R edu

1. R 다운로드 및 설치
2. blog.naver.com/dataedu03 다운로드 및 D:/ 에 압축풀기

##########################################R 프로그래밍 기초 #################################################### ############# 1. R 기초

R 둘러보기

작업 공간 할당하기

getwd() setwd(“d:/r_class”)

커맨드 입력하기

1+1

불완전한 커맨드 입력

max(4,6,8), max(4,6, )

여러줄을 한꺼번에 실행

a<-1+1; b<-a/2

스크립트 활용하기

rnorm(20) a<-rnorm(20)

도움말 기능 활용하기

help.start()
help(max) ?max RSiteSearch(“max”)

명령어 히스토리 활용하기

#예를 들어서 아래와 같은 명령어들을 실행시켰다면 ls() a<-rnorm(20) b<-hist(a)

                            # 위의 명령어들을 다시 불러들인다
                            # 명령어 히스토리를 저장(working Directory에 저장됨)
                            # 명령어 히스토리 불러오기

패키지 활용하기

                          #현재 활성화된 패키지들이 무엇인지 확인


                          #하드디스크에 MASS 패키지를 실행하지 않았기 때문에 파일이 없는것으로 나옴

                          #MASS 패키지를 라이브러리에 설치
                          #데이터 확인 가능




                          #하드디스크에 존재하지 않는 boot 패키지 다운로드 및 설치

                          #다운로드 된 boot 패키지의 help 다큐먼트를 보여줌
                          #웹을 통해 boot 패키지의 다큐먼트를 보여줌
                          #웹을 통해 boot 패키지의 다큐먼트를 보여줌

R 프로그램 파일 실행

source(“a.R”)

######### 2. 입력과 출력############### ######### 출력하기 ############### #######################################

pi sqrt(2)

print(pi) print(sqrt(2))

                                # 3 x 2
                                # 2 x 3

#print함수는 오로지 하나의 객체만 프린트

print(“THe zoro occur at”, 2*pi, “radians.”) #error 발생

#cat함수는 print의 대안으로 여러개의 항목을 묶어서 연결된 결과로 출력해줌

#cat함수는 간단한 벡터도 출력 가능

f<-c(0,1,1,2,3,5,8,13)

#cat함수의 한계는 행렬이나 리스트 같은 복잡한 데이터 구조를 출력할 수 없음

cat(list(“a”,”b”,”c”))

####### 변수 설정하기 ############## ######################################

대입연산자 (<-)

x<-3
y<-2 z<-sqrt(x^2+2*y) z

#R은 동적 타입 언어이다.

x<-c(“a”, “b”, “c”, “d”)
x

#변수 목록 보기

#변수 목록 뿐아니라 구조를 보여주는 함수

ls.str()

                     # 변수 삭제 , 한번 변수를 삭제하면 영원히 삭제 됨
                     # 한꺼번에 변수 삭제 가능 ls()

warning 변수 목록을 리스트 인자에 지정한 다음 삭제하게 됨에 따라 기존에 있는 모든 변수를 삭제하게 됨 조심해야 함.

ls()

####### 벡터 생성하기 ############## ######################################

#R 프로그램에서 사용하는 가장 기본적인 데이터셋의 형태

d<- e<- f<-

#벡터의 인자 자체가 벡터인 경우 벡터를 풀어서 하나로 합친다.

g<- g

#벡터의 인자 중 하나라도 문자가 포함되어 있는 경우 모든 원소들은 문자형으로 정의 된다.

h<- h

####### 기본적인 통계량 계산하기 ########### #######################################

a<-c(0,1,1,2,3,5,8,13) b<-log(a+1) c<-c(0,1,1,2,3,5,8,13,NA)

#평균

#중앙값

#표준편차

#분산

#상관계수

#공분산

#평균, 중간값, 표준편차는 데이터 프레임에서 각 변수들을 기준으로 값을 산출 #분산은 공분산 행렬을 제공, 상관계수는 상관계수 행렬을 제공

단하나의 NA 값이 포함되어도 결과는 NA로 나오므로 아래와 같이 활용

mean(c) sd(c)

hei<-c(187,178,176,169,181,172)

wei<-c(82,72,70,65,74,68)

####### 수열 생성하기 ############## ##################################

1:10

by의 디폴트는 1

        # 0~9
        # 5~10
        # 9~0

수열의 길이를 지정하고자 할때, length.out 사용

############ 벡터의 비교 ############## ####################################

                 #벡터의 값들 중 하나라도 같은가?
                 #벡터의 값들이 모두 같은가?   all(z==0) 모든 값들이 0인가?는 많이 활용된다.

