"R 기본"의 두 판 사이의 차이

1.1 변수정의[편집]

1. 1. 1. rm()

- 변수 삭제Í

1. 1. 1. ls()

- 현재 선언해서 사용중인 변수목록

1. 1. 1. setwd()

- 작업파일 위치

1. 1. 1. getwd

- 현재 설정된 파일위치

1. 1. 1. summary([데이터이름])

- 최솟값,1/4값,중간값,평균,1/3값,최댓값의 써머리 출력

1. 1. 1. data()

- 데이터를 사용하겠다는 선언

1. 1. 1. str()

- 데이터 구성/자료형 보기

1. 1. 1. attach()

- 변수/데이터 를 메모리에 고정

1. 1. 1. as.numeric()

- 데이터를 숫자형으로 변환

1. 1. 1. detach()

- 메모리에 선언된 변수 해제

1. 1. 파일읽기/쓰기

1. 1. 1. save(x,file="number.Rdata")

- x변수값을 "number.Rdata"로 저장

1. 1. 1. load("number.Rdata")

- 파일내용읽기

1. 1. 1. sink("output.txt")

1. 1. 1. scan("파일이름",what="디렉토리")

- 설정된 디렉토리에서 파일읽기

1. 1. 1. read.table("output.txt",header=T)

- 테이블 형태로 읽기 - read.table("testdata.txt", header=T)

1. 1. 1. CSV읽기

- read.csv("exeldata.csv")

1. 1. 데이터형

1. 1. 1. y[1,]

- 첫행 읽기

1. 1. 1. y[,1]

- 1열읽기

1. 1. 1. Vector

- v<- -5:5

- -5 ~ 5사이값을 할당

- v<-c(-5,5)

- -5,5를 할당

- v<-c(-5:5) - v<-seq(from=-5,to=5,by=1) - vector집합연산

- union(x,y)

- 합집합-중복제거

- intersect

- 차집합

- setdiff(x,y)

- x기준, y값을 빼준것

- is.element(2,x)

- 2가 x의 원소인지 검사

- x<-c(sort(sample(1:99,9)))

- 문자형vector

- unique(x) - match(x,c("A"))

- x의 데이터가 A와 같은지검사하고 같으면 1을 출력,NA는같지않음

- k<-paste(x[1],x[3])

- 벡터x에서 첫번째,세번째 문자를 k에 할당

- paste(x,collapse="%")

- x를 구성하는 문자열을 %로 연결하기

- paste(x,collapse=)

- x를 구성하는 문자열을 공백없이 연결

- substring(m,2:5)

- m객체 문자열에서 2~끝,3~끝,4~끝,5~끝 을 출력

- grep("Co",x)

- x에서 "Co"로 시작하는 것을 찾는다.

- 논리형 vector

- x<- runif(5)

- 0,1 사이의 난수 다섯 개를 만들어 x에 할당

- any(x>0.9)

- x값이 조건에 맞는지 검사

- all(x<0.9)

- 모든x의 값들이 0.9보다 작은지 검사

- is.vector(x) - is.factor(x)

- 데이터형이 팩터인지 확인

- x<-rnum(5)

- 평균이 0인 정규분포하는 변수5개를 x에 할당

1. 1. 1. Factor

- factor()

- 데이터를 팩터형으로 변환

1. 1. 1. Matrix

- 행렬

- 2차원 동일형 데이터 - 각 컬럼별 다른형 데이터 할당가능 - rbind()

- 벡터데이터를 모아서 열 데이터를 구성 - rbind(array1,array2,array3)

- cbind()

- 행데이터 구성 - cbind(array1,array2,array3)

- apply()

- 배열,행렬등에 함수를 적용한 결과를 벡터,배열,리스트로 변환 - apply(x,1,max)

- x데이터 1열의 최대값

- apply(x,1,sum) - apply(x,2,mean)

- lapply()

- 결과를 리스트로 반환

- sapply()

- 결과를 벡터,배열,행렬로 반환 - sapply(리스트,sum)

- tapply()

- 데이터를 그룹핑한후 함수 적용

- mapply()

- sapply()확장

- 여러개 벡터,리스트로인자를 받고 함수에 인자별 적용 결과를 반환 - mapply(sum,리스트1,리스트2)

- 리스트1+리스트2

- colnames(x)

- 컬럼 이름을 추가

- rownames(x)

- 로우 이름을 추가

- colSums(x)

- 컬럼의합

- rowSums(x)

- 로우의 합

- matrix(x,nrow=3)

- x데이터 열을 3으로 분리하여 행렬 구성 - 데이터를 매트릭스형으로 만들기 함수 - 매트릭스변수x * 3 은?

