[STARTERS 4기 TIL] #12일차(23.02.21)

📚 오늘 내가 배운 것

📍 R 연산자 

산술 연산자	비교 연산자	논리 연산자
+	>	&
-	>=	&& (벡터화 되지 않은 논리곱)
*	<	|
/	<=	||
^	==	!
%% (나머지)	!=
%/% (몫)

 

 

📍 산술 함수 

함수 기능	사용법	출력 값
입력 벡터 중 최소값 출력	min(c(1,2,3,4,5))	1
입력 벡터 중 최대값 출력	max(c(1,2,3,4,5))	5
입력 벡터 중 총합 출력	sum(c(1,2,3,4,5))	15
입력 벡터 중 곱셈 값 출력	prod(c(1,2,3,4,5))	120
1부터 입력 값까지의 팩토리얼 값 출력	factorial(4)	4! = 24
입력 값의 절대값 출력	abs(-3)	3
입력 벡터의 평균 값 출력	mean(c(1,2,5,8,10))	5.2
입력 벡터의 중간 값 출력	median(c(1,2,5,8,10))	5
입력 벡터의 최소값 최대값 출력	range(c(1,2,3,4,5))	1 5
입력 벡터의 평균에 대한 분산값 출력	var(c(1,2,5,8,10))	14.7
입력 벡터의 평균에 대한 표준편차값 출력	sd(c(1,2,5,8,10))	3.834058

 

 

📍 문자열 관련 함수 

함수 기능	사용법	출력 값
값들을 하나의 문자열로 합치는 함수	paste(‘안녕’, ‘하세’, ‘요’) paste(‘안녕’, ‘하세’, ‘요’, sep=“”) paste(‘안녕’, ‘하세’, ‘요’, sep=“/”) paste(c(1, 2, 3)) paste(c(1,2,3), c(‘번’, ‘번’, ‘번’))	‘안녕 하세 요’ ‘안녕하세요’ ‘안녕/하세/요’ c(‘1', ‘2', ‘3')  *벡터 값들을 개별로 인식 c(‘1 번‘, ‘2 번’, ‘3 번’)
rep(data, n) data로 초기화되는 길이가 n인 벡터 생성	rep(1, 5) rep(‘a’, 5)	c(1, 1, 1, 1, 1) c(‘a’, ‘a’, ‘a’, ‘a’, ‘a’)

 

 

📍 조건문 

① if ~ else 문

② ifelse 문

· 벡터 연산 가능

· 가독성 목적으로 사용

 

③ switch 문

· 비교 값은 문자열 형식만 사용 가능

 

④ which 문

· 조건에 해당하는 입력 벡터 내부 값의 인덱스(위치) 출력

 

 

📍 반복문 

① for 문

② while 문

③ repeat 문

 

 

📍 벡터 다루기 

 

 

📍 사용자 정의 함수 

함수 정의 예시

 

함수 파일 저장 방법

함수 파일 불러오기

 

 

📍 데이터 형식 

종류	키보드 입력	로컬 파일	인터넷 파일
데이터 가져오기	scan() *numeric 형식 값만 가능 scan(what = character())  *character 형식 값 입력 가능
데이터 내보내기	-

 

 

📍 데이터 확인 함수 

함수 기능	사용법	출력 값
데이터의 차원 확인	dim(data)	c(35, 3)
데이터의 길이 확인	length(data) length(data$Tree)	3 35
앞쪽 6개 데이터만 출력	head(data)	15
뒤쪽 6개 데이터만 출력	tail(data)	120
class, 크기, 미리보기 값 제공	str(data)
데이터의 헤더 이름 출력	names(data)
RStudio 뷰어 창에서 데이터 확인	View(data)

 

 

📍 데이터 조작 

 

 

📍 기초 데이터 분석 

 

 

📍 데이터 그리기 

plot(x, y, typr='p', main=NULL, xlab="", ylab="", xlim=c(), ylim=c())

· x,y : 데이터의 x, y 축 값

· type : 그래프 타입 (p: 점, l: 선, b: 점&선 등)

· main : 그래프 제목

· xlab : x축 이름

· ylab : y축 이름

· xlim : x축 값  범위

· ylim : y축 값 범위

· 이 외 다양한 매개변수 존재

 

 

📍 다중 데이터 그리기 

plot() 함수를 사용하여 1개 그래프 그린 후, lines() 함수를 사용하여 추가 그래프 그림

 

📍 범례 그리기 

legend(위치 값, lengend=라벨 값, fill=색상 값)

· 위치 값 : 'topright', 'topleft', 'top', 'bottom', 'bottomleft', 'bottomright', 'center', 'left', 'right'

 

 

📍 파이 차트 

pie(data, label='', init.angle=0, radius=1)