############ 벡터에 있는 원소 선택하기 ######## ###########################################

a<-c(0,1,1,2,3,5,8,13) a

인덱스가 음수인 경우는 1번째 값을 제외하라는 의미

중앙값보다 큰 모든 원소를 선택

상하위 5% 안에 있는 모든 원소를 선택

평균에서 + - 표준편차를 넘는 모든 원소 선택

NA나 NULL이 아닌 모든 원소를 선택

############ 벡터 연산 수행하기 ######## ###########################################

v1<-c(10,11,12,13,14) v2<-c(1,2,3,4,5)

############ 연산자 우선순위 ######## ###########################################

#PPT 참조

############ R 함수 정의 ######## ########################################### #

function(매개변수1, 매개변수2, 매개변수3,….) expr

#

function(매개변수1, 매개변수2, 매개변수3,….) {

expr1

expr2

expr3

…..

}

# ##############################################?

f1<- #정규분포를 표준정규분포로 표준화 f1(1:10)

skew.and.kurto <-function(x) #왜도와 첨도를 구하는 함수 {

}

t5<- 1:1000 #1000 random obs from t with df 5 skew.and.kurto(t5)

######### 데이터 입력하기 ############ ####################################

#키보드로 데이터를 입력할 때 conbine 함수를 사용

#빈 데이터 프레임을 만든 뒤 내장된 편집기를 불러와 데이터 입력

temp<-data.frame()

b

#메뉴->edit->data editor -> object명 입력

간단한 문제를 다룰 때는 데이터 파일을 생성하고 읽어오는 것이 귀찮습니다.

이럴때는 R에 데이터를 곧바로 입력하는 게 편리하합니다.

이러한 방법을 위해 데이터 프레임을 정의하고 c함수로 벡터 생성해서 데이터를 입력해 봅시다.

c<-

c

######### 데이터 자리수 조절 ############ ####################################

R을 기본적으로 부동소수점을 포함해 7자리를 표시

pi

자리수를 4자리로 표현

cat(“pi 값은 “, pi,”입니다.”, “\n”)

cat 함수는 형식 조정 불가->format 함수 활용

옵션함수를 활용해서 digit의 기본값을 바꾸기

pi

######### 파일에 출력하기 ############ ####################################

a<-sqrt(10)

sink(“fileout2.txt”)

#- 결과를 txt 파일과 pdf로 출력함

######### 파일 목록보기 ############ ####################################

                         #워킹 디렉토리의 파일을 확인할 수 있음.

                         #하위 디렉토리의 숨겨놓은 파일(마침표로 시작하는 파일)까지 모두 볼수 있음

######### 윈도우에서 ‘cannot open file 해결하기 ############ ##########################################################

d:\dataedu\R\basic\exam1.txt 위도우에서 파일이 있음을 알고 있다.

#하지만

역슬레쉬()가 이름에 포함되어 있으면 문제가 발생

역슬레쉬 뒤에 오는 모든 문자를 이스케이프 처리한뒤 d:dataeduRbasicexam1.txt 로 인식

윈도우에서 R은 슬러쉬(/)를 역슬레쉬와 똑같이 취급하므로 문제 해결

#R에서는 역슬레쉬 (\)를 역슬레쉬 ()로 인식하여 취급하므로 문제 해결

############고정데이터 불러오기#################### ###############################################

f2<-read.fwf(“exam2.txt”, widths=c(w1,w2,w3,w4)) 고정 자리 데이터 읽기

#1째는 과제제출여부, 2째는 점수 사이에는 2칸의 빈칸

                                    # col명 지정

f2

###########비고정데이터 불러오기#############################

(탭 또는 공백으로 구분된 )텍스트 파일로 된 테이블형식의 데이터 불러오기

각 줄이 하나의 레코드

f3<-
f3

하나의 레코드 내에서, 공백, 탭, 쉽표 등 한글자 짜리 구분문자

f3<-read.table(“kings.txt”, sep= :, )

각 레코드ㅡ 동일한 수의 필드를 가짐

class(f3$V1)

문자열 레코드값을 factor로 인식하지 않고 문자열로 인식하게 함

f3<- f3 class(f3$V1)

f3<- # SAS의 결측값(.) 형태의 데이터를 NA 형태로 결측값을 변경 f3

csv 파일은 R, 엑셀, 다른 스프레드시트 프로그램, 데이터베이스 관리자들이 자주 사용하는 형식

f4<- f4 class(f4$ename)

