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R 주제/R 기초 및 통계 강의176

[R강의] 146. attach 함수와 detach 함수 내장데이터인 iris 를 이용하여 attach 함수와 detach 함수를 설명하겠습니다. iris 데이터에는 아래와 같이 다섯개의 열이 있습니다. > head(iris) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa 5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa 첫번째 열에 접근하는 방법은 여러가지가 있는데 그 중 한 가지를 예를 들면 아래와 같습니다. > iris['Sepal.Length'] iris 데이터에 attach 함수를.. 2023. 3. 23.
[R강의] 145. 변수목록 보기, 삭제하기 변수를 생성해봅시다. > a=3 > b=c(1,2,3) > c='hi' R스튜디오를 쓰는 분들은 오른쪽 위에 있는 environment 탭에서 변수 목록을 확인할 수 있고 삭제도 가능합니다. 오늘 알아볼 방법은 콘솔 창에서 변수 목록을 출력하고 삭제하는 방법입니다. 변수 목록을 출력할 때는 ls() 또는 ls.str() 을 이용합니다. > ls() [1] "a" "b" "c" > ls.str() a : num 3 b : num [1:3] 1 2 3 c : chr "hi" 변수를 삭제할 때는 rm( ) 을 사용합니다. 변수 이름을 넣으면 됩니다. > rm(a) > ls() [1] "b" "c" 여러 변수를 삭제할 때는 list 옵션에 벡터 형태로 입력합니다. 이름을 문자열로 입력해야 합니다. > rm(li.. 2023. 3. 20.
[R강의] 144.정규분포 함수 4종류 의미 (dnorm, pnorm, qnorm, rnorm) R에서 제공하는 정규분포 함수는 네 종류가 있습니다. 함수 이름과 입력값은 아래와 같습니다. dnorm(x, mean = 0, sd = 1, log = FALSE) pnorm(q, mean = 0, sd = 1, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE) qnorm(p, mean = 0, sd = 1, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE) rnorm(n, mean = 0, sd = 1) 하나씩 의미를 알아봅시다. dnorm dnorm 의 d는 density 입니다. dnorm 은 확률밀도함수를 의미합니다. x에서의 확률밀도값을 반환합니다. 종 모양의 정규분포함수에서 y값에 해당됩니다. pnorm pnorm 의 p는 probability 입니다. 누적확률을 의미합니.. 2023. 3. 20.
[R강의] 143. 엑셀 데이터 불러올 때 설명 행 없이 불러오기 아래와 같은 데이터가 있다고 합시다. 첫 두줄은 설명입니다. R에서 불러올 때 설명줄은 생략하고 불러오는 방법을 알아봅시다. [File]-[Import Dataset]-[From Excel] 을 클릭합니다. 데이터를 불러옵니다. 첫 두 줄을 생략하려면 Skip 에 2를 넣으면 됩니다. 2023. 3. 15.
[R강의] 142. var, sd 함수는 모집단일까 표본일까 var 함수 R에서 분산을 계산할 때 사용하는 var 함수가 모분산을 계산하는지 표본분산을 계산하는지 알아봅시다. data=c(1,2,3,4,5) #모 분산 직접 계산하기 var_cal_p=sum((data-mean(data))**2)/length(data) #표본 분산 직접 계산하기 var_cal_s=sum((data-mean(data))**2)/(length(data)-1) #var 함수 사용 var_fun=var(data) #출력 print(var_cal_p) print(var_cal_s) print(var_fun) > print(var_cal_p) [1] 2 > print(var_cal_s) [1] 2.5 > print(var_fun) [1] 2.5 var 로 계산된 결과가 표본분산임을 알 수 있.. 2023. 2. 27.
[R강의] 141. library 와 require 의 차이 둘의 역할은 동일합니다. 패키지를 로딩합니다. 차이는 아래와 같습니다. > require(AB) 필요한 패키지를 로딩중입니다: AB Warning message: In library(package, lib.loc = lib.loc, character.only = TRUE, logical.return = TRUE, : ‘AB’이라고 불리는 패키지가 없습니다 > library(AB) Error in library(AB) : ‘AB’이라고 불리는 패키지가 없습니다 패키지가 없는 경우 require 함수는 Warning 을 library 함수는 Error 을 출력합니다. 2023. 2. 27.
