R:자료구조 편집하기

{{R}}<br />

==개요==
자료구조를 수용하기 위한 자료객체.

===종류===
데이터형과 별개로 있는 자료형이다.
{| class="wikitable"
!객체
!코드명
!차원
!유형
!혼합가능여부
!객체 속성
|-
|벡터
|vector
|1
|수치, 문자, 복소수, 논리
|불가(하나의 유형만 사용)
|mode(자료유형), length(길이), names(각 성분원소의 이름(인덱스))
|-
|요인
|factor
|1
|수치/문자
|불가
|
|-
|행렬
|matrix
|2
|수치, 문자, 복소수, 논리
|불가
|mode, length(원소갯수), dim(행, 렬), 
nrow(행갯수), ncol(열갯수), dimnames(행, 렬 인덱스)
|-
|데이터프레임
|data.frame
|2
|수치, 문자, 복소수, 논리
|가능
|mode, length(행갯수), dim, nrow, ncol
|-
|시계열
|
|2
|수치, 문자, 복소수, 논리
|불가
|mode, length, tsp, start(시작시간), end(끝시간), frequency(주기)
|-
|배열
|array
|2차원이상
|수치, 문자, 복소수, 논리
|불가
|
|-
|리스트
|list
|2차원이상
|수치, 문자, 복소수, 논리, 표현식, call 등
|가능
|
|}

====속성에의 접근====
속성에 접근하려면 <code>해당속성(객체명)</code> 을 기입하면 된다.

==자주 사용하는 자료형==
{| class="wikitable"
|+
!이름
!벡터
!행렬
!데이터프레임
|-
|설명
|Combind. 하나의 열을 의미한다.
다른 2차원 이상의 데이터에서 인덱스범위를 지정하는 데 쓰이기도 한다.

벡터를 결합하여 행렬이나 데이터프레임을 만들기도 한다.
|Matrix.
|dataframe.
|-
|생성
|c(데이터)
|matrix(
data=데이터,

nrow=행수

ncol=열수

byrow=기준)
|data.frame(
변수명(열이름)=벡터1,

변수명(열이름)=벡터2,

)

필요한 벡터만큼 넣는다.
|-
|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 />

== 데이터 접근 ==
일반적으로 인덱스나 $기호, 부분집합(subset)을 활용하여 접근한다.

기본적으로 선택은 데이터셋[행, 열] 의 인덱스를 사용하거나 벡터를 사용하거나 한다.
{| class="wikitable"
!
!1차원
!2차원
!3차원 이상
|-
|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]
|}
|
{| class="wikitable"
!의도
!방법(예시)
|-
|데이터1개 접근
|구조명[2,3]
|-
|여러 개 접근
|구조명[c(1,2,3), ]
|-
| rowspan="2" |행 전부
|구조명[1, ]
|-
|구조명$열이름
|-
|열 전부
|구조명[ ,1]
|-
| rowspan="2" |범위 접근
|구조명[2:3, ]
|-
|subset(데이터셋, select=범위)
|-
|제외하고 접근
|구조명[ ,-1]
구조명[-(1:3), -2]
|}
여러 방법을 조합해

<code>구조명[2:3, -2]</code> 등의 형태로 사용 가능
|리스트의 [3]에 접근하면 원소 1개.
리스트의 <nowiki>[[3]]</nowiki>에 접근하면 벡터 혹은 자료형에 접근하게 된다.

리스트에서 인덱스를 사용하려면 대괄호를 2개씩 써줘야 한다.


리스트명$열이름$다음차원열이름$.... 형식으로 접근할 수도 있다.
|-
|조건에 따른 접근
|
|특정 조건을 가진 행만을 포함하기 위해.
구조명[구조명$열이름1 == "해당조건" & 구조명$열이름2 논리식,

열번호]

해당 조건을 가진 행만 뽑아낸다.
|
|}<br />
==벡터 관련 함수==

===수열생성===
{| 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
|}

===데이터조작===
{| class="wikitable"
!이름
!기원
!기능
!사용법
|-
|length()
|length
|데이터 크기 파악
|length(벡터)
|}

===벡터결합===
{| class="wikitable"
!이름
!기원
!기능
!사용법
|-
|cbind()
|column
| rowspan="2" |벡터를 결합해 행렬을 만든다.
{| class="wikitable"
|+deparse.level
!옵션
!설명
|-
|0
|함수 내에 정의된 이름만 사용
|-
|1
|기존에 정의된 객체 이름 사용
|-
|2
|이름 자동 생성
|}
|cbind(벡터1, 벡터2, 행렬, 데이터프레임 ..., deparse.level=1)
|-
|rbind()
|row
|
|}

==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)
|-
|
|
|변수 생성. 다음의 방법들로 가능하다.
|데이터셋$열이름 = 연산식


데이터셋[, "열이름"] = 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 처리===
{| class="wikitable"
!이름
!기원
!기능
!사용법
|-
|order()
|order
|순서대로 정렬한다.
{| class="wikitable"
|+
!속성
!설명
|-
|decreasing=
|내림차순여부 True혹은False
열이름에 '-'를 붙이면 속성값과 바꾼다.
|-
|na.last=
|TRUE면 na를 맨 뒤에.
|-
|
|
|}
|새로운데이터셋 = 데이터셋[order(데이터셋[ , '열이름'], decreasing = Ture), ]
|-
|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()
|
|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==
{| class="wikitable"
!이름
!기원
!기능
!사용법
|-
|rank()
|rank
|관찰치의 순위를 뽑아낸다..
{| class="wikitable"
|+
!속성
!설명
|-
|ties.method=
|c("열이름1", "열이름2", ...) 형태로 같은 값에 대한 우선순위 할당.
|-
|na.last=
|TRUE면 na를 맨 뒤에.
|}
|새로운데이터셋 = rank(데이터셋, ties.method=c("열1", "열2", ...)
|}
===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))
|}