DayDay Note

R에서의 데이터 타입 기본형은 Vector 이다. 자료형은 다음과 같다. Vector List Matrix Array DataFrame Vector 정의 다른 언어의 배열과 비슷하고, 한 가지의 스칼라 데이터타입의 데이터들을 저장할 수 있다.       (ex, 숫자만 저장하는 배열/문자열만 저장하는 배열/ a <- 1/ a <- "hello") 슬라이스(Slice)를 제공한다.        Slice란? 배열의 일부를 잘라내고 이를 다시 배열로 다루는 개념 생성 c()함수 안에 원하는 인자들을 나열 > x <- c(1, 2, 3) > x [1] 1 2 3  다음과  x <- c(1, 2, 3)부분에 괄호로 코드를 묶으면 실행된 결과값이 출력된다.        ※ 괄호로 코드를 묶으면 괄호안의 문장을 수행하고 그 결과 값을 화면에 출력 > ( x <- c(1, 2, 3) ) [1] 1 2 3 데이터 접근 인덱스로 데이터에 접근할 수 있고 인덱스는 0이 아닌 1부터 시작한다. 접근 문법 x[n]: vector x의 n번째 요소 x[-n]: vector x에서 n번째 요소를 제외한 나머지를 반환 > x <- c("a", "b", "c") > x[-1] [1] "b" "c" x[idx_vector]: idx_vector에 지정된 요소를 얻어옴. idx_vector는 색인을 표현하는 숫자 vector이다. > x <- c("a", "b", "c") > x[c(1, 2)] [1] "a" "b" x[start:end]: start부터 end까지의 값을 반환, 반환 값은 start위치의 값과...

cut() cut  : 숫자들을 구간에 따라 분류해 factor로 변환한다. cut(x, breaks, right = F) # x는 숫자 vector # breaks는 구간을 저장한 vector 또는 구간의 수 # right는 breaks로 나뉘어진 구간에서 오른쪽 끝 값 사용에 대한 논리값 (T/F)으로, right = F의 경우 [a, b)로 됨 cut()에서 구간들은 (start, end] 형태로 정의되고, 0 < x <= end를 의미한다. 1~10사이의 수가 breaks에서 나눈 (0,5]와 (5, 10]구간에서 어느 곳에 속하는지 나타내는 factor를 반환한다.

데이터의 기본적인 특징을 알려주는 기초 통계량  평균 분산 표준 편자 다섯 수 치 요약 최빈값 평균 (Mean) 평균을 계산한다. mean  : 평균을 계산한다. mean( x, trim=0, na.rm=FALSE, ...) # trim은 절사평균 을 사용할 때 (0, 0.5)로 지정 # na.rm는 평균 계산전 NA를 제거할지 여부 절사평균 (Trimmed Mean)이란?    데이터를 크기 순서로 나열한 뒤 값이 작은 쪽과 큰 쪽에서 얼마만큼의 데이터를 제거한 다음 평균을 계산 분산 (var) var  : 분산을 계산한다. var(x, na.rm=FALSE) > var(1:5) [1] 2.5 > var(mpg) [1] 36.3241028225806 표준 편차 (sd) sd:  표준 편차를 계산한다. sd(x, na.rm=FALSE) 다섯 수치 요약 최소값, 제1사분위수, 중앙값, 제3분위수, 최댓값으로 요약 fivenum  : 다섯 수치 요약을 구한다. fivenum(x, na.rm=TRUE) summary는 fivenum과 유사하지만 추가로 평균까지 계산한다. 최빈값(mode) 데이터에서 가장 자주 나타난 값을 말한다. table()을 사용해 각 데이터가 출현한 횟수를 센 분할표(Contigency Table)를 만든다. table  : 분할표를 작성한다. table( ... # 팩터로 해석할 수 있는 하나 이상의 객체 ) 반환 값은 table 클래스의 인스턴스이고 인자에 지정한 팩터들의 빈도수를 구한 결과를 저장 분할표(Contigency Table)란? 값의 빈도를 변수들의 값에 따라 나누어 그린 표