[R강의] 140. 데이터 프레임을 쉽게 조작하는 transform 함수 데이터프레임을 하나 정의합시다. num=1:10 score=c(78,62,65,94,71,97,57,83,71,96) md=data.frame(num,score) > md num score 1 1 78 2 2 62 3 3 65 4 4 94 5 5 71 6 6 97 7 7 57 8 8 83 9 9 71 10 10 96 둘째 열에 5를 더해서 셋째 열을 추가하는 상황을 가정합시다. 아래와 같이 인덱싱을 이용하여 추가할 수 있습니다. > md[,'add']=md$score+5 > md num score add 1 1 78 83 2 2 62 67 3 3 65 70 4 4 94 99 5 5 71 76 6 6 97 102 7 7 57 62 8 8 83 88 9 9 71 76 10 10 96 101 이번에는 tran.. 2023. 2. 27.
[R강의] 139. 데이터프레임 열이름, 행이름 출력하고 수정하기 데이터프레임을 하나 정의합시다. A=c(1,2,3) B=c(4,5,6) C=c(7,8,9) df=data.frame(A,B,C) > df A B C 1 1 4 7 2 2 5 8 3 3 6 9 열 이름은 names 함수로 가져옵니다. > names(df) [1] "A" "B" "C" 행이름은 rownames 로 가져옵니다. > rownames(df) [1] "1" "2" "3" 열 이름과 행 이름을 수정하는 방법은 아래와 같습니다. names(df)=c('C1','C2','C3') rownames(df)=c('R1','R2','R3') > df C1 C2 C3 R1 1 4 7 R2 2 5 8 R3 3 6 9 2023. 2. 3.
[R강의] 138. 데이터프레임 행 추가할 때 리스트를 사용해야하는 이유 데이터프레임에 행을 추가할 때 왜 리스트를 사용해야 하는지 이야기해보려고 합니다. 먼저 데이터프레임을 하나 정의하겠습니다. name=c('KYS','OJH','PSK') gender=c('M','F','M') height=c(182,165,177) df=data.frame(name,gender,height,stringsAsFactors=FALSE) > df name gender height 1 KYS M 182 2 OJH F 165 3 PSK M 177 1열은 이름, 2열은 성별, 3열은 키입니다. 사람 한명의 정보를 더 추가하고 싶은 상황입니다. 가장 쉽게 떠오르는 방법은 인덱싱을 통해 추가하는 것입니다. 아래와 같이 추가할 수 있습니다. > df[4,]=c('CYR','F',163) > df name.. 2023. 1. 31.
[R강의] 137. 데이터프레임 결합의 끝판왕 (merge) merge 함수는 두 데이터프레임을 합쳐주는 함수입니다. rbind 보다는 cbind 와 유사한데요. cbind와 구벌되는 점은 특정 열을 기준으로 하여 합친다는 것입니다. 총 네가지 방법이 있는데요. 그림을 보면 쉽게 이해가 되실겁니다. 데이터프레임을 가지고 직접 해봅시다. 사용할 두 데이터는 아래와 같습니다. A=data.frame(id=c(1,2,3),weight=c(78,88,98),height=c(170,175,180)) B=data.frame(id=c(2,3,4),math=c(75,85,85),eng=c(100,85,60)) 콘솔창에 입력해보면 아래와 같습니다. > A id weight height 1 1 78 170 2 2 88 175 3 3 98 180 > B id math eng 1 2 .. 2023. 1. 31.
[R강의] 136. rbind로 데이터프레임들 결합할 때, 구분하는 열 추가하기 데이터프레임을 두개 만들어봅시다. 하나는 남자의 키와 몸무게이고, 하나는 여자의 키와 몸무게 입니다. weight=c(78,88,98) height=c(170,175,180) male_df=data.frame(weight,height) weight=c(48,58,68) height=c(150,160,170) female_df=data.frame(weight,height) 우리는 두 데이터프레임을 합치고 싶은 상태인데요. 데이터프레임이 합쳐진 후에도 남녀를 구분하고 싶습니다. 각 데이터프레임에 열을 하나씩 추가합시다. 아래와 같이 입력합니다. male_df['gender']='M' female_df['gender']='F' 각 데이터프레임은 아래와 같이 변했습니다. > male_df weight heigh.. 2023. 1. 31.