#탐색기를 통한 데이터 파일 불러오기

file.choose<- head(file.choose)

########### csv 파일 출력하기 ############################ ######################################################

############ HTML 테이블 읽어오기 ############################

####세계 500대 기업 리스트# install.packages(c(“XML”,”httr”,”RCurl”)) library(XML) library(httr) library(RCurl)

############ 복잡한 구조 파일 읽어오기 ############################

구조가 복잡하여 10줄만 읽고 멈춤

l1<-readlines(“exam1.txt”,n=10)

변수를 숫자형으로 인식하고 읽어들임

l2

#scan()에 활용되는 인자 #what=numeric(0) 다음 토큰은 숫자로 해석 #what=integer(0) 다음 토큰은 정수로 해석 #what=complex(0) 다음 토큰은 복소수로 해석 #what=character(0) 다음 토큰은 문자열로 해석 #what=logical(0) 다음 토큰은 논리값으로 해석

#n=number 이만큼의 토큰을 읽은 다음에 멈춤 #nlines=number 이만큼의 입력 라인을 읽은 다음 멈춤 #skip=number 데이터를 읽기 전에 건너 뛰는 입력 라인의 개수 #na.strings=list NA로 해석될 문자열 리스트

예제 1. 경주시외버스터미널 가격표

문자와 숫자가 조합된 형태의 데이터 읽기

l3<-scan(“gyeongju_ternimal.csv”,what=list(des=character(0), fare=numeric(0)),skip=1,sep=”,”)

gyeongju<-as.data.frame(l3) gyeongju

?l3<-scan(“gyeongju_ternimal.csv”,what=list(des=character(0), fare=numeric(0)),skip=1,sep=”,”)

########### 객체를 저장하고 전송하기 ###################### ######################################################

save(gyeongju,file=”myData.RData”) #save함수는 바이너리 데이터를 작성, ASCII 형식은 dput, dump를 사용

load(“myData.RData”)

                                            #변수 앞뒤의 따움표에 주의

dput(“myData”, file=”myData.txt”) dump(“myData”, file=”myData.txt”)

#save함수는 파일의 크기를 작게 유지하기 위해 바이너리 형식으로 저장한다. ASCII 형식은 dput, dump를 사용할 수 있다.

#메일링 리스트에 질의를 보낼때 다른 사람들이 문제를 재현하기 위해서 ASCII 형식의 데이터의 덤프를 첨부 할 수 있다.

#프로그램에서 데이터가 특정 패키지에 있는 데이터를 활용한다면 패키지를 로딩해 두어야 활용할 수있다.

9/29 10:00

############# 3. 데이터 구조와 데이터 프레임(1) ######### 데이터 구조 ############ ####################################

#불러들인 csv 데이터를 데이터프레임에 적용

a<-read.csv(“frame.csv”, header=T) str(a) a b<-as.data.frame(a)
b c<-as.vector(b[“phone”]) c

#1번째 리스트를 프린트

b[1]

#1번째 리스트내의 값들을 프린트

b[[1]]

항목과 그 값들을 프린트

b[1] b[“empno”]

항목명을 통해서 값들을 프린트

b[“empno”] b$empno

#1행, 2열에 해당하는 원소

b[1,2]

#2행에 해당하는 모든 원소

b[2,]

#2열에 해당하는 모든 원소

b[,2]

단일값

#단일값은 원소가 하나인 벡터로 의미

pi

length(pi) length(b$empno) pi[1] pi[2]

####### 행렬 ######### #차원을 가지고 있는 벡터로 인식하면 됨

a<-1:9 a dim(a)<-c(3,3) a

c == combine

####### 배열 #########

b<-1:12

dim(b)<-c(2,3,2) b

####### 벡터에 데이터 추가와 삽입 ##########

#벡터에 단일값 삽입

v1 <- c(1,2,3) v1 <- c(v1, 4, 5) v1 v2 <- c(6,7,8,9,10)

v2 #벡터에 다른 벡터를 삽입

v1 <- c(v1,v2)
v1

#벡터의 특정위치에 단일값 삽입

v1[12]<-12 v1

#벡터의 특정 위치에 단일값 삽입

v1 v3 <- append(v1,100,after=5) v3

#벡터의 특정 위치에 데이터 삽입

v4 <- append(v1,v2,after=0)

v4

append(v1,v2,after=1)

