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R:패키지: 두 판 사이의 차이

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시각위키텍스트
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{{R}}<br />
{{R}}<br />


==패키지 설치하기==
==개요==
다양한 기능들을 구현해둔 패키지가 많다.
 
==패키지 관련함수==
 
===패키지 관리===
{| class="wikitable"
{| class="wikitable"
|+
!의도
!
!방법
!
|-
|-
|패키지 설치
|패키지 설치
11번째 줄: 15번째 줄:
|-
|-
|패키지 부착
|패키지 부착
|library("패키지명")
|library(패키지명) #따옴표 없이 입력한다.
|-
|갱신할 수 있는 패키지 파악
|old.packages()
|-
|패키지 갱신
|update.pakages()
|}
|}


 
===패키지 사용===
 
<br />
 
==ddply==
데이터를 집계하는 패키지.
{| class="wikitable"
{| class="wikitable"
!이름
!의도
!기원
!방법
!기능
!사용법
|-
|ddply
|
|집계데이터를 만든다.
데이터셋을 고르고, 집계할 기준열을 고르고,
 
여기에 적용할 함수를 써서 계산열에 저장.
 
(집계 기준에 해당하는 데이터끼리 연산되어 계산열에 저장된다.)
 
ex) 집계기준열이 성적 A라면, 성적 A에 해당하는 이들의 평균만 계산하여 계산열에 저장한다.
{| class="wikitable"
|+
!성적
!평균
|-
|-
|A
|현재 사용되는 패키지 파악
|A의 평균만 모아진다.
|search()
|-
|-
|B
|패키지 구동 취소
|B의 평균만 모아진다.
|detach("search에서 나온 패키지명")
|-
|...
|...
|}
|}
|새로운데이터셋 = ddply(데이터셋,
c("집계기준열1, 집계기준열2, ...), summarise,


계산열 = 계산함수(데이터셋에서연산할컬럼명),
<br />


계산열2 = 계산함수(데이터셋에서연산할컬럼명2),
==개인패키지 사용==
source("경로.R")


...
여기에서 R파일을 불러와 함수를 가져올 수 있다.(경로는 현재 스크립트가 있는 한 단계 위 경로에서부터이다.)


)
<nowiki>#</nowiki>이때.. 함수가 겹치는 경우엔 어떻게 될까??
|}<br />


==ggplot2==
R과 Python에서 그래프를 그려주는 패키지.
{| class="wikitable"
!단계
!방법
!사용법
|-
|패키지 부착
|패키지 부착은
<code>library(ggplot2)</code>


<code>library(ggthemes)</code>
==패키지 사용 팁==


2개를 시켜야 한다.
===패키지 한번에 실행하고, 없으면 설치하기===
|<code>library(ggplot2)</code>
{| class="wikitable"
<code>library(ggthemes)</code>
|+
!설명
!함수
|-
|-
|기초 데이터 준비
|패키지를 실행할 때마다 오류를 맞이하고 설치하고 다시 실행하는 건 비효율적이다.
|데이터셋과
다음과 같이 실행하면 패키지가 설치되어 있다면 실행결과를, 설치되어있지 않다면 설치 후 결과를 반환한다.
x축에 둘 열을 준비


ggplot(데이터셋, aes( x = 열 ))
변수 <- check_packages(c("패키지"))
 
|<syntaxhighlight lang="r">
aesthetic(미적)의 줄임말.
check_packages <- function(pkg){
|ggplot(데이터셋, aes( x = 열 ))
  new.pkg <- pkg[!(pkg %in% installed.packages()[, "Package"])]
|}
  if (length(new.pkg))
 
