R:자료구조

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
      

이름	벡터	행렬
설명	Combind. 하나의 열을 의미한다.	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. 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]	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 구조명[2:3, -2] 등의 형태로 사용 가능

데이터형 관련 함수

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)

벡터 관련 함수

이름	기원	기능	사용법
seq()	sequence	순차적 데이터 생성	seq(from=시작숫자, to=마지막숫자, by=증가범위)
rep()	repeat	반복 데이터 생성	rep(반복할값, 반복횟수)
length()	length	데이터 크기 파악	length(벡터)

2차원 데이터 관련 함수

직관적인 사용을 위해 %>%를 사용하는데, 이는 dplyr의 기능이다.

이름	기원	기능	사용법
dim()		데이터프레임이나 행렬에서 데이터 크기 파악 행과 열 숫자를 순서대로 제공한다.	dim(데이터셋)

데이터 추가하기, 연산하기

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

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, ...)