Data.frame(데이터 프레임)데이터 프레임 형식은 스프레드시트와 같은 형태로 보여지기 때문에 데이터 분석시 자주 사용된다. 또한 분석시 여러가지 장점이 있으며, 아래와 같은 특징이 있다.(1) 행과 열로 구성되어 있고, 2차원 구조이다.(2) 여러 개의 데이터 유형을 가질 수 있다.(3) 하나의 열은 하나의 데이터 유형만 갖는다.(4) 다른 열은 다른 데이터 유형을 가질 수 있다. 1. to make data.frame (데이터 프레임 생성)기본적으로 데이터 프레임은 벡터의 조합으로 생성할 수 있다. 응용방법을 통해 다양하게 생성 할 수 있지만 여기서는 기본적인 방법만 소개한다. # 벡터열로 데이터 프레임 조합 (vector1, vector2, matrix1,....) - 여기서 matrix는 벡터..
Matrix (행렬)(1) 행(row)과 열(column)로 구성됨, 2차원 구조(2) 벡터처럼 하나의 데이터 유형만 가짐(3) 벡터화, 재사용규칙이 적용됨(4) 벡터의 확장(5) 열순으로 채워진다. 1. to make matrix(행렬 만들기)(1). rbind(vector1, vector2, ...) : 행 합치기(2). cbind(vector1, vector2, ...) : 열 합치기(3). matrix(vector, nrow = , ncol = , byrow = TRUE)(4). dim(vector) 2. slicing(추출)(1) matrix[row, col] 3. 연산 수행 전치행렬 t(A) 역행렬 solve(A) 곱셉 A%*%B n차 대각선(단위) 행렬 diag(n)
# 4. Array : 배열 ----# 다차원 구조를 표현할 수 있음# 벡터, 행렬의 확장# 4.1 To make Array# array(vector, dim = ) dim은 차원을 결정한다. > array(1:10, dim = 15) # vector 1차원 / dim이 숫자하나임 [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 > array(1:10, dim = c(4, 4)) # vector 2차원 / 행렬임 [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 5 9 3 [2,] 2 6 10 4 [3,] 3 7 1 5 [4,] 4 8 2 6 > array(1:10, dim = c(2, 2, 5)) # vector 2차원 , , 1 [,1] [,2] [1,] 1 3 [2,] 2 4 , , 2..
-목차-1. 팩터 (Factor) - 집단 (1) 팩터 생성(To make Factor ) (2) 속성(attributes) 1. 팩터 (Factor) - 집단# 하나의 열(Column)로 구성됨, 1차원 구조# 집단 = 그룹 = 카테고리로 인식. (vector과 차이점) (1) 팩터 생성(To make Factor ) factor(vector, labels = , levels = , ordered = ) > bt bt #집단으로 인식하고 있지 않음 [1] "a" "b" "a" "b" "ab" "ab" > bt.factor1 bt.factor1 # 집단은 오름차순으로 정렬됨. [1] a b a b ab ab Levels: a ab b > bt.factor2 bt.factor2 # 집단의 이름을 변경 보고..
1. Vector : 벡터 *****2. Factor : 요인 **3. Matrix : 행렬4. Array : 배열5. Data.Frame : 데이터 프레임 *****7. Data.Table : 데이터 테이블 *****6. List : 리스트 *** 1.1 벡터 생성 (To make Vector) (1) 하나의 값(element)으로 이루어진 벡터 (2) 두 개 이상의 값(element)으로 이루어진 벡터 (3) ‘start:end’ 형태의 문법 (4) seq(from = , to = , by = ) (5) sequence(정수) (6) rep(vector, times = , each = ) 1.1 벡터 생성에 대해서는 이전 글 3.벡터(Vector) (2) 벡터 생성 - R 기초 편을 참조하세요.htt..
Basic Vector 1. 벡터(Vector)# 한 가지 스칼라 데이터 타입의 데이터를 저장한다.(# 하나의 유형으로 구성됨)# 하나의 열(Column)로 구성됨, 1차원 구조# 데이터 분석의 기본 단위 1.1 벡터 생성(To make Vector) - (1) 하나의 값(element)으로 이루어진 벡터> v1 v2 v3 address income smoke v4 v5 v6 1:5 # start 5:1 # start > end : 1씩 감소 [1] 5 4 3 2 1 > -3.3:1 # 증가 [1] -3.3 -2.3 -1.3 -0.3 0.7 > 1:-3.3 # 감소 [1] 1 0 -1 -2 -3 > 1:1 # start = end [1] 1 - (4)..
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