동호다찌

for() fot() 함수는 반복적인 작업에 유용합니다. 매번 조건을 확인하면서 조건이 허락할 때까지 반복을 합니다. for()와 유사한 반복문 함수로 while()과 repeat()가 있습니다. 일반적으로 R 전문가들은 R의 벡터 연산의 특성을 살려 처리성능을 높이려면 가급적 반복함수보다는 map()이나 apply()를 이용한 벡터기반 반복작업을 하라고 추천합니다. for (item in vector) {반복 실행} vector의 갯수만큼 반복됩니다. 예를 들면 1에서 5까지 있는 벡터가 있다면 1, 2, … 이런 순으로 반복이 됩니다. for 문은 시퀀스를 이용하는 형태로 python의 for 구문과 같습니다. while은 다른 언어와 동일하며, break 문 역시 사용가능합니다. continue 대..

switch() switch()는 if()와 비슷한 조건함수입니다. 조건이 많을때 코드를 간결하게 표현하기 위해서 if() 대신 사용하기도 합니다. switch 문은 아래와 같은 형식으로 사용합니다. switch(입력값, 조건1 = 명령문1, 조건2 = 명령문2, ... 조건k = 명령문k) 예를 들어봅시다. switch 문이 들어있는 함수를 하나 정의합시다. > x switch(x, + "영국인" = print("영국인입니다!"), + "미국인" = print("미국인입니다!"), + "한국인" = print("한국인입니다!") + ); [1] "한국인입니다!" 지시값을 직접 텍스트로 입력하지 않아도 됩니다. 숫자를 입력하면 해당 순서에 있는 것이 출력됩니다. x [1] "한국인입니다!" 아래 예제는 ..

ifelse() ifelse() 함수는 엑셀의 if() 함수와 사용법이 거의 유사합니다. 1번째 인수인 조건을 검사해서 그 결과가 참이면 2번째 인수를 실행하고 그렇지 않으면 3번째 인수를 실행합니다. ifelse(조건, 조건이 만족되면 실행, 조건이 만족되지 못하면 실행) > x ifelse(x %% 2 == 0, "짝수", "홀수") [1] "홀수" ifelse()는 벡터 데이터도 검사해서 그 결과를 벡터로 출력합니다. 데이터에 결측치(NA)가 있을 경우에는 그대로 NA를 출력합니다. > x ifelse(x %% 2 == 0, "짝수", "홀수"); [1] "홀수" "짝수" "홀수" "짝수" "홀수" NA "홀수"

If() if() 함수가 사용되는 방식은 3가지가 있습니다. 첫번째 형식은 (조건)이 참(TRUE)이면 해당 명령어를 실행합니다. 두번째 형식은 else 문을 써서 조건이 참(TRUE)이 아니면 else 다음에 있는 명령어를 실행합니다. 세번째 형식은 else if를 써서 조건을 반복시키는 것입니다. if (조건) {조건이 만족되면 실행} if (조건) {조건이 만족되면 실행} else {조건이 만족되지 못하면 실행} if (조건1) {조건1 만족 실행} else if (조건2) {조건2 만족 실행} else {불만족 실행} > # x가 0보다 크면 양수 > x if (x > 0) { + print("양수") + } [1] "양수" # x가 0보다 크면 양수, 그렇지 않으면 음수 x if (x > 0) ..

DataFrame(데이터프레임) 데이터 프레임은 다양한 형태의 데이터가 2차원으로 구성된 데이터 구조입니다. 행(케이스)과 열(변수)로 구성된 표와 같이 생겼습니다. 엑셀에서 이름 필드, 연령 필드, 성적 필드 등으로 이루어진 표와 같다고 보면 됩니다. 통계분석에 가장 많이 사용됩니다. 데이터 프레임 만들기 데이터 프레임을 생성하는 방법은 많습니다. 그 중에서 가장 많이 쓰이는 방법은 외부에서 만들어진 정리된 데이터를 R에서 읽어 들이는 방법입니다. 두 번째 방법은 벡터 형식의 자료를 묶어서 데이터 프레임을 만드는 것입니다. 아래 예제는 data.frame 함수를 이용하여 벡터 변수 name, age, sex, score를 하나로 묶어서 데이터 프레임 df를 만들어 보겠습니다. > name age sex..