[R강의] 135. 데이터프레임을 열로 결합하기 (cbind) 데이터프레임을 열로 결합하는 방법을 알아봅시다. 열로 결합한다는 것은 아래와 같은 결합을 뜻합니다. 이때 cbind 함수가 사용됩니다. cbind 는 column(열) 을 bind(결합하다) 를 의미합니다. cbind 를 사용하려면 합치려는 데이터프레임들의 '행 개수'가 같아야 합니다. 아래와 같은 데이터프레임이 있다고 합시다. A 반 학생 세명의 번호, 몸무게, 키입니다. A=data.frame(id=c(1,2,3), weight=c(78,88,98), height=c(170,175,180)) > A id weight HEight 1 1 78 170 2 2 88 175 3 3 98 180 아래와 같이 학생들의 수학,영어 점수를 추가로 조사하였다고 합시다. A2=data.frame(math=c(75,80.. 2023. 1. 25.
[R강의] 134. 데이터프레임 열이름이 다른 경우 rbind 적용하기 rbind 함수는 데이터프레임들의 행을 결합하는 함수입니다. 데이터프레임들의 열 이름이 같아야 사용이 가능합니다. 변수 종류는 같은데 열 이름이 다르게 쓰여진 경우에 rbind 함수를 적용하는 방법을 알아봅시다. 아래와 같은 두 데이터프레임이 있습니다. A=data.frame(id=c(1,2,3), weight=c(78,88,98), HEight=c(170,175,180)) B=data.frame(id=c(4,5,6), weight=c(58,68,78), height=c(140,155,160)) > A id weight HEight 1 1 78 170 2 2 88 175 3 3 98 180 > B id weight height 1 4 58 140 2 5 68 155 열 이름이 달라서 rbind 함수 적용.. 2023. 1. 25.
[R강의] 133. 데이터프레임을 행으로 결합하기 (rbind) 데이터프레임을 행으로 결합하는 방법을 알아봅시다. 행으로 결합한다는 것은 아래와 같은 결합을 뜻합니다. 이때 rbind 함수가 사용됩니다. rbind 는 row(행) 을 bind(결합하다) 를 의미합니다. rbind 를 사용하려면 합치려는 데이터프레임들의 '열 이름'이 같아야 합니다. R코드로 예를 들어봅시다. 두개의 데이터 프레임을 생성합시다. A=data.frame(id=c(1,2,3), weight=c(78,88,98), height=c(170,175,180)) B=data.frame(id=c(4,5,6), weight=c(58,68,78), height=c(140,155,160)) 콘솔창에 출력해보면 아래와 같습니다. > A id weight height 1 1 78 170 2 2 88 175 3.. 2023. 1. 24.
[R강의] 132. 여러 점들 사이의 거리 한번에 구하는 법 (dist함수) 아래와 같이 5개의 점이 있다고 합시다. P1=c(1,2,3) P2=c(3,5,2) P3=c(5,5,4) P4=c(1,4,7) P5=c(2,2,4) 이들 중 어느 두 점이 가장 가까운 거리에 있는지 알고 싶은 상황입니다. 유클리드 거리를 행렬 형태로 출력해주는 함수가 있습니다. dist 함수입니다. 먼저 위 점들을 하나의 행렬로 묶어줍니다. mat1=matrix(c(P1,P2,P3,P4,P5),byrow=TRUE,nrow=5) > mat1 [,1] [,2] [,3] [1,] 1 2 3 [2,] 3 5 2 [3,] 5 5 4 [4,] 1 4 7 [5,] 2 2 4 위에서 만든 행렬에 dist 함수를 적용해봅시다. > dist(mat1) 1 2 3 4 2 3.741657 3 5.099020 2.828427 .. 2022. 12. 23.
[R강의] 131. 연속형 변수를 구간에 따라 범주형 변수로 바꾸는 방법 점수를 학점으로 바꿔봅시다. 바꾸는 기준은 아래와 같습니다. 점수는 연속형 변수이고, 학점은 범주형 변수입니다. R에는 위와 같이 범위로 표현된 연속형 변수를 범주형 변수로 바꿔주는 함수가 있습니다. cut 함수를 사용합니다. 먼저 데이터를 생성합시다. 10명의 점수를 생성하겠습니다. num은 번호이고 score 은 점수입니다. #데이터 생성 num=1:10 score=c(78,62,65,94,71,97,57,83,71,100) md=data.frame(num,score) > md num score 1 1 78 2 2 62 3 3 65 4 4 94 5 5 71 6 6 97 7 7 57 8 8 83 9 9 71 10 10 100 cut 함수는 아래와 같이 사용합니다. #점수를 학점으로 변환 gpa=cut(.. 2022. 12. 23.