#col 값을 벡터로 연결

c1<- cbind(1:6) c1

데이터를 결합할 때 사용하는 함수

#

cbind : 열 결합, # column

rbind : 행 결합. # row

c1
c2<-cbind(1:3) c2 cbind(1:6, 1:3)

recycling rule

#두개의 벡터를 col으로 연결

cbind(1:6, 1:3)

#두개의 object를 연결할 때는 길이가 같아야 함 cbind(c1, c2) c3 <- cbind(1:6, 1:3) cbind(c3,c1)

2019-09-29 10:54

recycling rule

a<- c(1,2,3,4,5,6,10) b<- c(7,8,9) a+b

함수에도 재활용 규칙은 적용된다.

########## 요인 생성 ######### ############################### # #연속형 변수를 범주형변수로 변경

f<- factor(c2) f #범주형변수에 데이터 삽입

f<- factor(c(“A”,”A”,”A”,”B”,”B”,”C”,”A”,”A”,”C”,”B”,”A”,”A”)) f

#범주형변수에 레벨을 정의

f<-factor(f,c(“A”,”C”,”D”,”E”,”F”)) f

############## 리스트 생성하기 ######################

리스트는 각 원소의 모드가 달라도 되는 특징이 있음

l<- list(3.14, “Tom”, c(1,2,3,4), mean) l

l[[3]][3]

빈 리스트를 생성하고 원소를 채워 넣는 방법으로 리스트 생성

l1<-list()

l1[[1]] <- 2.714 l1[[2]] <- “TY” l1[[3]] <- c(5,6,7) l1[[4]] <- mean

l1[3] l1[[3]] l1[c(2,3)]

리스트의 원소에 이름을 붙일 수 있음

l2<- list(mid=1.1, far=1.5, more.far=2.0) l3<- list(msadasdid=1.1, fasdsadar=1.5, mosadsadsadre.fsadsadsadar=2.0)

l2 l3

자리수로 리스트의 원소를 선택하기

l2[[1]] l2[1] l2[c(1,2)]

리스트의 구조를 확인해 보기->numeric

class(l2[[1]]) mode(l2[[1]])

리스트의 구조 확인해 보기 ->list

class(l2[1]) mode(l2[1])

class(l2) mode(l2)

원소의 이름으로 리스트의 원소를 선택하기

2019-09-29 11:16

리스트에서 원소를 제거하기

l2

l3<- # 리스트의 원소에 NULL 이 포함되어 있을 때 삭제하기 l3

                                              # 리스트의 원소의 값이 NULL인 원소를 삭제 l3

리스트에서 원소 제거하는 다양한 방법

                                              # 리스트의 원소가 0인 원소를 제거
                                              # 리스트의 원소가 na인 원소를 제거
                                              # 리스트의 원소가 절대값이 1보다 작은 원소를 제거 # abs 함수는 list를 다루지 못하므로 에러 발생

########## 행렬의 초기 내용 설정과 연산 ######### ##############################################

#벡터를 생성

rowm1<-c(1.1,1.2,1.3,1.4,2.4,2.3)
rowm2<-c(3.1,3.4,3.6,4.1,4.3,4.7) rowm3<-c(1.1,1.2,1.3,3.1,3.4,3.6,4.1,4.3,4.7)

#벡터의 데이터를 2x3 행렬로 변경,,, 디폴트는 열을 기준으로 입력됨 m1<- matrix(rowm1,2,3) m1

#벡터의 데이터를 3x2 행렬로 변경,,, 디폴트는 열을 기준으로 입력됨

m2<- matrix(rowm2, 3,2) m2

#벡터의 데이터를 행을 기준으로 2x3 행렬로 변경 m3<- matrix(rowm3, 3,3,byrow=T) m3 m3<- matrix(rowm3, 3,3,byrow=F) m3

2x2 행렬을 0으로 초기화한 행렬 생성

m4<- matrix(0,2,2) m4

2x2 행렬을 NA으로 초기화한 행렬 생성

m5<- matrix(NA,2,2) m5

벡터의 구조를 행렬구조로 변경하여 행렬을 생성

dim(rowm3)<-c(3,3) rowm3

r1<-c(1,2,3,4,5,6)
r2<-c(6,5,4,3,2,1) r3<-c(1,2,3,4)

r1<-matrix(r1, 2,3) r2<-matrix(r2, 3,2) r3<-matrix(r3, 2,2) r1 r2 r3

2019-09-29 11:28

행렬의 연산

전치행렬을 구함

t(r3) #transpose(r3)

