R:자료구조
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Sam
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{{R}}<br /> ==개요== 자료구조를 수용하기 위한 자료객체. ===종류=== {| class="wikitable" |+ !객체 !코드명 !차원 !유형 !혼합가능여부 |- |벡터 |vector |1 |수치, 문자, 복소수, 논리 |불가(하나의 유형만 사용 가능) |- |요인 |factor |1 |수치/문자 |불가 |- |행렬 |matrix |2 |수치, 문자, 복소수, 논리 |불가 |- |데이터프레임 |data.frame |2 |수치, 문자, 복소수, 논리 |가능 |- |시계열 | |2 |수치, 문자, 복소수, 논리 |불가 |- |배열 |array |2차원이상 |수치, 문자, 복소수, 논리 |불가 |- |리스트 |list |2차원이상 |수치, 문자, 복소수, 논리, 표현식, call 등 |가능 |} ==자주 사용하는 자료형== {| class="wikitable" |+ !이름 !벡터 !행렬 !데이터프레임 |- |설명 |Combind. 하나의 열을 의미한다. 다른 2차원 이상의 데이터에서 인덱스범위를 지정하는 데 쓰이기도 한다. |Matrix. |dataframe. |- |생성 |c(데이터) |matrix( data=데이터, nrow=행수 ncol=열수 byrow=기준) |data.frame( 변수명=벡터값, ) 필요한 벡터만큼 넣는다. |- | | | | |- |데이터 접근 |일반 언어에서 처음 인덱스가 0인 것과 달리, R은 1부터 시작한다. {| class="wikitable" |+ !의도 !방법(예시) |- |데이터1개 접근 |벡터명[1] |- |여러 개 접근 |벡터명[c(1,3,5,9)] |- |범위 접근 |벡터명[2:5] |- |제외하고 접근 |벡터명[-3] |} | colspan="2" | {| class="wikitable" !의도 !방법(예시) |- |데이터1개 접근 |구조명[2,3] |- |여러 개 접근 |구조명[c(1,2,3), ] |- |행 전부 |구조명[1, ] |- |열 전부 |구조명[ ,1] |- |범위 접근 |구조명[2:3, ] |- |제외하고 접근 |구조명[ ,-1] |} 여러 방법을 조합해 <code>구조명[2:3, -2]</code> 등의 형태로 사용 가능 |- |자료형 변환 |as.vector(객체) |as.matrix(객체) |as.data.frame(객체) |} ==데이터형 관련 함수== {| class="wikitable" !이름 !기원 !기능 !사용법 |- |head() |head |지정한 행만큼 출력한다. |head(데이터셋, 지정숫자) |- |str() | |데이터를 확인한다. |str(데이터셋) |- |as() |as |데이터형을 변환한다. |열 전체의 변수형을 변환하려면 다음과 같이 한다. 데이터셋$열이름 = as.변수형(데이터셋$열이름) |} <br /> ==벡터 관련 함수== {| class="wikitable" |+ !이름 !기원 !기능 !사용법 |- |seq() |sequence |순차적 데이터 생성. {| class="wikitable" |+ !옵션 !설명 |- |along.with=객체명 |해당하는 객체와 동일한 크기로 자료열을 생성. |- |length=자연수 |by옵션 대신 이 옵션을 넣으면 증가범위를 자동으로 <code>(마지막-시작) / (자연수-1)</code> 로 잡는다. |} <br /> |seq(from=시작숫자, to=마지막숫자, by=증가범위) |- |rep() |repeat |반복 데이터 생성 |rep(반복할값, 반복횟수) |- |시작:끝 | |시작부터 끝값에 이르기까지 1, -1 간격으로 벡터를 생성한다.(다른 언어에서도 흔히 쓰이는 방식) |시작:끝 |- |length() |length |데이터 크기 파악 |length(벡터) |} ==2차원 데이터 관련 함수== 직관적인 사용을 위해 %>%를 사용하는데, 이는 dplyr의 기능이다. {| class="wikitable" !이름 !기원 !기능 !