[R강의] 130. 데이터프레임 열 인덱싱 결과는 두 가지 입니다. 데이터프레임의 열에 접근할 때, 인덱싱 결과는 두 가지입니다. 하나는 데이터프레임이구요. 다른 하나는 벡터입니다. 우리가 원하는 결과를 의도하고 인덱을 해주어야 하는데요. 방법을 알아봅시다. 먼저 데이터프레임을 하나 정의해봅시다. A=c(5,4,7,6,2,1,3) B=c(1,2,3,4,5,6,7) df=data.frame(A,B) > df A B 1 5 1 2 4 2 3 7 3 4 6 4 5 2 5 6 1 6 7 3 7 첫번째 열에 접근하다고 할 때, 결과가 데이터프레임인 경우는 아래와 같습니다. > df['A'] A 1 5 2 4 3 7 4 6 5 2 6 1 7 3 > df[1] A 1 5 2 4 3 7 4 6 5 2 6 1 7 3 열의 이름을 사용하거나 열 번호를 사용하면 되는데요. 행을 명시하지 않.. 2022. 4. 2.
[R강의] 129. 분할표 만들기 (빈도, 비율) 남자 100명과 여자 100명을 임의로 선정하여 기름종이 사용여부를 조사하고 분할표로 만드는 예시입니다. 먼저 데이터를 생성합시다. rbinom 함수를 이용하여 이항분포에서 임의로 추출했습니다. 남자는 기름종이 사용확률을 30%로, 여자는 70%로 놓았습니다. rbinom(number,size,probability) 인데 size에 1을 입력하면 0과 1 둘중 하나가 추출됩니다. #1.데이터 생성 set.seed(9999) male=rbinom(100,1,0.3) female=rbinom(100,1,0.7) 추출 결과는 아래와 같습니다. > male [1] 1 0 1 0 0 1 0 1 1 1 1 0 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 [28] 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 .. 2021. 12. 31.
[R강의] 128. 엑셀 데이터 불러와서 통계량,그래프,t검정 하기 (템플릿) 오늘 배워볼 내용의 요약은 아래와 같습니다. 좌측과 같은 엑셀 데이터를 R에서 불러와서, 우측 위의 그림과 같은 그래프를 그릴 것입니다. 우측 아래와 같이 요약 통계량과 t검정 결과가 요약된 표도 출력할 것입니다. 먼저 R에서 엑셀 데이터를 불러오겠습니다. 메뉴탭에서 [File]-[Import Dataset]-[From Excel] 을 클릭합니다. Browse 를 누르고 엑셀 데이터를 찾아서 열어줍니다. 데이터가 있는 Sheet를 선택한 뒤 우측 'Code Preview' 의 코드를 복사합니다. Cancel을 눌러서 끄고 스크립트 창에 붙여넣어줍니다. View 코드는 지우고, 변수 이름이 길기 때문에 짧게 dt 로 바꿔줍니다. library(readxl) dt dt # A tibble: 60 x 3 반 .. 2021. 12. 30.
[R강의] 127. 평균±표준편차(최솟값,최댓값) 출력하는 함수 만들기 논문에 데이터를 정리한 표들을 보면 아래와 같은 형태가 많이 등장합니다. 평균±표준편차(최솟값,최댓값) 데이터를 이용하여 위 값들을 구하려면 함수를 네번 사용해야합니다. 매번 코딩하기 귀찮아서 함수를 만들었습니다. 아예 위와 같은 형태로 정리되서 출력되도록 만든 함수입니다. 함수를 만드는 과정을 설명하겠습니다. 함수 이름은 MSMM 이라고 놓겠습니다. Mean,Standard deviation, Min, Max 의 줄임말입니다. 입력값은 데이터입니다. 벡터 형태로 입력받습니다. MSMM=function(my_data) { } 평균,표준편차,최솟값,최댓값을 구해줍니다. 결측치가 있을 수도 있으니 na.rm=TRUE 라는 옵션을 설정합니다. 결측치가 있을 경우 제거하라는 옵션입니다. MSMM=function.. 2021. 12. 29.
