① 실행하기
편집 - 전부 실행하기
ctrl + Enter : 한줄 실행
코드 블록 잡기 + ctrl + Enter : 일부분 실행
ctrl + alt + R : 전체실행
ctrl + l : console창 비우기
ctrl + shift + c : 블록영역 주석처리
# : 주석
② 변수 : R에서는 모든 참조형 변수를 사용한다.
- 대입
a <- 1
a=2
3->a
a.kor<-4; # 가능 하나 지양
a_kor<-4
- 출력
cat(a)
cat(a, a.kor) # cat() : 복수의 데이터
print(a, a.kor) # print() : 하나만 출력 - a만 출력
a
(a)
- 변수유형
k <- 9 # 숫자는 기본 double
object.size(k) # object.size() : 객체 크기 - 56 bytes
typeof(k) # typeof() : 타입 - double
k <- as.integer(k) # as.integer() : integer로 type으로 변경
typeof(k)
s <- 5L # L은 정수형 리터럴
typeof(s) # integer
ss <- 'tom' # 문자형
typeof(ss) # character
bb<-TRUE # 논리형 - T
typeof(bb) # logical
- NA, NaN, NULL
aa <- NA # 결측값 : 값으로 인식은 하나 값 자체는 없음.
typeof(aa) # logical
is.na(aa) # is.na() : na 인지 판단.
bb <- NaN # 값으로 인식은 하나 수학적으로 정의되지 않음.
typeof(bb) # double
0 * Inf # NaN
Inf + -Inf # NaN
cc <- NULL # 값으로 인식하지 않음.
typeof(cc) # NULL
sum(2, 3) # 5
sum(2, 3, NULL) # 5
sum(2, 3, NA) # NA
sum(2, 3, NaN) # NaN
- 벡터, factor
ff <-c(2,2,3,2,4) # c() : 벡터 생성.
ff # [1] 2 2 3 2 4
str(ff) # str() : data 구조 확인 num [1:5] 2 2 3 2 4
ff<-factor(ff) # factor() : 범주형 데이터 생성 (레벨을 가지는 배열)
str(ff) # Factor w/ 3 levels "2","3","4": 1 1 2 1 3
# 2,3,4의 레벨을 가지며, 각요소의 레벨 index를 인자로 가진다.
- 함수
func <- function(){ # 함수 생성
return ('good')
}
func() # 함수 호출
typeof(func) # "closure"8
- 데이터 정보 확인
k <-9
cat(k, typeof(k), class(k), mode(k)) # 9 double numeric numeric
# mode() : old type 확인.
# class() : class 확인
str(k) # num 9
is(k) # [1] "numeric" "vector"
- 메모리 clear
ls() # ls() : 메모리에 있는 객체 리턴
ls.str()
rm(kbs) # rm() : 메모리 제거
rm(list=ls()) # 모든 변수 메모리 제거
gc() # 가비지 컬렉터. 점유된 메모리 제거.
- pakage : data + 기능 + 알고리즘 꾸러미 : 라이브러리
available.packages() # available.packages() : 사용 가능한 pakage 목록 확인.
dim(available.packages()) # dim() : 객체의 차원수 확인
# R에서 제공하는 라이브러리 수 확인 (16969)
length(installed.packages()) # installed.packages() : 설치된 package 리스트 .
# 설치된 라이브러 수 확인 (480)
install.packages("plyr") # install.packages() : 라이브러리 설치
library(plyr) # library() : 라이브러리를 load. (import)
# plyr : 연습용 데이터 라이브러리
data(package='plyr') # data(package='') : 라이브러리 데이터 확인.
baseball # plyr column
ozone # plyr column
remove.packages("plyr") # remove.packages() : 라이브러리 삭제
- 데이터 확인
data()
Nile # 나일강의 데이터를 제공하는 라이브러리
head(Nile) # 첫 데이터
tail(Nile) # 마지막 데이터
hist(Nile) # 히스토그램 출력
density(Nile) # 밀도
plot(density(Nile))
- 기타
help("mean") # 도움말
x <- c(0:10, 50)
xm <- mean(x) # 표본평군
c(xm, mean(x, trim = 0.10)) # mean(x, trim = 0.1) : 절사평균. x의 데이터를 크기 순
# 나열 후 0 ~ 0.5의 trim 값에 따라 앞/뒤를 제거 후 평균을 구한다.
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