4 7 10
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.