[R강의] 126. 히스토그램 원하는 값으로 만들기 원하는 구간에 원하는 도수를 갖는 히스토그램을 만들고 싶다고 합시다. 예를들면 아래와 같은 히스토그램을 만들고 싶습니다. 150~160 35 160~170 20 170~180 30 아래와 같이 계급 평균값과 rep 함수를 이용하여 데이터를 생성한뒤 그려주면 됩니다. data=c( rep(155,35), rep(165,20), rep(175,30) ) hist(data,breaks=seq(150,180,by=10)) 2021. 10. 12.
[R강의] 125. 엑셀의 vlookup 기능 구현 엑셀 vlookup 기능을 알고 있다고 전제하고 진행합니다. 모르시는 분들은 아래 글 참고해주세요. https://statools.tistory.com/267 [엑셀 통계] 62. vlookup vlookup 에서 v는 vertical 입니다. vertical은 세로의 라는 의미인데 세로방향은 '열'입니다. vlookup 함수는 특정 열에서 우리가 원하는 데이터를 가져오는 기능입니다. 예를 들어봅시다. 아래와 같이 수 statools.tistory.com vlookup 함수는 아래와 같은 형식으로 사용합니다. vlookup 함수에서는 먼저 적용할 대상을 고르는데 이는 행을 고르는 것과 같습니다. 행을 고르고 이 행에 해당되는 특정 열의 값을 최종적으로 선택합니다. 같은 과정을 R에서 해보겠습니다. 먼저 .. 2021. 9. 27.
[R강의] 124. 카이제곱검정 하는 방법 (+ Yates' continuity correction 무엇인가) 카이제곱 검정 설명 카이제곱검정은 그룹들의 비율을 비교하는 검정입니다. 독립변수와 종속변수 모두 범주형 데이터인 경우에 사용합니다. 예를 들면 아래와 같은 데이터가 있습니다. 성별에 따라 무서운 영화를 좋아하는 비율을 조사하여 표로 정리한 것입니다. 이러한 표를 분할표라고 부릅니다. 남자 집단의 무서운 영화 선호비율과 여자 집단의 무서운영화 선호비율을 비교하고 싶은 상황입니다. 비율 비교입니다. 독립변수는 성별입니다. 성별은 '남' '여' 두 값을 갖는 범주형자료입니다. 종속변수는 선호여부입니다. 선호여부는 '호' '불호' 두 값을 갖는 범주형자료입니다. 귀무가설과 대립가설은 아래와 같습니다. 귀무가설 = 성별에 따른 무서운영화 선호비율은 같다. 귀무가설 = 성별에 따른 무서운영화 선호비율은 다르다. 기.. 2021. 9. 9.
[R강의] 123. 사후검정 (Tukey test) 세 집단 A,B,C의 평균을 비교하기 위해 분산분석을 했고 결과 유의차가 있게 나왔다고 합시다. 분산분석에서 유의차가 있다는 것은 세 집단의 평균이 모두 동일하지는 않다는 말입니다. 셋다 다른 것인지, 아니면 특정 두 집단만 다른 것인지는 분산분석만으로는 알 수 없습니다. 사후분석이 필요합니다. 대표적인 사후분석은 아래와 같습니다. 사후분석 실습 지난 강의의 분산분석 데이터와 코드를 가져옵시다. library(readxl) dt 2021. 9. 9.
[R강의] 122. 분산분석 (일원분산분석) t검정은 두 집단의 평균을 비교할 때 사용하는 통계분석이었습니다. 만약 세 그룹 이상을 비교하려면 어떤 검정 방법을 사용해야 할까요? 이런 경우 사용하는 방법이 '분산분석'입니다. 분산분석은 세 집단 이상의 평균을 비교할 때 사용하는 통계분석입니다. 분산분석은 독립변수의 개수와 종속변수의 개수에 따라 여러 종류로 나뉩니다. 가장 간단한 형태의 분산분석은 독립변수도 하나이고, 종속변수도 하나인 '일원분산분석'입니다. 영어로는 One-way ANOVA 입니다. 예를 들어 A,B,C 세 반의 수학점수 비교에 사용되는 방법이 일원분산분석입니다. 독립변수는 반의 종류, 종속변수는 수학점수 입니다. 독립변수(반의 종류) = {A,B,C} 종속변수(점수) = 0~100 인 정수 독립변수는 범주형, 종속변수는 수치형임.. 2021. 8. 31.
