[R] 테이블에서 열 또는 행 위주로 정리(주변표)
먼저 테이블을 하나 정의합시다. 다섯 사람의 성별과 혈액형 데이터입니다. > gender=c("M","M","F","F","M") > btype=c("A","B","B","A","B") > mt=table(gender,btype) > mt btype gender A B F 1 1 M 1 2 행 위주로 정리해봅시다. margin.table( ) 함수에서 margin 옵션을 1로 입력합니다. > margin.table(mt,1) gender F M 2 3 이번에는 열 위주로 정리해봅시다. > margin.table(mt,2) btype A B 2 3
2020. 12. 12.
[R] 테이블을 비율로 변환
먼저 테이블을 하나 정의합시다. 다섯 사람의 성별과 혈액형 데이터입니다. > gender=c("M","M","F","F","M") > btype=c("A","B","B","A","B") > mt=table(gender,btype) > mt btype gender A B F 1 1 M 1 2 비율로 바꿔봅시다. 함수는 prob.table() 입니다. 전체 합이 1이 되도록 비율로 바꾼 것입니다. > prop.table(mt) btype gender A B F 0.2 0.2 M 0.2 0.4 이번에는 옵션을 추가해봅시다. margin 옵션입니다. margin=1 로 설정할 경우 각 행의 합이 1이 되도록 비율로 바꾸는 것입니다. > prop.table(mt,margin=1) btype gender A B F..
2020. 12. 12.
R에서 %가 들어간 연산자들 (%%, %/%, %*%, %in%, %>%)
R에서 %가 들어간 연산자들 (%%, %/%, %*%, %in%, %>%) %% 나머지 계산 > 12%%7[1] 5 %/% 몫 계산 > 12%/%7[1] 1 %*% 행렬의 곱 > m=matrix(1:6,nrow=2)> v=c(1,2,3)> m%*%v [,1][1,] 22[2,] 28 %in% 원소 여부 > 3 %in% v[1] TRUE> 11 %in% v[1] FALSE> c(1,2) %in% v[1] TRUE TRUE %>% dplyr 패키지의 파이프연산자. 연산자 오른쪽의 함수를 왼쪽에 적용. > library(dplyr)> v=c(1,2,3,4,5)> v %>% mesn> v %>% mean[1] 3
2020. 11. 30.
[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.
