R 기초 명령어(qplot graph, 빈도 표, dplyr rename, 파생 변수, ifelse)

✨ ggplot의 qplot graph

 R에서 ggplot를 이용하면 graph를 그릴 수 있다.

 또한 그래프를 빠르게 그리기 위해서는 ggplot에서 제공하는 qplot을 사용하는 것이 좋다.

 

지난 글에서 진행한 mpg data의 그래프를 불러오는 코드를 작성해보고자 한다.

library(ggplot2)
mpg <- as.data.frame(ggplot2::mpg)

 

일단 mpg data를 불러오고, data frame을 씌워서 mpg를 복사하였다.

 

qplot(data = mpg, x = hwy)
qplot(data = mpg, x = drv, y = hwy, geom = "line")
qplot(data = mpg, x = drv, y = hwy, geom = "boxplot", colour = drv)

 

위 코드에서부터 차례대로가 왼 -> 오 그래프

✨ 빈도표 작성

tahle() 함수를 통해 빈도표를 작성할 수 있다.

 

데이터 프레임 변수의 값이 얼마만큼 있는지 확인하는데 좋다

 

library(ggplot2)

mpg <- as.data.frame(ggplot2::mpg)
table(mpg$drv)

✨ 데이터 프레임 내 변수 이름 변경, 파생 변수 생성

 1. 변수 이름 변경

변수의 이름을 변경하거나 파생변수를 생성하기 위해서는 dplyr package의 내장된 함수를 이용하면 된다. 

install.package("dplyr")
library(dplyr)

var1 <- c(1, 2, 3)
var2 <- c(2, 3, 4)
data_frame <- as.data.frame(var1, var2)
data_frame <- rename(data_frame, variable1 = var1)

data_frame <- rename(data_frame, variable1 = var1)

이 때, 변경할 변수 명 = 기존 변수 명 이다.

 

 

 2. 파생 변수 생성

 파생 변수란 기존의 변수를 조합하여 새로운 변수를 만드는 것을 의미한다.

install.packages("dplyr")
library(dplyr)

var1 <- c(1, 2, 3)
var2 <- c(2, 3, 4)
data_frame <- as.data.frame(var1, var2)

data_frame$sum <- data_frame$var1 + data_frame$var2

 

✨ ifelse

r에도 조건문이 있지만(if, else), ifelse문에 대해서 알아보고자 한다.

r에서의 ifelse 함수는 족너 충족 여부에 따라 결과가 달라지는 분기함수이다. 

ifelse(조건, true, false)

ggplot2의 mpg data로 ifelse문 예제를 살펴보고자 한다.

 

install.packages("ggplot2") # package를 다운 받은 적이 없다면
libarary(ggplot2)

mpg <- as.data.frame(ggplot2::mpg)
mpg$avg <- (mpg$cty + mpg$hwy)/2

ifelse(mpg$avg >=20, "pass", "fail")

ifelse(mpg$avg >=30, "high", ifelse(mpg$avg >=20, "avg", "low"))