[R강의] 121. 축제거, 눈금제거, 축이름제거 그래프에서 축,눈금,축이름 제거하는 방법을 알아봅시다. 아래와 같이 정규분포 그래프를 하나 그리겠습니다. set.seed(999) x=seq(-4,4,0.01) y=dnorm(x) plot(x,y,type='l') 축,눈금, 축이름 제거 방법입니다. 주석으로 대신합니다. set.seed(999) x=seq(-4,4,0.01) y=dnorm(x) plot(x,y,type='l', axes=FALSE, #축제거거 xaxt='n', #x축 눈금 제거 yaxt='n', #y축 눈금 제거 ann=FALSE #축이름 제거 ) x축 이름 또는 y축 이름만 제거하기 원할 경우 아래 옵션을 사용합니다. xlab 또는 ylab에 ''을 입력하면 됩니다. 아래는 x축 이름만 제거한 예시입니다. set.seed(999) x=.. 2021. 8. 13.
[R강의] 120. for문에서 스킵할때 쓰는 next for문을 돌릴 때 특정 루프를 스킵해야하는 경우가 있습니다. 이때 사용하는 명령어가 next입니다. i에 1부터 10까지 넣으며 i를 출력하는 for문에서 i가 3인 경우를 건너뛰고 싶다고 합시다. 아래와 같이 next 명령어를 사용하면 됩니다. for (i in 1:10){ if (i==3){ next } print(i) } 아래는 결과입니다. 3이 출력되지 않은 것을 알 수 있습니다. > for (i in 1:10){ + if (i==3){ + next + } + print(i) + + } [1] 1 [1] 2 [1] 4 [1] 5 [1] 6 [1] 7 [1] 8 [1] 9 [1] 10 2021. 8. 13.
[R강의] 119. 정수를 쪼개서 각각의 숫자를 벡터로 만들기 (strsplit) 12345 라는 수가 있습니다. 이 수를 c(1,2,3,4,5) 라는 벡터로 만들고 싶습니다. 숫자가 작을 때는 직접 하면 되는데 숫자가 커지면 힘들어집니다. 코드를 이용해서 해봅시다. 먼저 아래 숫자를 변수에 입력합니다. a = 12345 위 숫자를 문자로 인식한 뒤 한 단어씩 나눠서 리스트로 만들어줍니다. 결과는 a_ch 라는 변수에 입력하겠습니다. a_ch=strsplit(as.character(a), "") 콘솔창에서 확인해보면 아래와 같습니다. > a_ch [[1]] [1] "1" "2" "3" "4" "5" 리스트인 것을 알 수 있습니다. 인덱싱을 통해 벡터로 만들어줍니다. > a_ch2=a_ch[[1]] > a_ch2 [1] "1" "2" "3" "4" "5" as.numeric 를 이용하여.. 2021. 7. 12.
[R강의] 118. 표기법 설정하기 (지수표기 vs 일반표기) R에서 숫자를 출력할 때 표기하는 방법은 크게 두가지가 있습니다. 지수표기법과 일반표기법입니다. 1100을 표기한다고 할 때 1.1e^2 는 지수표기법, 1100은 일반표기법입니다. R에서는 어떤 룰을 가지고 두 표기법 중 하나를 선택합니다. 정확히 어떤 룰인지는 저도 잘 모르겠습니다. 예를 들면 아래와 같습니다. > 1000 [1] 1000 > 1000000 [1] 1e+06 > 2222 [1] 2222 > 222222222222222 [1] 2.222222e+14 한쪽 표기 방법을 선택하고 싶은 경우 options(scipen=값) 을 설정해주면 됩니다. 값이 양수로 커질 수록 일반표기법이 우세해 지고, 음수로 커질 수록 지수 표기법이 우세해집니다. > options(scipen=999) > 2222.. 2021. 7. 11.
[R강의] 117. 출력 유효숫자 개수 설정하기 콘솔 창에 123.4512345 를 입력해봅시다. > 123.4512345 [1] 123.4512 일곱개의 유효숫자가 출력됩니다. 유효숫자의 디폴트 셋팅 값이 7이기 때문입니다. 디폴트 셋팅 값을 확인해봅시다. getOption 함수를 사용합니다. > getOption("digits") [1] 7 유효숫자 개수를 바꿔봅시다. options 함수를 사용합니다. > options(digits=25) Error in options(digits = 25) : invalid 'digits' parameter, allowed 0...22 25개를 입력하면 에러가 뜹니다. 최대 22개까지 입력이 가능합니다. 22개로 설정해봅시다. > options(digits=22) 몇개까지 입력되나 확인해봅시다. > 123.451.. 2021. 7. 11.
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