리스트(list) 리스트(list)는 서로 다른 R 오브젝트들을 원소(요소, component, element)로 구성되는 R 오브젝트입니다. 리스트의 원소 상수/벡터 행렬/데이터프레임 함수 등 모든 R 오브젝트 리스트의 생성: list()함수 이용 # name_1 / name_m은 콤포넌트의 이름 # object_1 / object_m은 콤포넌트 값 > list(name_1=object_1, ..., name_m=object_m) > Lst Lst $name [1] "fred" $wife [1] "mary" $child.ages [1] 4 7 9 리스트의 구성 요소(원소, element)를 접근하는 방법 > Lst Lst[[1]]; [1] "fred" 구성요소 이름이 있는 경우(named list) >..

matrix(행렬) 1차원 데이터를 저장하기 위해서는 vector라고 하는 자료 구조에 저장을 했습니다. 이제는 2차원 데이터를 저장하는 내용을 학습을 시작할 텐데요. 보통 분석을 위해서 데이터를 얻게 되면 1차원 데이터인 경우도 많이 있습니다. 그렇지만 거의 대부분은 2차원 형태 엑셀의 테이블 형태로 되어있는 자료 구조가 대부분입니다. 그래서 R에서는 이런 2차원 형태의 데이터를 저장하기 위해서 matrix하고 data fame이라고 하는 장치를 제공합니다. matrix와 data fame 둘 다 2차원 데이터를 저장할 수 있습니다. 그런데 matrix는 그 matrix에 저장되는 모든 자료의 종류가 동일해야 합니다. 그에 비해서 data fame은 2차원 데이터를 저장하는데, 숫자와 문자 이런 것들을..

벡터 (vector) 벡터는 하나 이상의 원소로 이루어진 자료 벡터를 구성하는 각 원소는 그 유형(data type)이 동일해야 함 ⇒⇒ (1,2,"a","b")는 잘못된 벡터 벡터의 생성 c(,...,) : 벡터 또는 상수의 연결 : - 연속된 정수벡터를 생성하는 연산자 > x1 x3 x2 y rep(2,10) [1] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 > rep(c(1,2), each=5) [1] 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 seq : 등차 수열 생성 > seq(0, 1, length=11) # 0과 1사이를 동일 간격으로 11개의 숫자벡터를 생성 [1] 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 > > seq(1, 9, by = 2) # 1에서 9까지 2씩..

상수(atomic) 데이터 객체 상수 데이터 객체의 유형 정수형(integer) 실수형(double) 문자형(character) 논리형(logical) 복소수형(complex number) 특수 부호 및 값 NA : 결측치 Inf, -Inf : 무한대(소) (1/01/0) NaN : Not a Number (0/00/0) 실수형(double) / 정수형(integer) > typeof(10L) [1] "integer" > typeof(10) [1] "double" 문자형(character) > typeof("hello") [1] "character" 논리형(logical) > typeof(2 < 4) [1] "logical"

R과 R 스튜디오란? R은 통계 분석에 특화된 프로그래밍 언어로, 데이터 분석 시 많이 사용합니다. 프로그래밍 언어는 사용자가 직접 모든 걸 명령어로 입력하고 실행해야 하므로 상당히 불편합니다. 이때 필요한 것이 통합 개발 환경(IDE: Integrated Development Environment)입니다. R은 RGui라는 프로그램으로 작동합니다. 그리고 R 스튜디오는 R을 보다 효과적이고 편리하게 사용할 수 있도록 돕는 별도의 GUI 프로그램으로 RGui보다 편하게 데이터 분석을 할 수 있습니다. R 설치 파일 다운로드 1. R을 설치하기 전에 제일 먼저 R 설치 파일을 다운로드하겠습니다. R 공식 홈페이지에 접속한 후 왼쪽 메뉴 목록 중 Download 항목에 있는 [CRAN]을 클릭하여 CRAN ..