R:자료형 편집하기

{{R}}<br />

== 개요 ==
R에선 하나의 열을 변수라 부른다.(보통은 1개의 열을 한꺼번에 취급하니까.)

==변수형==

{| class="wikitable"

|+

!변수타입

!기원

!설명

|-

|chr

|character

|문자열

|-

|int

|integer

|정수

|-

|num

|numeric

|자연수

|-

|Factor

|

|명목형 변수

|-

|Posixct

|

|시간변수(년월일시분초)

|-

|Tseries

|

|시계열 변수

|-

|an

|Null

NA

|결측치(빈 값)

|}

{| class="wikitable"

|+

!변수명

!설명

!정보량

!변환

|-

|명목형변수

|특성에 따라 명칭을 주어 구분하는 변수

| rowspan="3" |아래로 갈수록 정보량이 많아진다.

| rowspan="3" |아래에서 위로 변환은 가능하지만,

위에서 아래로의 변환은 정보량 부족으로 불가.

|-

|서열형변수

|명목형변수에서 서열정보 추가

|-

|연속형변수

|셀 수 없으며, 구간(0~10)으로 정의되는 변수

|}
 

==데이터 파악 관련함수==

{| class="wikitable"

!이름

!기원

!기능

!사용법

|-

|str()

|

|데이터의 타입 확인

|str(데이터)

|-

|is()

|is

|데이터의 타입 확인

str이 변수타입을 알려준다면,

 

is는 참과 거짓으로 알려준다.

 

결과값은 기존 데이터형의 좌표목록으로 나온다.

|is.integer(데이터)

|-

|as()

|as

|변수타입을 바꾼다.

|as.integer(데이터)

|-

|summary()

|summary

|해당 데이터의 요약정보를 본다.

변수타입과 관련 정보들을 보여준다.

{| class="wikitable"

|+

!데이터형

!결과

|-

|Factor

|Low, Mid, High에 해당하는 집계를 보여준다.

|-

|Numeric

|최솟값, 최대값, 평균, 각 분위수

1분위수는 하위 25%에 해당하는 값.

 

2분위수는 Median으로 나타나고,

 

3분위수는 상위 25%에 해당하는 값.

|-

|

|

|}

|summary(데이터)

|}
 

==데이터 조작 관련함수==
 

===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>
 

===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))

|}

==시간변수 다루기==

3가지 방법이 있다.

{| class="wikitable"

|+

!방법

!사용처

!사용예시

|-

|as.Date()

|년-월-일 형태

|as.Date(변수, formet="날짜형식")

as.Date(2020-08-03, formet="%Y-%m-%d"

|-

|as.POSIXct()

|년-월-일 시:분:초 형태

|

|-

|lubridate패키지

|

|

|}
 

===날짜형식===

2020년 1월 22일 23시 24분 25초 월요일 이라고 할 때의 데이터 표시를 알아보자.

{| class="wikitable"

|+

!

!형식

!예시

!형식

!예시

|-

!세기

|%C

|20세기

|

|

|-

!년

|%Y

|2020

|%y

|20

|-

! rowspan="2" |월

|%m

|01

|%B

|1월

|-

|%b

|1

|

|

|-

!일

|%d

|22

|

|

|-

! rowspan="2" |시

|%H

|23

|%l

|11

|-

|%p

|PM

|

|

|-

!분

|%M

|24

|

|

|-

!초

|%S

|25

|

|

|-

! rowspan="2" |요일

|%a

|월

|%A

|월요일

|-

|%u

|1~7

(1:월요일)

|%w

|0~6

(2:월요일)

|}

<br />
 

===시간변수 관련함수===

{| class="wikitable"

!이름

!기원

!기능

!사용법

|-

|format()

|

|형식에 해당하는 데이터만 뽑는다.

|format(날짜변수, "형식")

|}
 

==문자열 관련함수==

{| class="wikitable"

|+

!이름

!기원

!기능

!사용법

|-

|substr()

|

|문자열 추출

|substr(데이터, 시작번호,끝번호)

substr(데이터셋$열이름[인덱스], 1, 5)

|-

|paste()

|

|문자열 붙이기

맨 뒤에 ,<code>set="사이에 넣을 것"</code> 을 사용하면 붙일 문자들 사이에 들어갈 것을 지정할 수 있다.

 

(기본설정은 띄어쓰기 한 칸)

 

paste(colnames(데이터셋)[숫자], " ", 연산))) 형태로 쓸 수 있다.

|paste(데이터, "붙일문자", "붙일문자2", ....)

|-

|strsplit()

|

|문자열 분리

"나눌문자열"을 기준으로 문자열들을 나눈다.

|strsplit(데이터, split="나눌문자열")

|-

|gsub()

|

|문자열 대체

|gsub("원래문자열", "대체할문자열", 데이터)

|}
 

==쓸 만한 활용법==

{| class="wikitable"

|+

!

!

!

|-

|

|

|

|-

|

|

|

|-

|

|

|

|-

|

|

|

|-

|

|

|

|}