[STARTERS 4기 TIL] #11일차(23.02.20)

 

📚 오늘 내가 배운 것

📍 R 및 RStudio 기본 사용방법 이해 

Script	R 코드를 작성하는 창	Environment	· 로딩된 데이터셋 표시 · 선언된 변수/함수 표시
Console	· 간단한 코드 작성 및 실행 · 코드 실행 결과 확인 · 오류 확인	History	실행한 명령어(코드) 로깅
Terminal	· CMD 창과 동일 · 커맨드라인 통한 OS 조작	Connections	DB 서버와 연결 관리
Files	파일 탐색기와 동일	Helper	도움말
Plots	그래프 그린 결과물 출력	Viewer	웹 관련 THML코드 실행 결과물 출력 창
Packages	패키지 관리

 

 

📍 Working Directory 설정 

 

Working Directory : 작업을 위한 폴더 / 데이터셋, 파일 등 불러오거나 저장하는 작업을 수행하는 기본 폴더

 

· 현재 Working Directory 경로 확인 방법  :  getwd()

· Working Directory 내부 파일 확인 방법  :  dir()

· Working Directory 수정 방법  :  setwd()   *RStudio 재시작시 유지 안됨

 

 

📍 프로젝트 생성 

우측 상단 New Project 클릭

프로젝트 명 작성 후 Create Project

· 프로젝트 폴더가 Working Directory로 자동설정됨

· "프로젝트 오픈" 기능을 통해서 RStudio가 설치된 다른 PC에서도 동일한 환경 구성 가능

 

 

📍 유용한 환경 설정 

 

① 환경 설정 범위

  ⓐ Global 환경 설정 : RStudio 환경 내에서 실행되는 모든 프로젝트에 적용

  ⓑ Project 환경 설정 : 프로젝트 별로 다르게 환경 설정 가능, 프로젝트가 없는 경우 환경 설정 불가능

 

② 자동 줄바꿈 기능

 

③ Line 하이라이트 기능

 

④ 폰트 및 배경 설정

 

⑤ 텍스트 인코딩 방식 변경 기능

📍 유용한 단축키 

· Ctrl + S : 파일 저장

· Ctrl + O : 파일 불러오기

· Ctrl + Shift + N : 새 소스파일

· Ctrl + Shift + C : 코드 주석화

 

 

📍 데이터 타입 

· Object(객체) : R이 다루는 가장 기초적인 구조, 데이터 값이 담김

· Class : 객체의 타입

Numeric	실수형 타입
Interger	정수형 타입 (값 뒤에 'L' 기입)
Logical	논리형 타입
Character	문자형 타입
Complex	복소수형 타입

 

 

📍 특별한 데이터 객체 

 

① Inf(Infinity) : 무한히 큰 값을 나타내는 데이터 객체

② NA (Not Available) : 결측값을 나타내는 데이터 객체

③ NaN (Not a Number) : 수치값으로 표현할 수 없는 값을 나타내는 데이터 객체 → 결측값으로 처리됨

 

 

📍 데이터 종류 

데이터셋(Dataset) : 데이터들의 집합, 모음

데이터 종류
차원	1차원
	2차원
	N차원
구성	단일형
	다중형
연속성	범주형
	수치형

 

 

📍 데이터 자료 구조 

구분	1차원	2차원	N차원
단일형	벡터	행렬	배열
다중형	리스트	데이터 프레임	-

자료 구조	생성 방법
벡터	c() vector("데이터 타입", length = 벡터 크기)
행렬	matrix(nrow=행 크기, ncol=열 크기, byrow=F)
배열	array(dim=(n,n,n)
리스트	list()
데이터 프레임	data.frame(vector, vector, ...)

· 자동 형변환 우선 순위 : Character > Numeric > Logical

 

 

📍 변수 

· 변수 : 객체를 저장해놓는 보관함

· 초기화 : 최초로 값을 저장하는 행위 

· 변수 선언만 하기  NULL 값 사용

 

 

📍 변수 작명 규칙 

· 첫 글자에는 문자 또는 마침표(.)만 사용 가능

· 두번째 글자부터는 숫자, 밑줄 사용 가능

· 알파벳 대문자와 소문자는 별개의 문자 취급

· 변수명 중간에 빈 칸 넣을 수 없음

· 한국어 변수 사용 가능

 

 

📍 함수 

함수 : 입력 값을 넣고 실행 → 결과 값 리턴하는 장치

· 함수에 따라 매개변수가 존재

· 매개변수 명과 매개변수 값을 모두 적는 것이 정식 문법

· 매개변수 값을 정의 순서대로 입력하는 경우, 매개변수명 생략 가능

필수 매개변수	선택적 매개변수
기본값 지정 X	기본값 지정 O → 생략되는 경우 기본값 사용

 

 

📍 유용한 내장 함수 

내장 함수	프로그램에서 기본적으로 정의되어 제공하는 함수
사용자 정의 함수	사용자가 직접 정의하여 만들어내는 함수

as.데이터타입(데이터)	강제 형변환 함수
seq( length=5, from=3, by=2)	From 부터 by씩 증가하는 length개의 숫자로 이루어진 벡터 생성
rnorm( n=4, mean =0, sd=1 )	평균이 mean, 분산이 se 인 정규분포를 따르는 n개의 숫자로 이루어진 벡터 생성
runif( n=4, min=1, max=100)	[min, max] 범위 사이 n개의 난수로 이루어진 벡터 생성

 

 

📍 패키지 

패키지 : 유사한 기능을 하는 함수들을 한데 묶어 관리하는 꾸러미

 

· 패키지 설치  :  install.packages(“패키지 명”)

· 패키지 로딩  :  library(패키지명)

install.packages(“패키지 이름”)	해당 패키지 설치 함수
library(help= 패키지 이름)	패키지에 대한 정보 출력
update.packages(“패키지 이름”)	해당 패키지를 최신 버전으로 업데이트
remove.packages(“패키지 이름”)	해당 패키지를 삭제
패키지 이름::패키지 함수( )	library( ) 함수를 사용하지 않고, 특정 패키지의 특정 함수 사용
data(package = .packages(all.available = TRUE))	설치된 패키지의 모든 내장 데이터 보는 기능

 

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💭 오늘 기억해야 할 내용

① 벡터값은 하나의 자료형으로만 이뤄져야 한다고 이해했는데,

 c( )으로 벡터를 생성할 때 서로 다른 자료형이 들어가도 오류가 나지 않는 이유는 무엇일까?

 ➡️ 자동 형변환이 일어나기 때문 !

 

② 변수 할당을 위해 '<-' 대신 '=' 을 사용해도 같은 기능이 수행될까?

 ➡️ '='은 경우에 따라 사용할 수 없기도 하다. 암묵적으로 '<-'을 더 많이 사용함 !

 

③ 멘토링 예제

 

 

 

✍🏻 회고

오늘은 데이터 종류, 함수 등 R에 대한 기초적인 내용을 다뤘다.

기존에 알고 있던 내용이지만 명확하게 정리가 되지 않았었다.

오늘 자세히 공부하며 기존에 알던 내용이 체계적으로 정리가 되어 너무 좋았다 .. !!

 

무엇보다 오늘은 TIL을 시간 내에 모두 작성하여 아주아주 뿌듯하다 .. 🙊

 

내일은 R에서 조건문, 반복문을 사용하는 방법 그리고 특정 패키지를 이용하는 방법에 대해 배울 예정이다.

내일도 화이팅 !!!🤩