    install.packages(new.pkg, dependencies = TRUE)
==그래프 그리기==
  result <- sapply(pkg, require, character.only = TRUE)
{| class="wikitable"
  return(result)
!단계
}
!방법
options(scipen = 999)#이 옵션을 넣어야 숫자를 지수형이 아닌, 그냥 숫자로 표시한다.
!사용법
</syntaxhighlight>
|-
|각 축에 대한 막대를 그린다.
(명목형 변수에 대하여)
|ggplot(데이터셋, aes( x = 열이름1 )) + geom_bar(속성)
열에 해당하는 값을 세어 막대의 크기로 표현한다.
{| class="wikitable"
|+geom_bar 속성
!의도
!방법
!옵션
!효과
|-
|-
| rowspan="2" |색 채우기
| rowspan="2" |fill='색이름'
|royalblue
|
|
|-
|열이름1
|열마다 다른 색의 막대가 그려진다.
|-
|2가지 색
|aes(fill='열이름2')
|
|
|x축과 다른 열을 사용하면 1번 열에 해당하면서 2번째 열에 해당하는 갯수를 세어 막대를 2가지 색으로 나누어 표현한다.
|}
|기초데이터
+ geom_bar(속성)
|-
|-
|히스토그램
(연속형 변수에 대하여)
|연속형변수를 일정구간으로 나누어 집계한다.
ggplot(데이터셋, aes( x = 열이름1 )) + geom_histogram(속성)
{| class="wikitable"
|+histogram 속성
!의도
!방법
!옵션
!효과
|-
|구간 정하기
|binwidth = 구간크기
|
|구간크기로 자른다.
|-
|테두리색
|col='색이름'
|red
|테두리색을 지정한다.
|-
|색 채우기
|fill='색이름'
|
|막대 색을 채운다.
|}
|기초데이터
+ geom_histogram(속성)
|-
|밀도그래프
(연속형 변수에 대하여)
|위와 같은 개념이지만, 구간을 작게 나누어 부드러운 곡선을 그린다.
ggplot(데이터셋, aes( x = 열이름1 )) + geom_density(속성)
{| class="wikitable"
|+density 속성
!의도
!방법
!옵션
!효과
|-
|테두리색
|col='색이름'
|red
|테두리색을 지정한다.
|-
|색 채우기
|fill='색이름'
|
|막대 색을 채운다.
|}
|기초데이터
+ geom_density(속성)
|-
|박스플롯
|가운데 선은 중위값,
아래는 1분위수, 위는 3분위수를 나타낸다.
|기초데이터
+ geom_boxplot(속성)
|-
|산점도
|ggplot(데이터셋, aes( x = 열이름1, y = 열이름2 ))
다음처럼 특정 조건을 만족하는 값을 다른 색으로 처리해 계산할 수도 있다. geom_point(aes(col = 열이름)
|기초데이터
+ geom_point(속성)
|}
그래프 안에 다른 열을 넣으면 그 열별로 따로 계산된다.
geom_boxplot(aes(fill="열이름")
==이외 기능==
{| class="wikitable"
!의도
!방법
!사용법
|-
|라벨 붙이기
|위의 명령 뒤에 라벨을 붙인다.
|그래프
+ xlab("x라벨") + ylab("y라벨")
|-
|타이틀 붙이기
|
|그래프
+ ggtitle("타이틀")
|-
|
|
|
|
|
|}
|}
<br />

2020년 9월 26일 (토) 11:39 기준 최신판

R언어 공부를 위한 틀 틀:R

  1. R:개요
    1. R:코딩팁
    2. R:연산자
  2. R:객체
    1. R:자료형
    2. R:자료구조
  3. R:함수
    1. R:자주사용하는 함수
      1. R:aplly계열(반복문, 중복작업)
  4. R:제어문
    1. R:조건문
    2. R:반복문
  5. R:자료조작
    1. R:데이터프레임
    2. R:행렬
  6. R:데이터 저장과 불러오기
    1. R:데이터베이스
    2. R:특정조건 추출하기
  7. R:패키지
    1. R:magrittr(파이프연산자)
    2. R:dplyr(데이터프레임 조작)
    3. R:ggplot2(그래프그리기)
    4. R:KoNLP(한글 텍스트마이닝), wordcloud2(워드클라우드)
    5. R:ddply(데이터 집계, 조작)
    6. R:tidyverse(데이터를 정제하는 패키지들의 집합)
    7. R:jsonlite(JSON 파일 다루기)
    8. R:pbapply(apply계열에 진행바를 보여준다.)
  8. R:활용
    1. R:데이터 접근
    2. R:연관성분석
    3. R:분류분석
  9. R:팁
    1. R:연구용 팁

개요

[편집 | 원본 편집]

다양한 기능들을 구현해둔 패키지가 많다.

패키지 관련함수

[편집 | 원본 편집]

패키지 관리

[편집 | 원본 편집]
의도 방법
패키지 설치 install.pakages("패키지명")
패키지 부착 library(패키지명) #따옴표 없이 입력한다.
갱신할 수 있는 패키지 파악 old.packages()
패키지 갱신 update.pakages()

패키지 사용

[편집 | 원본 편집]
의도 방법
현재 사용되는 패키지 파악 search()
패키지 구동 취소 detach("search에서 나온 패키지명")


개인패키지 사용

[편집 | 원본 편집]

source("경로.R")

여기에서 R파일을 불러와 함수를 가져올 수 있다.(경로는 현재 스크립트가 있는 한 단계 위 경로에서부터이다.)

#이때.. 함수가 겹치는 경우엔 어떻게 될까??


패키지 사용 팁

[편집 | 원본 편집]

패키지 한번에 실행하고, 없으면 설치하기

[편집 | 원본 편집]
설명 함수
패키지를 실행할 때마다 오류를 맞이하고 설치하고 다시 실행하는 건 비효율적이다.

다음과 같이 실행하면 패키지가 설치되어 있다면 실행결과를, 설치되어있지 않다면 설치 후 결과를 반환한다.

변수 <- check_packages(c("패키지")) 

check_packages <- function(pkg){
  new.pkg <- pkg[!(pkg %in% installed.packages()[, "Package"])]
  if (length(new.pkg)) 
    install.packages(new.pkg, dependencies = TRUE)
  result <- sapply(pkg, require, character.only = TRUE)
  return(result)
}
options(scipen = 999)#이 옵션을 넣어야 숫자를 지수형이 아닌, 그냥 숫자로 표시한다.


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