역행렬을 구함

solve(r3)

행렬의 곱 구함

r1%*%r2

#2차 단위행렬을 구함

diag(5)

######### 행렬의 열과 행에 이름 붙이기 ###############

행렬의 행에 이름붙이기

rownames(m1)<-c(“class A”, “class B”)
m1

행렬의 열에 이름붙이기

colnames(m1)<-c(“min_d”,”dis”,”max_d”) m1

######### 행렬의 열과 행 선택하여 하위행렬 생성 ###############

#m1 행렬에서 1행을 뽑아 벡터 vm1 생성

vm1<-m1[1,]

#m1 행렬에서 2열을 뽑아 벡터 vm2 생성

vm2<-m1[,2]

#m1 행렬에서 1행을 뽑아 하위행렬 sm1 생성

sm1 <- m1[1, , drop=TRUE] sm1
sm1 <- m1[1, , drop=FALSE] sm1

#m1 행렬에서 2열을 뽑아 하위행렬 sm2 생성

sm2<-m1[,2, drop=FALSE]
sm2

2019-09-29 11:41

############# 4. 데이터 구조와 데이터 프레임(2) ######### 데이터 프레임 만들기 ########

벡터와 요인이 혼합된 데이터라면 data.frame 함수를 사용해서 조립

dfm<-data.frame(v1,v2,v3,f1,f2)

데이터가 리스트 구조라면 as.data.frame 으로 재설정 가능

dfm<-as.data.frame(list.of.vectors)

#벡터 생성 level<-c(“low”,”mid”,”high”) lbound<-c(0.1,0.5,1.5) ubound<-c(0.5,1.5,2.5)

#벡터를 데이터프레임으로 변환 dfm1<-data.frame(level,lbound,ubound) dfm1

#외부 데이터를 불러와 어브젝트에 할당 a<-read.csv(“frame.csv”, header=T)
a str(a)

a$ename<-as.character(a$ename) a$phone<-as.character(a$phone)

외부 데이터가 리스트 구조임에 따라 구조 변경으로 데이터를 데이터프레임에 적용

k<-as.list(a) k dfm1<- as.data.frame(a) dfm1 str(dfm1)

#오브젝트의 내용 중 필요한 변수만 선택해서 data.frame 형식으로 재 구성

dfm2<-data.frame(a$empno, a$ename, a$deptno) dfm2

열의 이름을 적용하여 data.frame 형식으로 재 구성

dfm2<- data.frame(empno = a$empno, ename = a$ename, deptno = a$deptno) dfm2

개별 벡터로 정의된 데이터들을 리스트로 구조를 변경하고 데이터 프레임형식으로 적용

lst<-list(a1=a$empno, a2=a$ename, a3=a$deptno, a4=a$phone) lst lst1<- lst1

#하나의 데이터를 리스트구조로 셋팅

a5<- list(a1=10011, a2=” a5

#기존의 데이터 프레임에 a5를 추가

lst
lst1<-

#추가할 행 정보를 데이터프레임 형식으로 정의

newrow<-

#행 결합을 통해 2개의 데이터 프레임을 결합

lst1<-
lst1

다른 표현으로

lst1<-

lst1

데이터 프레임 할당하기

#1,000,000개의 행과 3개의 열(2개는 수치형, 1개는 문자형)으로 데이터 프레임을 할당

N<-1000000 dtfm<-data.frame(no=numeric(N), name=character(N), score=numeric(N)) dtfm

head(dtfm)

#데이터프레임 내 2번째 원소를 선택

#데이터프레임 내 2번째 원소내 리스트를 선택

데이터프레임내 2번째 행원소를 선택

데이터프레임 내, 모든 행과 1,3번째 열을 선택

subset(데이터 프레임,select=c(열이름, 열이름,…)) 으로 쉽게 데이터 선택

subset(데이터 프레임,select=c(열이름, 열이름,…),subset=(열이름>조건))

lst<-as.data.frame(k) lst

lst1<-subset(lst,select=-phone) lst1

lst1<-subset(lst,select=c(empno, deptno)) lst1

lst1<-subset(lst,select=c(empno, deptno), subset=(deptno==30)) lst1

lst1<-subset(lst,subset=(deptno==30)) lst1

############## 연습 문제 #############

MASS 라는 패키지 내 Cars93 데이터셋에서

1) city 에서 갤런당 30마일 이상 주행하는 연비를 가지는 차를 선택

2) 고속도로에서 MPG 값이 중앙값이상인 모든 차의 제조사와 모델명

#########################################################

1)

library(MASS) ?Cars93

2)

newCars93<-

newCars93

#열이름으로 열삭제 newCars93<- newCars93

#데이터 프레임의 열이름 바꾸기

newCars93

####### data editor 에서 데이터 변경 ##########

주의)실행 취소 기능이 없다.

