본문 바로가기
반응형

분류 전체보기462

[R dplyr의 이해] 6. 원하는 열 추출 및 제외하기 (select) 1. 원하는 열 추출하기 내장데이터인 mpg 데이터에서 model과 year 열을 추출해봅시다. mpg %>% select(model,year) 2. 원하지 않는 열 제외하기 mpg 데이터에서 drv 열을 제외해봅시다. 마이너스를 붙이면 됩니다. mpg %>% select(-drv) 2023. 2. 7.
[R dplyr의 이해] 5. 조건을 만족하는 행 추출 (filter) tidyverse의 dplyr(디플라이알)에서 제공하는 filter 함수는 특정 조건을 만족하는 행만 추출하는 함수입니다. 내장데이터인 mpg를 이용해서 실습해봅시다. mpg 는 자동차 데이터입니다. > mpg # A tibble: 234 × 11 manufacturer model displ year cyl trans drv cty hwy fl class 1 audi a4 1.8 1999 4 auto(l5) f 18 29 p compact 2 audi a4 1.8 1999 4 manual(m5) f 21 29 p compact 3 audi a4 2 2008 4 manual(m6) f 20 31 p compact 4 audi a4 2 2008 4 auto(av) f 21 30 p compact 5 audi.. 2023. 2. 7.
[R dplyr의 이해] 4. 주요 함수 한눈에 보기 tidyverse 의 dplyr 패키지에는 아래와 같은 주요 함수들이 있습니다. 1) filter 함수 : 행 선택 2) select 함수 : 열 선택 3) arrange : 정렬 4) distinct : 유니크한 값만 출력 5) mutate 함수 : 연산을 통한 열 변환 혹은 생성 6) summarise 함수 : 원하는 열의 통계량 출력 7) group_by 함수 : 그룹화 다음시간부터 하나씩 공부해봅시다. 2023. 2. 7.
[ggplot2의 이해] 5. 박스플롯 (geom_boxplot) 1. 박스플롯 그리기 MASS 패키지에서 제공하는 데이터인 Car93을 이용하여 박스플롯을 그려보았습니다. 독립변수는 자동차의 Type 이고, 종속변수는 자동차의 가격 입니다. 그래프를 그려봅시다. 다양한 옵션들을 넣어보았는데 필요 없는 것은 제거하고 사용하시면 됩니다. 설명은 주석에 있습니다. library(MASS) #Car93 데이터가 들어 있음 library(tidyverse) ggplot(data=Cars93,aes(x=Type,y=Price))+ geom_boxplot(outlier.color='red')+ labs(title="geom_boxplot",x='Type',y='Price')+ #제목, 축이름 theme(title = element_text(size=20,face='bold'))+.. 2023. 2. 6.
[ggplot2의 이해] 4. 선그래프 (geom_line) 1. 선 그래프 그리기 내장데이터인 Orange 를 이용하여 선그래프를 그려보았습니다. Orange 데이터는 다섯 종류 나무의 나이에 따른 테두리 둘레 데이터입니다. 1번 나무의 데이터만 Orange_1 에 저장합시다. Orange_1=Orange[Orange['Tree']==1,] 그래프를 그려봅시다. 주요한 옵션들만 넣었습니다. 주요 옵션은 제목, 축이름, 서식, 가운데정렬입니다. 설명은 주석으로 대신합니다. library(tidyverse) ggplot(data=Orange_1,aes(x=age,y=circumference))+ geom_line()+ labs(title="geom_line",x='age',y='circumference')+ #제목, 축이름 theme(title = element_t.. 2023. 2. 6.
[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.
[ggplot2의 이해] 3. 산점도 (geom_point) 1. 산점도 그리기 내장데이터인 iris 를 이용하여 산점도를 그려보았습니다. 주요한 옵션들만 넣었습니다. 주요 옵션은 제목, 축이름, 서식, 가운데정렬입니다. 설명은 주석으로 대신합니다. library(tidyverse) ggplot(data=iris,aes(x=Sepal.Length,y=Sepal.Width))+ geom_point()+ labs(title="geom_point",x='Sepal Length',y='Sepal Width')+ #제목, 축이름 theme(title = element_text(size=20,face='bold'))+ #제목 서식 theme(axis.title = element_text(size=10,face='bold'))+ #축서식 theme(plot.title = el.. 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.
[R dplyr의 이해] 3. 파이프 연산자 %>% tidyverse나 dplyr은 몰라도 파이프 연산자는 아는 사람이 있을 정도로 유명하고 유용한 연산자입니다. 우리가 어떤 변수 x에 평균과 반올림 함수를 적용했다고 합시다. 아래와 같습니다. round(mean(x)) 파이프 연산자를 이용하면 위 코드를 아래와 같이 쓸 수 있습니다. x %>% mean %>% round 만약 옵션이 있다면, 옵션은 어떻게 설정해야할까요? iris 데이터에 head 함수를 사용하는 상황을 생각해봅시다. 옵션을 설정하여 세 줄만 출력할 것입니다. > head(iris,n=3) 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.. 2023. 1. 30.
