R 기초 명령어(c(), factor(), class(), levels(), as.numeric(), is.numeric())

학교에서 데이터 마이닝을 배우면서, R 언어에도 배우고 있다. 새롭게 언어를 배우다 보니 어려움을 느끼고 있어서 블로그에 작성하면서 복습하는 시간을 가져보고자 한다.

 

✨ R 이란

R은 통계 계산과 그래픽을 위한 프로그래밍 언어이자 소프트웨어 환경

오픈소스로 무료

데이터 분서기용으로, 데이터 처리, 통계 분석에서 사용

대소문자 구분

 

R은 그패픽 기능으로 수학 기호를 포함할 수 있는 출판물 수준의 그래프를 제공하여 도표를 그리는데 유용하다.

 

✨ 변수

- 연속 변수 (Continuous variable)

 연속적이며, 크기를 나타낸다.

= Numberic variable, quantitative variable (양적 변수)

 

- 범주 변수 (Categorical variable)

 대상 분류 (여성/남성)

 숫자 형태여도, 산술 형태로 계산 의미가 없음

 R에서 factor로 나타냄

 = Nomical variable

 

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✨ R 명령어

 

1. 변수 선언

# 변수 선언 
# a values에 number 2 삽입
a <- 2
b <- 2
a + b # 2 + 2 = 4

 

2. 벡터 변수

a <- c(1, 2, 3)
b <- c(1, 3, 5)
a + b # 가능

b <- 2
a + b # 가능


# 1에서 부터 같은 차이로 6까지 들어간다. (1, 2, 3, 4, 5, 6)
d <- c(1:6)
a <- seq(1,6)
b <- seql(1, 6, by =2) # 두 칸 씩 띄워짐. 1, 3, 5

# numeric variable
a <- c(1, 2, 3)
# factor variable (categorical variable)
b <- factor(c(1, 2, 3, 4, 5))

c <- c("hi", "nice", "to", "meet", "you")
paste(c, collapse = " ,") # collapse

• paste(c, collapse = " ,") # collapse

 

3. 변수 타입/factor 구성 범주 확인

# 변수 타입 확인
a <- factor(c(1, 2, 3, 4, 5))
class(a) # factor
a <- 1
class(a) # numeric

# factor 변수 구성 범주 확인
levels(a) # [1] "1" "2" "3" "4" "5"

 

4. 변수 타입 변환

• as.numeric(x) : numeric 으로
• as.factor(x) : factor로
• as.character(x) : charactor로
• as.Date(x) : date로
• as.data.frame(x) : data frame으로
• as.array(x) : 배열로
• as.matrix: 행렬로

a <- factor(c(1, 2, 3, 4, 5))
class(a) # factor

a <- as.numeric(a) # factor -> numeric
class(a) # numeric

변수의 타입이 변화된 것을 확인할 수 있다.

 

혹은 데이터 타입 확인 함수를 통해 확인할 수도 있다.

 

• is.numeric(x)
• is.integer(x)
• is.double(x)
• is.character(x)
• is.logical(x)
• is.complex(x)
• is.null(x)
• is.na(x)
• is.infinite(x)
• is.finite(x)

요새 시험기간이라던데,,,, 나도 이제 슬슬 시작해야지