R로 배우는 데이터 분석 #1

 

 

데이터의 구조

Vector : 1D의 구조를 지닌 열거형 데이터

# Vector 선언

name = c("모니터", "키보드", "마우스")
# "모니터" "키보드" "마우스"

sequence = seq(-3, 3, by = 0.5)
# -3.0 -2.5 -2.0 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 

print(name[2:3]) 
# "키보드" "마우스"

print(name[-1]) 
# "키보드" "마우스"

 

Matrix : 2D의 구조를 지닌 열거형 데이터

# Matrix 선언
mat = matrix(c(1, 2, 3, 4)), nrow = 2)
"""
1	2
3	4
"""

 

DataFrame : 2D의 구조에서 행과 열의 속성이 포함된 열거형 데이터

"""
computer
	name 		price 	count
1	moniter		100000	2
2	keyboard	30000	1
3	mouse		10000	2
"""

# 행벡터 가져오기
computer[1, ]
"""
	name 		price 	count
1	moniter		100000	2
"""

# 열벡터 가져오기
computer[, 1]
"""
moniter keyboard mouse
"""

 

List : 여러 자료형을 포함할 수 있는 열거형 데이터

# List 선언
mouse = list(
	name = "마우스",
   	price = 10000,
    	count = 2
)

# $를 통해 출력 가능
mouse$name #"마우스"

 

 

Array : 3D의 구조를 지닌 열거형 데이터

 

Factor : 요인 범주형 자료 (※ 추후 다룰 예정)

 

데이터의 구조

연속형 변수

연속변수 : 그래프 상에 선으로 이어서 연속적으로 표현이 가능한 변수

이산변수 : 인원, 갯수와 같이 실수형 데이터지만 값이 정확하게 떨어지는 변수

 

범주형 변수

순위변수 : 등급과 같이 정수형 데이터지만 정수의 의미를 가지지 않은 변수

명목변수 : 성별, 지역과 같이 카테고리로 존재하는 변수

 

R에서 데이터 불러오기

# csv 파일 불러오기
df = read.csv("iris.csv")

# 데이터 확인하기 
fix(df)
Views(df)
head(df)

# 데이터프레임 csv 파일로 저장
Write.csv(db, "iris_1.csv")

# 데이터 형태 확인
plot(df)