##################################################

데이터 에디터를 불러들임

temp<-edit(lst1)

에디터에서 변경한 내용을 다시 저장

lst1<-temp

에디터에서 변경한 내용을 덮어씀

fix(lst1)

lst1

######### NA 값이 있는 행을 삭제하기 ###########

#벡터 생성

x<-c(0.1,-0.5,1.5,1.6,-0.9,NA) y<-c(0.5,-1.5,NA,NA,1.5,2.5)

#벡터를 데이터프레임으로 변환 NA_example<-data.frame(x,y) NA_example
cumsum(NA_example) # 누적합을 구하는 함수

NA 값을 가지고 있는 행을 삭제

NA_clean<-na.omit(NA_example) # omit NA존재 행 삭제 NA_clean
cumsum(NA_clean)

두개의 데이터 프레임을 합칠때

x<-c(1.5,1.3,1.5,1.4,1.8,1.8) y<-c(2.7,2.8,3.5,3.2,3.4,3.9) z<-c(5.7,5.8,6.9,5.8,5.1,5.6) b_dfm1<-data.frame(x,y) b_dfm2<-as.data.frame(z) cb_dfm<-cbind(b_dfm1,b_dfm2) cb_dfm

x<-c(1.5,1.3,1.5) y<-c(2.7,2.8,3.5) z<-c(5.7,5.8,6.9) b_dfm3<-data.frame(x,y,z) rb_dfm<-rbind(b_dfm3, b_dfm3) rb_dfm

#recycling rule 주의

x<-c(1.5,1.3,1.5,1.4,1.8,1.8) y<-c(2.7,2.8,3.5,3.2,3.4,3.9) z<-c(5.7,5.8,6.9,9.9,1.1) b_dfm1<-data.frame(x,y) b_dfm2<-as.data.frame(z) cb_dfm<-cbind(b_dfm1,b_dfm2) cb_dfm

x<-c(1.5,1.3,1.5) y<-c(2.7,2.8,3.5) z<-c(5.7,5.8,6.9) a<-c(8.9,7.9,5.9) b_dfm3<-data.frame(x,y,z) b_dfm4<-data.frame(x,y,a) rb_dfm<-rbind(b_dfm3, b_dfm4) rb_dfm

######## 두개의 데이타 프레임을 동일한 변수를 중심으로 합치기 #######

T_name<-c(“T1”,”T2”,”T3”,”T4”,”T5”,”T6”) x<-c(1.5,1.3,1.5,1.4,1.8,1.8) y<-c(2.7,2.8,3.5,3.2,3.4,3.9)

T_na<-c(“T1”,”T3”,”T5”) z<-c(5.7,5.8,6.9)

b_dfm1<-data.frame(T_name, x, y) b_dfm2<-data.frame(T_name=T_na, z) b_dfm1 b_dfm2

mg_dfm<-merge(b_dfm1, b_dfm2, by=”T_name”) mg_dfm

mg_dfm<-merge(b_dfm1, b_dfm2, by=”T_name”, all=T) mg_dfm ?merge

2019-09-29 12:31

# # #한번더 연습해 보자 # #

a<-read.csv(“frame.csv”, header=T) b<-read.csv(“frame2.csv”, header=T)
merg1<-as.data.frame(a) merg2<-as.data.frame(b)

merg1 merg2

#empno 변수를 중심으로 데이터 프레임 병합

merg <-
merg

#enmae.y 가 중복되어 삭제

merg<- merg

# #데이터 프레임 내용을 더 쉽게 접근하기 # #

zz<- zz

attach(rb_dfm) zzz<-x+y-z zzz detach()

############# 5. 데이터 변형

자료형 변환하기

# #as.charater() #as.complex() #as.numeric() 또는 as.double() #as.integer() #as.logical()

데이터 구조 변환하기

# #as.data.frame() #as.list() #as.matrix() #as.vector()

######### 데이터 변형 ############ ####################################

apply 함수, (apply, lapply, sapply, tapply, mapply)###

by함수, split 함수

위의 함수들을 통해 단번에 데이터를 변형하고 처리할 수 있다.

