"R 기본"의 두 판 사이의 차이

1.4.1 y[1,][편집]

- 첫행 읽기

1.4.2 y[,1][편집]

- 1열읽기

1.4.3 Vector[편집]

- 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

1.4.4 Factor[편집]

- factor()

   - 데이터를 팩터형으로 변환

1.4.5 Matrix[편집]

- 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

1.4.6 Data Frame[편집]

- 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]

1.4.7 Array[편집]

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

1.4.8 List[편집]

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

1.5.1 rep()[편집]

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

   - 1을 3번,2를 3번,3을 3번 반복

1.5.2 seq()[편집]

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

1.6.1 mean()[편집]

- 평균

1.6.2 range[편집]

- 범위

1.6.3 sort[편집]

- sort(x,decreasing=TRUE)

1.6.4 length[편집]

- 길이

1.7.1 cat()[편집]

- cat()

   - 텍스트 출력

1.7.2 print()[편집]

1.7.3 (괄호)[편집]

1.7.4 head()[편집]

1.7.5 tail()[편집]

1.7.6 View()[편집]

- 데이터를 보여주기

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

   - 1개의 변수,3개의 함수를 Rdata파일에 같이 저장

   - ls()

 "1" = print("one")

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

       ....

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

   - i ~ j회 반복

   - 소문자