[R dplyr의 이해] 2. tibble 자료구조 dplyr 에서는 데이터프레임과 비슷한 자료구조인 tibble 자료구조를 제공합니다. tibble 자료구조 대신 그냥 데이터프레임을 사용해도 상관은 없습니다. tibble 자료구조는 나름 데이터프레임을 '개선'한 자료구조입니다. iris 자료를 가져옵시다. iris 자료는 데이터프레임입니다. > df=iris > df 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 7 4.6 3.4 1.. 2023. 1. 29.
[ggplot2의 이해] 2. ggplot2의 기본구조 ggplot2 를 공부하기 전에 먼저 아래 패키지를 설치합시다. install.packages("tidyverse") 이 패키지를 설치하면 tidyverse 의 모든 패키지를 사용할 수 있습니다. 이제 본격적으로 ggplot2 를 공부해봅시다. ggplot2 는 데이터프레임(또는 tibble)을 이용하여 그리는 것을 원칙으로 합니다. 우리가 다루는 데이터프레임이 변수 df 에 들어있다고 합시다. 어떤 그래프를 그릴 것인지와 상관 없이 아래 코드로 시작합니다. ggplot(data=df) "그래프를 그릴 것이고 데이터는 df 를 사용할 것이다" 라는 뜻입니다. 이제 그릴 그래프를 선택해야 합니다. 그래프를 그려주는 함수들은 아래와 같습니다. 더 여러가지 종류가 있지만 자주 사용되는 함수들만 가져왔습니다. .. 2023. 1. 28.
[ggplot2의 이해] 1. ggplot2란 무엇인가? R 안에는 tidyverse 라는 또 하나의 세계가 있습니다. tidyverse는 Hadley Wickham과 그의 팀이 개발한 패키지 모음을 말합니다. tidyverse 없이도 R을 사용하는데 전혀 문제가 없지만, tidyverse 를 사용하면 데이터 전처리,시각화 등이 편해집니다. 시중에 출시되고 있는 R을 이용한 데이터분석 및 시각화 책들은 tidyverse 패키지를 사용하고 있기 때문에 R로 데이터 분석을 한다면 거의 필수적으로 사용해야 하는 패키지가 되었습니다. tidyverse 안에는 아래 패키지들이 있습니다. dplyr : 데이터 전처리 ggplot2 : 시각화 readr : 데이터 호출 lubridate : 시계열 데이터 전처리 stringr : 텍스트 전처리 purrr : 함수형 패키지 .. 2023. 1. 27.
[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] 138. 엑셀파일 수백개를 자동으로 불러와서 for문과 rbind 이용하여 결합하기 아래와 같이 엑셀파일이 있다고 합시다. 어떤 도시에 사는 사람을 모집해서 나이와 키를 조사한 것입니다. 도시마다 따로 조사했기 때문에 각각의 엑셀파일이 있습니다. 파일이 수백개라고 가정합시다. R에서 엑셀파일을 불러오는 방법은 아래와 같습니다. setwd('경로') read_excel('파일이름.xlsx') 예시는 아래와 같습니다. 아래 경로는 제 컴퓨터에 파일이 들어있는 경로이고, 경로는 여러분이 파일을 넣은 경로로 설정하셔야 합니다. library(readxl) library(dplyr) setwd('C:/Users/PC1/Documents/data') df1=read_excel("city1.xlsx") %>% as.data.frame 만약 엑셀파일이 수백개라면 마지막줄을 백번 적어야 합니다. df1.. 2023. 1. 19.
[R dplyr의 이해] 1. dplyr이란 무엇인가 R 안에는 tidyverse 라는 또 하나의 세계가 있습니다. tidyverse는 Hadley Wickham과 그의 팀이 개발한 패키지 모음을 말합니다. tidyverse 없이도 R을 사용하는데 전혀 문제가 없지만, tidyverse 를 사용하면 데이터 전처리,시각화 등이 편해집니다. 시중에 출시되고 있는 R을 이용한 데이터분석 및 시각화 책들은 tidyverse 패키지를 사용하고 있기 때문에 R로 데이터 분석을 한다면 거의 필수적으로 사용해야 하는 패키지가 되었습니다. tidyverse 안에는 아래 패키지들이 있습니다. dplyr : 데이터 전처리 ggplot2 : 시각화 readr : 데이터 호출 lubridate : 시계열 데이터 전처리 stringr : 텍스트 전처리 purrr : 함수형 패키지 .. 2023. 1. 17.