#########################################################

요인을 통해 집단 정의

v<-c(24,23,52,46,75,25) w<-c(87,86,92,84,77,68) f<-factor(c(“A”,”A”,”B”,”B”,”C”,”A”)) dfm<-data.frame(value=v,group=f) dfm

벡터를 여러 집단으로 분할하기

#group<-split(v,f) #벡터를 요인에 따라 분할 #group <-unstack(data.frame(v,f)) #벡터가 동일한 길이인 경우 리스트를 데이터 프레임으로 변환해줌

group<- group

group<- group

group<- group

group<- group

library(MASS)
head(Cars93)
# Origin={USA,non-USA}, MPG.city는 도시에서의 연비

g<- g

                                         #MPG 평균 계산

리스트의 각 원소에 함수 적용

#list<-lapply(l,func) #vector<-sapply(l,func)

s1<-c(91,87,95,96,89,87,86,85,84,86,88,92,91,93,92,92,91,93,94,94,95,96,96,96,99,95,98,97,92,86,84,89,87,86,89,85,84) s2<-c(89,86,85,92,93,91,90,89,81,84,85,89,92,95,96,91,93,92,90,90,92,91,93,92,90,92,92,93,94,99,95,96,94) s3<-c(89,86,78,89,84,95,87,92,90,90,91,93,93,92,93,94,95,95,96,98,100,85,79,82,89,86,95,89,92,91,90,90,93,90,85,86,84,90) s4<-c(89,79,85,86,86,85,84,82,82,91,92,100,89,91,92,90,93,91,90,85,86,84,87,89,90,90,89,86,89,85,89,87,84,80,79,90,82)

length(s1) length(s2) length(s3) length(s4)

scores<- scores

ttest<- ttest

모든 행에 함수 적용하기

results<-apply(met, 1, func)

m1<-c(82.5,88.2,89.2,87.5,89.9,78.3,79.8,80.9,81.9,83.5,85.6,87.2,88.2,89.5,91.5,78.9,79.2,81.5,83.2,82.5) dim(m1)<-c(4,5) colnames(m1) <- c(“tr1”,”tr2”,”tr3”,”tr4”,”tr5”) rownames(m1) <- c(“Tom”,”Yoon”,”Moon”,”Song”) m1

#apply함수는 행렬의 처리를 위해 만들어졌고 1-행,2-열을 func으로 처리

#lapply는 리스트 형태에서 적용할 수 있으므로 행렬의 모든 원소를 리스트로 인식함

#sapply는 모든 행렬의 원소를 벡터로 인식하여 반환함

t<-read.csv(“test.csv”, header=T) test<-data.frame(t) test

#데이터 프레임에서 apply를 적용하려면 데이터가 모두 숫자나 문자로 동질적인 경우만 적용가능

#데이터 프레임의 각 열들의 클레스를 확인할 때 활용 가능

#데이터 프레임에서 열을 기준으로만 func을 적용할 때 사용가능, lapply는 리스트로 값을 반환

#데이터 프레임에서 열을 기준으로만 func을 적용할 때 사용가능, sapply는 벡터로 값을 반환

데이터 집단에 함수 적용하기

############################################### ###############################################

tapply(x,f,func) # x는 벡터, f는 집단 분류 요인, func는 함수

Cars93 attach(Cars93)

sum(Weight) mean(Weight)

Origin

                                 # Cars93 데이터 프레임에서 무게를 생산지 구분별로 합계
                                 # Cars93 데이터 프레임에서 무게를 생산지 구분별로 평균
                                 # Cars93 데이터 프레임에서 무게의 객수를 생산지 구분별로 카운트

행 집단에 함수 적용하기

############################################### ############################################### library(MASS) # Cars93 데이터 프레임에서 생산지구분별로 요약

head(Cars93) attach(Cars93) model<- model

함수를 생성

#문자열다루기

#문자열 길이 알아내기

n<-c(“my”, “name”, “is”, “Tom”) length(n)

#문자열 연결하기

name<-c(“Tom”, “Moe”, “Larry”)

#하위문자열 추출하기

#구분자로 문자열 분할하기

#하위 문자열 대체하기 s<-“Curly is the smart one. Curly is funny, too.”