사용법 |- |dim() | |데이터프레임이나 행렬에서 데이터 크기 파악 행과 열 숫자를 순서대로 제공한다. |dim(데이터셋) |- | | | | |} ===데이터 추가하기, 연산하기=== {| class="wikitable" !이름 !기원 !기능 !사용법 |- |mutate() | |하나의 변수를 추가한다. |데이터셋 = 데이터셋 %>% mutate(추가할열이름 = 연산식) |- |mutate_if() | |조건에 해당하면 실행한다. mutate_if(판별문, 실행문) |데이터셋 = 데이터셋 %>% mutate_if(is.integer, as.numeric) |- |mutate_at() | |지정한 변수들에 대해 계산 적용. 열이름에 '-'를 넣으면 그 변수는 빼고 계산한다. |데이터셋 = 데이터셋 %>% mutate_at(vars(열이름1, 열이름2, ...,), 연산식) |} ===데이터 추출=== {| class="wikitable" !이름 !기원 !기능 !사용법 |- |slice() | |index를 설정하여 원하는 행을 추출한다. |데이터셋 = 데이터셋 %>% slice(1:10) |- |select() | |index를 설정하여 원하는 열을 추출한다. column명을 쓸 수 있다. |데이터셋 = 데이터셋 %>% select(1:10, 열이름1, 열이름2, ...) |- |filter() subset() | |원하는 조건에 해당하는 데이터 추출. |데이터셋 = 데이터셋 %>% filter(열이름1 = "해당내용") |- |select_if() | |뽑는 조건을 설정할 수 있다. ex) 데이터타입에 따라 뽑는다든가. |데이터셋 = 데이터셋 %>% select_if(is.integer) |- |arrange() | |데이터 정렬. 기본적으로 오름차순인데, 변수에 '-'를 붙여주면 내림차순이 된다. |데이터셋 = 데이터셋 %>% arrange(-열이름) |- |top_n() | |가장 값이 높은 값들을 추출. top_n(숫자, 열이름) |top_n(5, Year) |- |distinct() | |중복데이터 제거. 해당 열이름에서 하나라도 중복되면 지운다. |데이터셋 = 데이터셋 %>% distinct(열이름1, 열이름2, 열이름3, ...) |} ==데이터 조작 관련함수== <br /> ===데이터 수치 조작=== {| class="wikitable" !이름 !기원 !기능 !사용법 |- |quantile() |qunatile |각 분위수에 해당하는 값을 꺼낸다. |quantile(데이터셋$열이름, probs = c(0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 0.9) 10, 30, 50, 70, 90%에 해당하는 값들을 보여준다. [이걸 변수에 저장하거나 하진 못하나?] |- |sum() |sum |합. |sum(데이터셋$열이름) |- |rowSums() | |행별 합. |rowSums(데이터셋[범위]) rowSums(데이터셋[2:8]) |- |colSums() | |열별 합. |colSums(데이터셋[범위]) |- |mean() |mean |평균. |mean(데이터셋$열이름) |- |rowMeans() | |행별 평균. |rowMeans(데이터셋[범위]) |- |sd() | |표준편차 |sd(데이터셋$열이름) |}위 연산들에서 결측치를 생략하고 계산하고자 한다면 뒤에 <code>na.rm=True</code>를 붙여주면 된다. ex) <code>sum(데이터셋[범위], na.rm=True)</code> <br /> ===데이터 통계=== {| class="wikitable" !이름 !기원 !기능 !사용법 |- |table() |table |빈도 테이블 작성. 열 안에 속한 요소가 몇 번씩 등장하는지 세어 테이블로 만든다. |테이블명 = as.data.frame(table(데이터셋$열이름)) |- |xtabs() | |2차원 테이블 작성. 열이름1과 열이름2 안에 나타나는 조합의 수별로 몇 번씩 등장하는지 센다. |테이블명 = as.data.frame(xtabs(~ 데이터셋$열이름1 + 데이터셋$열이름2)) |}
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