[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] 145. 함수 입력 변수를 이름으로 사용하는 법 (eval) 함수에서 변수를 입력받을 때, 변수 이름을 문자열로 사용하는 방법입니다. deparse(substitute(변수이름)) 을 사용하면 됩니다. fun1=function(param1) { param_name=deparse(substitute(param1)) print( param_name ) } 작동이 잘 되는지 확인해봅시다. > fun1(hi) [1] "hi" 2022. 12. 22.
[R강의] 144. 엑셀에서 데이터 불러와서 분할표 만들고 카이제곱검정 또는 피셔의 정확검정 하기 아래와 같은 범주형 데이터가 있습니다. 남자 10명과 여자 10명을 대상으로 무서운 영화 선호 여부를 조사한 것입니다. 우리는 위 데이터를 아래와 같은 형태의 표로 만들고 카이제곱검정을 하고 싶은 상황입니다. 남자 여자 무서운영화 선호 OO명 OO명 무서운 영화 비선호 OO명 OO명 1. 데이터 불러오기 먼저 아래 데이터를 다운받습니다. R에서 아래 메뉴를 클릭합니다. Browse를 누르고 데이터를 불러옵니다. Import를 누르지 말고, 우측 하단에 Code Preview 내용을 복사해서 스크립트 창에 붙여넣습니다. 아래와 같이 변수 이름을 간단하게 만들어줍니다. library(readxl) dt chisq.test(tb) Pearson's Chi-squared test with Yates' conti.. 2022. 12. 21.
[하루만에 끝내는 R기초] 10교시. 전체 내용 요약 지난시간인 9교시까지 하루만에 끝내는 R기초 강의에서 준비한 내용을 다 배웠습니다. 1강부터 9강까지 총 시간을 계산해보니 55분 55초입니다. 한시간에 끝내는 R 기초라고 이름을 붙일걸 그랬어요. 이번시간은 마지막 시간인 10교시입니다. 1교시) 강의 소개 2교시) R설치, R스튜디오 설치 3교시) 자료형 4교시) 변수 5교시) 자료구조 6교시) 연산자(산술,비교,논리) 7교시) 조건문, 반복문 8교시) 함수, 패키지 9교시) 그래프(박스플롯), t검정 10교시) 단축키 소개 및 전체요약 1) 단축키 소개 자주 사용하는 단축키를 소개하고 전체 내용을 요약하겠습니다. 저는 두가지 단축키만 사용합니다. 아래와 같습니다. Ctrl + Enter : 선택된 줄 실행 Ctrl + L : 콘솔 창 비우기 콘솔창이.. 2022. 11. 19.
[하루만에 끝내는 R기초] 9교시. 그래프, t검정 지난시간에 함수와 패키지를 배웠습니다. R의 기본적인 내용은 다 배운 것 입니다. 목차를 가져와서 오늘 배울 내용이 무엇인지 알아봅시다. 1교시) 강의 소개 2교시) R설치, R스튜디오 설치 3교시) 자료형 4교시) 변수 5교시) 자료구조 6교시) 연산자(산술,비교,논리) 7교시) 조건문, 반복문 8교시) 함수, 패키지 9교시) 그래프(박스플롯), t검정 10교시) 단축키 소개 및 전체요약 오늘은 그래프를 그려보고, t검정을 해보려고 합니다. R이 실제 업무에 사용되는 상황을 맛보는 시간입니다. 통계를 잘 모르시는 분들은 이해가 잘 안되는 부분이 많을 텐데요. 미리 경험해본다고 생각하고 한번 따라해봅시다. 4강에서 만든 데이터를 가져옵시다. name=c('김함수','박산술','이비교','송논리','최검정.. 2022. 11. 19.
[하루만에 끝내는 R기초] 8교시. 함수, 패키지 지난시간에 조건문인 if 문과 반복문인 for문을 배웠습니다. if문은 특정 조건이 만족하면 문장을 실행하는 것이었습니다. for은 어떤 자료구조 안에 있는 원소를 하나씩 대입하며 문장을 실행하는 것이었습니다. 목차를 가져와서 오늘 배울 내용이 무엇인지 알아봅시다. 1교시) 강의 소개 2교시) R설치, R스튜디오 설치 3교시) 자료형 4교시) 변수 5교시) 자료구조 6교시) 연산자(산술,비교,논리) 7교시) 조건문, 반복문 8교시) 함수, 패키지 9교시) 그래프(박스플롯), t검정 10교시) 단축키 소개 및 전체요약 오늘 배울 내용은 함수와 패키지입니다. 함수는 값을 입력하면 어떤 조작을 한 뒤, 값을 출력해주는 것을 말합니다. 함수를 직접 만든는 법을 배우기 전에 R에서 기본 제공하는 함수를 사용해보며.. 2022. 11. 14.