#문자열의 모든 쌍별 조합 만들기 location<-c(“Seoul”,”Pusan”,”Inchon”) treatment<-c(“T1”,”T2”,”T3”)

#현재 날짜 알아내기

#문자열을 날짜로 변환하기

#날짜를 문자열로 변환하기

#날짜 일부 추출하기 d<- p<-

#날짜로 수열 생성하기 start<- end<- countdown<-seq(from=start, to=end, by=1) countdown

---

#연습문제 20190929

1. MASS 패키지에 내장된 데이터 cats는 다음 3개의 변수로 구성되어 있다.

Sex - 성별: 범주형, 암컷(“F”), 수컷(“M”)

Bwt - 몸무게(kg)

Hwt - 심장의 무게(g)

1-1. 아래 코드의 의미는? (각 라인별로 설명하시오)

library(MASS) #- 라이브러리 임포트

head(cats)
#- cats의 상위 6개 행 데이터를 출력

1-2. 생쥐 자료(cats)의 자료의 수를 구하시오.

cats length(cats[[1]]) #- 144 * 3

1-3. 생쥐의 몸무게와 심장의 무게의 평균과 표준편차를 구하라.

bwt<-cats$Bwt

str(bwt)

mean(bwt) sd(bwt)

hwt<-cats$Hwt

mean(hwt) sd(hwt)

mean(bwt) [1] 2.723611 sd(bwt) [1] 0.4853066 hwt<-cats$Hwt

mean(hwt) [1] 10.63056 sd(hwt) [1] 2.434636

1-4. 생쥐의 암수별 몸무게와 심장의 무게의 평균과 표준편차를 각각 구하라.

cats male <- subset(cats,subset=(Sex==”M”)) female <- subset(cats,subset=(Sex==”F”))

mean(male$Bwt) sd(male$Bwt) mean(male$Hwt) sd(male$Hwt)

mean(female $Bwt) sd(female $Bwt) mean(female $Hwt) sd(female $Hwt)

mean(male$Bwt) [1] 2.9 sd(male$Bwt) [1] 0.4674844 mean(male$Hwt) [1] 11.32268 sd(male$Hwt) [1] 2.542288 mean(female $Bwt) [1] 2.359574 sd(female $Bwt) [1] 0.2739879 mean(female $Hwt) [1] 9.202128 sd(female $Hwt) [1] 1.357666

2. 아래와 같은 행렬 X와 벡터 y가 있다.

2-1. X와 y를 각각 R객체 X, y로 저장하여라.

2.2 X의 전치행렬을 구하라

2.3 X 전치행렬과 X의 곱을 구하라

2.4 X 전치행렬* X의 역행렬을 구하라

2.4 (X^TX)^-1X^T*y를 구하라

3. 사용자 정의함수 만들기

3-1. 평균, 표준편차, min, max값을 list형태로 각각 나타내는 함수를 작성하여라.

그리고 Cars93 데이터의 MPG.highway변수의 평균, 표준편차, min, max 값을 나타내라.

3-2. 두 개의 숫자를 입력 받은 후 두 값이 모두 양수일 경우 두 수의 곱을 출력하고

두 값 중 하나라도 0이나 음수일 경우는 두 수의 합을 출력하는 함수를 R코드로

작성하고 3와 -1을 넣은 결과를 출력하시오. (단, if, else 문을 사용하세요.)

4. smoke 데이터는 다음 9개의 변수로 구성되어 있다.

Gender - 성별 - 범주형(F:여자, M:남자)

Age - 나이 - 연속형

Smoker - 흡연여부 - 범주형(yes, no)

HowLong - 흡연기간(년) - 연속형

Cigarettes - 일흡연량(개피) - 연속형

Height - 키(cm) - 연속형

Waist - 가슴둘레(cm) - 연속형

Hips - 엉덩이둘레(cm) - 연속형

Weight - 몸무게(kg) - 연속형

1. 주어진 엑셀 데이터를 읽어 R 데이터프레임 smokers로 저장하여라.

2. smokers에서 자료의 수(레코드의 수)를 구하시오.

3. smokers 자료의 앞에서 부터 10개의 레코드를 출력하여라.

4. 자료에서 여자와 남자의 수를 구하시오.

?table

5. 자료에서 흡연자의 수와 흡연비율을 구하시오.

6. 자료에서 성별 흡연자의 수와 흡연비율을 구하시오.

7. BMI(체질량지수)는 몸무게를 키(m)의 제곱으로 나눈 값이다. 자료에서 BMI를 구하여라.

8. 성별 BMI의 평균과 표준편차를 구하라.