Rstudy 첫번째 글

본격적으로 R programming Study를 하려고한다.

R로 개발을 할때 R studio라는 것을 쓰고 있었지만, R cloud라는 것이 있게 된 것을 알고 R cloud를 사용하게되었다.

R cloud는 구글시트와 비슷하게 웹환경에서 R언어를 깔지 않아도 R을 개발할 수 있는 환경이다. 듣기로는 메모리도 40GB라고 하니 필수적으로 사용해야 한다고 생각한다.

 

기본적으로 R은 vector라는 것을 쓴다.

vector를 생성하기위해선

c(1 ,2 ,3) 와 같이 작성하면된다.

 

#1~5까지 수를 생성하기

c(1:5) or seq(1, 5)

 

#1, 3, 5, 7, 9와 같이 간격을 두고 연속된수를 생성

seq(1, 10 , by = 2)

 

#컬럼을 추가, 합치기

cbind(x, y)

 

#행을 추가, 합치기

rbind(x, y)

 

data.frame은 다차원의 구조를 가진 행렬이라고 보면된다.

기본적으로 r에서 제공하는 iris라는 데이터가 데이터프레임으로 존재한다.

data.frame의 구조나 요약을 판단하기위해서는 다음과같이작성하면된다.

 

#데이터프레임에서의 원하는 행,열의 값 가져오기

df[row,column]

 

#데이터의 구조

str(iris)

 

#데이터의 요약

summary(iris)

 

#데이터의 1~6번째까지 데이터

head(iris)

 

#데이터의 끝의 1~6번째 데이터

tail(iris)

 

# %>%(체인)은 가독성을 높혀준다. 영어로치면 of와 같은 역할을 한다

 

df <- cbind(a,b)

df <- as.data.frame(c)

 

#가독성 상승

df <- cbind(a,b) %>%
as.data.frame()

 

# filter (Data frame 정제)
iris %>%
filter(Petal.Length > 4 & Species == 'versicolor')

 

# arrange (sort와 같은 역할을 함)

iris %>%
arrange(Petal.Length)

 

# grep, grepl (특정문자가 포함된행을 찾음)
grep("set",iris[,5])

grep과 grepl은 같은원리로 동작을 하지만

grep은 행번호를 grepl 논리값을 출력한다.

 

#merge

merge는 엑셀의 vlookup, sql의 join과 같은 개념으로 보면된다.

 

iris_korean <- data.frame(Species = as.vector(unique(iris$Species)) ,
korean = c('세토사', '버지칼라', '버지니카'))

 

iris_merge <- merge(iris,iris_korean, by = 'Species', all = TRUE)