- 매트릭스 전체에 2를 곱한다.

- matrix(1:12,nrow=3,dimnames=list(c("R1","R2","R3"),c("C1","C2","C3","C4")))

- colSums(x)

- 행렬데이터x의 컬럼 합

- rowSums(x)

- 행렬데이터x의 로우 합

- colMeans - rowMeans

1. 1. 1. Data Frame

- data.frame() - 예시

- 데이터만들기

no<- c(1,2,3,4) name<- c("A","B","C","D") ages<-c(52,53,54,55) sex<-c("M","M","F","M")

- 데이터프레임으로 변환

- Insa<-data.frame(No=no,Name=name,Age=ages,Sex=sex)

- 데이터처리

- insa[1,] - Insa[,2:4] - Insa[,-3]

1. 1. 1. Array

- 행렬을 2차원으로 확장한것 - x<-array(1:24,dim=c(2,3,4))

1. 1. 1. List

- 키,값 형태 데이터 - listdata<- c("A",c(12,21,33))

1. 1. 반복처리

1. 1. 1. rep()

- rep(1:3,times=2,len=7) - rep(1:3,each=3)

- 1을 3번,2를 3번,3을 3번 반복

1. 1. 1. seq()

- seq(from=1,to=12,by=0.5)

1. 1. 범위처리

1. 1. 1. mean()

- 평균

1. 1. 1. range

- 범위

1. 1. 1. sort

- sort(x,decreasing=TRUE)

1. 1. 1. length

- 길이

1. 1. 출력

1. 1. 1. cat()

- cat()

- 텍스트 출력

1. 1. 1. print()

1. 1. 1. (괄호)

1. 1. 1. head()

1. 1. 1. tail()

1. 1. 1. View()

- 데이터를 보여주기

1. 1. 함수

1. 1. 1. 선언

fnc_a <- function(){

   x<-10
   y<-20
   result<-x+y
   return(result)

}

1. 1. 1. 사용

- fnc_a()

1. 1. 1. 함수저장

- save(fnc_a,fnc_b,fnc_c,x,file="myfunction.Rdata")

- 1개의 변수,3개의 함수를 Rdata파일에 같이 저장

1. 1. 1. 함수불러오기

- load("myfunction.Rdata"

- ls()

1. 1. 조건문

1. 1. 1. runif(1)

- 0~1사이 난수 1개 생성

1. 1. 1. if

- if(x>0) print(x) - if ( ) { .... }ifelse{ .... }else {... }

1. 1. 1. switch

- switch(x[3],

 "1" = print("one")

, "2" = print("one") , print("Error") )

1. 1. 반복문

1. 1. 1. for

- for (i in 1:5) {

   for (j in 1:5) {
    ....
   }

}

1. 1. 1. while

- while (i <= 10){

       ....

}

1. 1. 1. repeat

- repeat{

   ....
  if(...) break;

}

1. 1. 연산자

1. 1. 1.  !

1. 1. 1. 가감승제

- + - * /

1. 1. 1. 비교

- == - !=

1. 1. 1. 그리고

- &,&&

1. 1. 1. 또는

- |,||

1. 1. 기호

1. 1. 1. [ i ]

- i번째 요소

1. 1. 1. [ ( i ) ]

- i번째 리스트

1. 1. 1. x $ a

- x에서 a컬럼

1. 1. 1. x $ "a"

- x에서 a컬럼

1. 1. 1. x[ i , j ]

- i행 , j열

1. 1. 문자열

1. 1. 1. grep()

- grep("정규식",x,value-TRUE) - x에서 정규식 문자 찾기

1. 1. 1. nchar()

- nchar(x) - 문자열 수를 센다

1. 1. 1. paste

- paste(x,y) - 두개 문자열 합치기

1. 1. 1. substr

- substr(x,6,8) - 6번째에서 8번째까지 추출

1. 1. 1. strsplit

- strsplit(x,split-",") - 콤마기준으로 나누기

1. 1. 정규식

1. 1. 1. \\d

1. 1. 1. \\s

1. 1. 1. \\w

1. 1. 1. \\t

1. 1. 1. +

- 1회이상

1. 1. 1.  ?

- 0 이거나 1회

1. 1. 1. *

- 0회이상

1. 1. 1. { }

- 횟수 반복 - {i,j}

- i ~ j회 반복

1. 1. 1. [:alnum:]

- 아파벳+숫자 - [:alpha:]

1. 1. 1. [:blank:]

- 공백

1. 1. 1. [:cntrl:]

- 제어문자

1. 1. 1. [:upper:]

- 대문자 - [:lower:]

- 소문자

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