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데이터를 파악할 때 사용하는 함수들

 

함수 기능
head( ) 데이터 앞부분 출력
tail( ) 데이터 뒷부분 출력
View( ) 뷰어 창에서 데이터 확인
dim( ) 데이터 차원 출력
str( ) 데이터 속성 출력
summary( ) 요약 통계량 출력

# CSV는 이전 글에서 작성한것을 가져왔습니다.

2019/08/29 - [R언어] - R언어 03 - 데이터 프레임 

 

R언어 03 - 데이터 프레임

데이터 프레임(Data Frame)은 가장 많이 사용하는 데이터 형태로, 행과 열로 구성된 사각형 모양의 표처럼 생김 행 - 정보 열 - 속성 성별 나이 키 남자 20 167 여자 22 160 R을 사용하여 데이터 프레임 만들기 <c..< p=""> </c..<>

gilu-world.tistory.com

실습하기

<code>

# 데이터 로드
exam <- read.csv("csv_test.csv")

# head()
head(exam) # 앞에서부터 6행 출력

head(exam, 10) # 앞에서부터 10행 출력

# tail()
tail(exam) # 뒤에서부터 6행까지 출력

tail(exam, 10) # 뒤에서부터 10행 까지 출력

# View()
View(exam) # 데이터 뷰어창에서 데이터 확인

# dim() 
dim(exam) # 행, 열 출력

# str()
str(exam) # 데이터 속성 확인

# summary()
summary(exam) # 요약 통계량 출력


 

미완성

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데이터 프레임(Data Frame)은 가장 많이 사용하는 데이터 형태로, 행과 열로 구성된 사각형 모양의 표처럼 생김

 

행 - 정보

열 - 속성

성별 나이
남자 20 167
여자 22 160

 

R을 사용하여 데이터 프레임 만들기

<code>

english <- c(90, 80, 60, 70) # 영어 점수 변수 생성

english

## [1] 90 80 60 70



math <- c(50, 65, 80, 30)   # 수학 점수 변수 생성

math

## [2] 50 65 80 30





df_score <- data.frame(english, math) # 데이터 프레임 생성

df_score



##    english  math

## 1       90      50

## 2       80      65

## 3       60      80

## 4       70      30

 

데이터 프레임 분석하기

<code>

mean(df_score$english)  # df_score의 english 평균 산출

 

CSV 파일 저장하기

<code>

write.csv(df_score, file = "CSV_test.csv")

 

CSV 파일 불러오기

<code>

df_csv <- read.csv("csv_test.csv")

df_csv

 

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2019/07/09 - [R언어] - R언어 01 R-Project / R-Studio 설치하기

 

R의 기초


스칼라(Scalar)
하나의 값으로만 이루어진 데이터
x ㅌ R

벡터(Vector)
여러개의 값이 특정 순서대로 모여 있는 것을 말한다. 
메모리 공간에 연속해 있음
x ㅌ R^n
c(1, 2, 3, 4)
matrix(c(1, 2, 3, 4), ncol = 1)

행렬(Matrix)
복수의 차원을 가지는 데이터 레코드가 여러개 있는 경우의 데이터를 합쳐서 표기한 것
x ㅌ R^m*n
x <- matrix(c(1, 2, 3, 4, 5, 6), nrow = 2, byrow = TRUE)
x[,3] # 연속색인
x[2,3] # 점색인
x[2,1:ncol(x)] # 점색인과 연속색인을 같이 사용할 수 있다
x[c(1,2)] # 팬시색인
x[cbind(c(1:4), c(1:4))]
x[x %% 2 == 0] # 불리언 색인

대각행렬
diag(c(1, 2, 3))
1 0 0
0 2 0 
0 0 3
 
Numpy와 R 행렬의 차이 

행렬 Numpy R
인덱스 시작 0 1
     



행렬 A

항등행렬 I

역행렬 A^-1


A * I = I * A = A

A * A^-1 = I

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R언어를 시작하기 위해 R-Project와 R-Studio를 설치하도록 하겠습니다.

 

 

※먼저 설치를 시작하기전 아래의 사항을 확인하고 시작하겠습니다.

 

본인 PC의 사용자와 이름을 영어로 설정하기
설치 경로에 영어가 아닌 글자(한글, 특수문자...) 사용 X
Studio 사용에 필요한 Project를 먼저 설치하기

 


R-Project 설치하기

 

R-Project 홈페이지 접속

 

The Comprehensive R Archive Network

 

ftp.harukasan.org

 

R 로고 아래의 Download-CRAN 클릭

R 로고 아래의 Download-CRAN 클릭

 

Korea를 찾아 맨 위에 url 클릭

Korea를 찾아 맨 위에 url 클릭

 

자신의 컴퓨터 운영체제에 맞게 설치

운영체제에 맞는 R을 설치

 

base 클릭

base 클릭

 

Download 시작

Download 시작

 

설치 파일 실행

 

자신의 컴퓨터 bit에 맞게 선택

 

 

 

R-project 설치 완료


R-Studio 설치하기

 

R-Project 홈페이지 접속

 

RStudio

Open source and enterprise-ready professional software for data science.

www.rstudio.com

 

홈페이지의 메인에서 Download RStudio 클릭

홈페이지의 메인에서 Download RStudio 클릭

 

Download페이지의 RStudio Desktop FREE 버전 다운로드

Download페이지의 RStudio Desktop FREE 버전 다운로드

 

 

자신의 컴퓨터 운영체제에 맞게 설치

자신의 컴퓨터 운영체제에 맞게 설치

 

설치 파일 실행

 

R-Studio설치 완료 및 실행 화면

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