· label : 요소별 이름 등록

· init.angle : 기준선 각도

· radius : 원의 크기 조절

 

 

📍 히스토그램 

hist(data, breaks=NULL, frep=T)

· breaks : 범주 개수

· frep : 결과 출력 값 기준. T=횟수,  F=비율(density)

 

 

📍 상자그림 

상자그림이란?  수치형 데이터의 분포를 시각화 하는데 적합

· 5가지 통계 수치를 표현 : 최대값, 1사분위값, 2사분위값, 3사분위값, 최소값

· 이상치 표현 : 최대값보다 매우 크거나, 최소값보다 매우 작은 값

boxplot(data, boxwex=NULL)

 

 

📍 화면 분할  : 한 화면에 여러 그래프를 넣고 싶을 때 사용

par(mfrow = c(분할 화면 행 개수, 분할 화면 열 개수))

 

 

📍 dplyr 패키지 소개 

· 전처리를 쉽게 해주는 R 패키지

· 데이터 전처리 시, 반복작업을 줄여줌

· 처리 속도 빠름

· 파이프 연산자 제공

 

 

📍 파이프 연산자 

 

 

📍 dplyr 함수 

함수 기능	사용법
데이터 프레임에서 특정 컬럼의 이름 변경	rename(data, 변경 후 컬럼명1= 기존 컬럼명1, 변경 후 컬럼명2= 기존 컬럼명2, ... )
데이터 프레임에서 특정 컬럼을 값을 기준으로 정렬	arange(data, 컬럼 이름) arange(data, desc(컬럼 이름))
데이터 프레임에서 특정 컬럼의 중복 값 제거	distinct(data, 컬럼 이름)

 

 

📍 dplyr 주요 함수 

함수 기능	사용법
데이터 프레임에서 원하는 컬럼만 추출	select(dataframe, 컬럼명1, 컬럼명2, ... )
데이터 프레임에서 조건에 충족되는 행만 추출	filter(dataframe, 조건식)
기존 컬럼값을 사용하여 새로운 컬럼을 생성	mutate(dataframe, 생성할 컬럼명1 = 수식1, ...)
특정 컬럼 값이 같은 데이터들을 같은 집단으로 묶어줌 * group_by 만으로 외관상 따로 달라지는게 없음 * 'grouped_df' 형식으로 변경됨	group_by(dataframe, 컬럼명)
그룹 단위 동일 기능 수행 후, 새로운 데이터 프레임에 수행 결과 통합	summarize(grouped_df, 컬럼 명1 = 계산 식1, ...)

 

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💭 오늘 기억해야 할 내용

① Console Stop

 코드를 실행하니 콘솔 스탑 아이콘이 표시되면서 다음 코드가 실행되지 않아 당황했다.

 알고보니 코드를 잘못 작성하여 무한 반복문이 실행되어 그랬던 것이다  😓

 만약 이런 상황이 생긴다면, 코드가 잘못된 부분이 없는지 다시 한 번 확인해야 한다.

 

② 테이블의 기능

 테이블 개념에 대해 잘 이해되지 않아 팀원분과 고민해봤다.

 Python의 value_counts와 같은 기능이라는 깨달음을 얻었다 !!🤩

 

③ which 문을 이용하면 조건에 부합하는 데이터의 인덱스를 알 수 있다.

 이 때 이 인덱스에 해당하는 데이터프레임 내 다른 컬럼을 출력하는 코드를 바로 구현하기 어려웠다.

④ 연속되지 않은 여러 컬럼을 어떻게 한 번에 뽑아내지..??

  ➡️ R에는 만능 벡터 c() 기능이 있다 !! 잊지말자 !!

 

⑤ 데이터프레임 내 범주형 데이터를 테이블로 만들고, 여기서 테이블의 이름과 데이터(수)를 뽑아낼 수 있다.

 또, 이 두가지를 이용해 비율을 계산할 수 있다!

 

⑥ 다중 데이터 그래프 그리기

 

⑦ 화면 분할하여 그래프 그리기

⑧ 파이 그래프 그리기 - 한글 폰트 적용X

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✍🏻 회고

오늘은 R에서 조건문, 반복문, 사용자 정의 함수, 데이터 조작, 그래프 그리기, dplyr 패키지 활용에 관해 배웠다.

내용은 어렵지 않게 이해했지만, 실습으로 분석 과정을 진행해보니 시간이 오래 걸리고 실수도 많았다.

 

시간 내에 공부를 다 하지 못해서 8시가 다 되도록 남아서 마저 하느라 진이 다 빠졌다 .. 😓

 

실습해보지 않은 그래프 종류(히스토그램, 박스플롯)이 있어서 주말동안 다시 한 번 복습해봐야겠다!

 

내일은 R 마지막 시간이다. 내일까지 화이팅!!!!!🤩