꿩 먹고 R 먹고 002

[기본]

getwd() : work directory 확인

. : 현재 폴더 위치
.. : 현재 부모 폴더 위치

setwd() : work directory 변경

install.packages("") : pkgs(패키지) 설치

installed.packages("") : pkgs 설치 확인

library() : 설치된 pkgs 리스트 확인

library(pkgs) : pkgs 메모리에 올리기

detach() : pkgs 메모리에서 내리기

data(package = "") : 특정 pkgs dataset 확인

[dts 속성 확인 함수]

class() : 객체 Type 확인

dim() : 차원 정보, 1차원일 경우 m행 n열로 표시

head() : 앞 행 6줄 조회
head(,n) : 앞 행 n줄 조회

length() : colums의 개수 (테이블 길이)

typeof() : 객체 Type 확인

levels() : 범주형 데이터...

names() : column명 확인

str() : data type과 data 속성을 보여줌

summary() : 요약 통계량

tail() : 뒤 행 6줄 조회
tail(,n) : 뒤 행 n줄 조회

rownames() : 행 이름

View() : 원 자료 확인 명령어

[기타 함수]

1. 숫자 변수

c() : 여러 개의 값 할당

seq() : 데이터 간격이 규칙적일 경우

seq(시작, 끝, by=간격)
seq(시작, by=간격)

2. 문자 변수

char1 <- "aaa"
length(char1)  # 1

char2 <- "Hello R programming"
length(char2)  # 1

char3 <- c("Hello", "R", "programming")
length(char3)  # 3

3. rep()

rep() : 반복문자값 생성 함수

rep(dts, each, times, length.out)
dts : datasets, each : data 하나 반복 횟수, times : data 전체 반복 횟수, length.out : 표현될 수 있는 data 사이즈(출력할 data 개수)

r1 <- rep(1,5)

• r1 이미지
  

r2 <- rep(1:5,3)

• r2 이미지
  

r3 <- rep(1:5, each=3)

• r3 이미지
  

r4 <- rep(1:5, each=3, times=3, length.out=10)

• r4 이미지
  

4. 집합 연산, set()

set1 <- seq(10, 100, by=2); set1
set2 <- seq(30, 150, by=4); set2

union() : 합집합, 중복 제거

union(set1, set2) 

union(set1, set2) |> length()  # 59

intersect() : 교집합

in_set <- intersect(set1, set2)  # 변수 처리
intersect(set1, set2) |> length()  # 18

setidff() : 차집합

setdiff(set1, set2)
setdiff(set1, set2) |> length()  # 13

setdiff(set2, set1)
setdiff(set2, set1) |> length()  # 28

setequal() : 중복 제거 value 값만 비교,

setequal(set1, set2)  # FALSE
setequal(c(1,4,5), c(1,1,1,4,4,5,5,5,5,5))  # TRUE, 중복 값 제거 후 비교

is.element() : %in%과 같은 역할

is.element(11, set1)  # FALSE
is.element(12, set1)  # TRUE

5. 숫자 랜덤 생성, sample()

sample(1:50)  # 1부터 50까지 랜덤 나열
a <- sample(1:50,15)  # 1부터 50까지 15개 랜덤 추출 

6. dts[index | 조건]

dts[index | 조건] : 해당 index 값 출력 또는 조건에 맞는 값 출력

a <- sample(1:50,15)

a[1]
a[2]
a[3]

a[c(11,2,4)]
a[c(11,2,4)] <- NA  # 데이터 값 update(sql에서도 값 하나만 삭제는 불가능,, 행단위로만 삭제 가능하므로 값만 바꿀때는 update사용했음)
a[c(11,2,4)]

7. 데이터 정렬 함수

rank() : NA를 포함한 데이터의 순위를 매김

a
rank(a)   # 작은 수치를 1로 시작하여 순위를 매김(NA는 제일 후순위), 순위를 나타냄
rank(-a)  # 큰 수치를 1로 시작하여 순위를 매김(NA는 제일 후순위)

# NA
a
rank(a, na.last = T)       # NA는 후순위로 보내라는 옵션.. default 값임
rank(a, na.last = F)       # NA를 1로 시작하라는 옵션
rank(a, na.last = "keep")  # NA는 순위를 매기지 말라는 옵션
rank(a, na.last = NA)      # NA는 제거하여 출력도 하지 않겠다는 옵션

sort() : NA를 제외한 데이터 오름차순 정렬

a
sort(a)
sort(a, decreasing = T)  # 데이터 내림차순 정렬

# NA를 표기하고 싶다면
sort(a, na.last = T)  # 오름차순 정렬, NA 포함 및 후순위
sort(a, na.last = F)  # 내림차순 정렬, NA 포함 및 선순위

order() : NA를 포함하는 정렬된 data를 기준으로 원 자료의 index number를 return

a        # 원 자료    
sort(a)  # 정렬
order(a)  

# 역정렬 관련
a
sort(a, decreasing = T)
order(-a)  # NA는 후순위

# NA 표기
order(a)
order(a, na.last = T)  # default
order(a, na.last = F)

# NA 제거
order(a, na.last = NA)