1. 인덱싱

1.1. 인덱싱(R Indexing)

...

인덱싱이란 ?

R에서 데이터의 일부분을 선택/선별하는작업

인덱싱은 대괄호 [ ] 를 사용

1.2. 인덱싱(Vector)

...

#벡터 생성

vi1<-c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)

#벡터 인덱싱

vi1[1]

vi1[c(3:8)]

1.3. 인덱싱(matrix)

#행렬 생성

mi1<-matrix(1:12, nrow=4)

#행렬 인덱싱

mi1[4,2]

mi1[4, ]

mi1[c(3,4),2]

1.4. 인덱싱(array)

#배열 생성

ai1<-array(1:24, c(2,3,4))

ai1

#배열 인덱싱

ai1[2,3,4]

1.5. 인덱싱(array)

#배열 생성

ai1<-array(1:24, c(2,3,4))

ai1

#배열 인덱싱

ai1[2,3,4]

1.5. 인덱싱(data.frame)

#데이터 프레임 생성

di1<-c(1,2,3,4)

di2<-c("kim", "Lee", "choi", "Park")

di3<-data.frame(id=di1, name=di2)

di3

1.5. 인덱싱(data.frame)

#데이터 프레임 인덱싱

di3[1, ]

di3[ ,2]

di3[1,2]

di3[1]

di3["id"]

di3[[1]]

di3$id

di3[c(3,4),2]

1.6. 인덱싱(list)

#리스트 생성

li1<-c(1,2,3,5)

li2<-matrix(1:6, 3, byrow=TRUE)

li3<-array(1:24, c(3,4,2))

li4<-data.frame(id=c(1,2,3,4), name=c("kim", "lee", "choi", "Park"))

li5<-list(li1, li2, li3, li4)

li5

1.6. 인덱싱(list)

#리스트 인덱싱

li5[[2]]

li5[[2]][3,1]

2. 함수

2.1. mtcars 데이터 프레임

Mtcars 데이터 프레임- R에 기본으로 내장되어 있는 데이터 프레임(자동차 디자인과 성능에 관해 추출한11개의 변수로 구성)

2.1. mtcars 데이터 프레임

2.2. str(객체)

str(객체) : 데이터 구조, 변수 개수, 변수명, 관찰치 개수, 관찰치의 미리보기

2.3. head(), tail()

head() : 상위 6개 관측치 미리보기

tail() : 하위6개 관측치 미리보기

2.4. dim()

dim() : 데이터 객체 차원

- 데이터 객체 차원을 파악하고자 할 때 사용

- Object, Variables

2.5. length()

length() : 데이터 객체의 요소들의 개수

- length(mtcars) : mtcars 데이터 셋의 변수들의 개수

- length(mtcars$mpg) : mpg 변수의 관측치의 개수

** ‘데이터 프레임 이름$변수명’ 해서 객체를 지정해줘야 함)

2.5. length()

‘데이터 프레임 이름$변수명’ 해서 객체를지정해줘야 함plot(mtcars$mpg, mtcars$hp)

2.6. names()

names() : 데이터 객체 구성요소 이름

- 데이터 객체의 변수명을 알고 싶을 때 사용

2.7. class()

class() : 데이터 객체 구성요소의 속성

- class(mtcars) : 데이터 객체가‘date.frame임을 나타냄

- sapply(mtcars, class) : mtcars라는 데이터 프레임의 모든 변수에다 class() 함수를 적용

=> sapply() : 동일한 함수를 모두 적용하는 함수

3. Simple Graphs with R

3.1. Line Charts

>cars<-c(1,3,6,4,9)

>plot(cars)

3.1. Line Charts

>plot(cars, type=“o”, col=“blue”)

>title(main=“Autos”, col.main=“red”, font.main=4)

3.1. Line Charts

>tucks<-c(2,5,4,5,12)

>plot(trucks)

>plot(cars, type="o", col="blue", ylim=c(0,12))

>lines(trucks, type="o", pch=22, lty=2, col="red")

3.2. Bar Charts

>cars1<-c(1,3,6,4,9)

>barplot(cars1)

3.3. Histogram Charts

>suvs<-c(4,4,6,6,16)

>hist(suvs)

3.4. Pie Charts

>cars2<-c(1,3,6,4,9)

>pie(cars2)

3.4. Pie Charts

>pie(cars2, main="Cars", col=rainbow(length(cars2)), labels=c("Mon", "Tue", "Wed", "The", "Fri"))

3.4. Pie Charts

>cars3<-c(1,3,6,4,9)

>colors<-c("white", "grey70", "grey90", "grey50", "black")

>car_labels<-round(cars3/sum(cars3)*100, 1)

>car_labels<-paste(car_labels, "%", sep="")

>pie(cars3, main="Cars", col=colors, labels=car_labels, cex=0.8)

3.4. Pie Charts

>legend(1.5, 0.5, c("Mon", "Tue", "Wed", "The", "Fri"), cex=0.8, fill=colors)

3.5. 더 많은 그래프

http://www.r-graph-gallery.com/portfolio/basics/