[하루만에 끝내는 R기초] 7교시. 조건문,반복문 지난시간에는 연산자를 배웠습니다. 연산자에는 산술, 비교, 논리연산자 있었는데요. 산술연산자와 비교연산자만 배웠습니다. 산술연산자는 사칙연산, 제곱과 같이 수학적인 연산을 말합니다. 비교연산은 크기를 비교하는 연산이고, 참 또는 거짓값을 반환합니다. 목차를 가져와서 오늘 배울 내용을 알아봅시다. 1교시) 강의 소개 2교시) R설치, R스튜디오 설치 3교시) 자료형 4교시) 변수 5교시) 자료구조 6교시) 연산자(산술,비교,논리) 7교시) 조건문, 반복문 8교시) 함수, 패키지 9교시) 그래프(박스플롯), t검정 10교시) 단축키 소개 및 전체요약 오늘 배울 내용은 조건문과 반복문입니다. '문'이라는 말이 붙어있는데요. 문장이라는 뜻입니다. 조건문은 조건이 들어있는 문장, 반복문은 반복이 들어있는 문장이라.. 2022. 11. 12.
[하루만에 끝내는 R기초] 6교시. 연산자 (산술,비교,논리) 목차를 가져와서 오늘 배울 내용이 무엇인지 알아봅시다 . 1교시) 강의 소개 2교시) R설치, R스튜디오 설치 3교시) 자료형 4교시) 변수 5교시) 자료구조 6교시) 연산자(산술,비교,논리) 7교시) 조건문, 반복문 8교시) 함수, 패키지 9교시) 그래프(박스플롯), t검정 10교시) 단축키 소개 및 전체요약 우리는 지금까지 자료형, 변수, 자료구조를 배웠습니다. 오늘 배울 내용은 연산자입니다. 연산자는 연산을 수행하게 해주는 것을 말합니다. 연산은 둘 이상의 대상을 조작하여 새로운 것을 만들어 내는 것을 말합니다. 이렇게 말하면 어려운데요. 예시를 하나 말씀드리면 쉽게 이해할 수 있을겁니다. 대표적인 연산에는 덧셈이 있습니다. 덧셈이라는 연산에서 연산자는 + 입니다. 연산과 연산자가 무엇인지 이해되시.. 2022. 11. 12.
[하루만에 끝내는 R기초] 5교시. 자료구조 지난시간에는 변수가 무엇인지 배웠습니다. 변수에 원하는 값을 입력해 놓고 사용할 수 있었습니다. 목차를 한번 더 꺼내봅시다. 1교시) 강의 소개 2교시) R설치, R스튜디오 설치 3교시) 자료형 4교시) 변수 5교시) 자료구조 6교시) 연산자(산술,비교,논리) 7교시) 조건문, 반복문 8교시) 함수, 패키지 9교시) 그래프(박스플롯), t검정 10교시) 단축키 소개 및 전체요약 오늘은 자료구조를 배울 것입니다. 먼저 지난시간에 사용한 데이터를 가져옵시다. 김함수/남/35/183/72 박산술/남/27/177/69 이비교/남/42/175/78 송논리/여/33/167/58 최검정/여/25/155/47 유반복/여/47/173/65 지난시간에 우리는 사람의 이름을 변수로 입력했습니다. 사람 이름 마다 하나씩 변수.. 2022. 11. 11.
[하루만에 끝내는 R기초] 4교시. 변수 지난시간에는 자료형이 무엇인지 배웠습니다. 자료형에는 숫자형, 문자형, 논리형이 있습니다. 문자형은 따옴표를 사용하여 입력하고, 논리형은 TRUE와 FALSE가 있습니다. 목차를 한번 더 꺼내봅시다. 1교시) 강의 소개 2교시) R설치, R스튜디오 설치 3교시) 자료형 4교시) 변수 5교시) 자료구조 6교시) 연산자(산술,비교,논리) 7교시) 조건문, 반복문 8교시) 함수, 패키지 9교시) 그래프(박스플롯), t검정 10교시) 단축키 소개 및 전체요약 오늘은 변수라는 것을 배울겁니다. 변수는 R에서 없어서는 안되는 존재입니다. 변수가 있기 때문에 코딩이 아주 편해졌습니다. R콘솔에 숫자 하나를 입력해봅시다. 우리가 100을 입력하면, 컴퓨터 메모리 어딘가에 100이 저장됩니다. 하지만 이렇게 저장된 10.. 2022. 11. 11.
반응형