[4학년 - 빅데이터기술] R프로그래밍

데이터 조작 : iris데이터, csv 파일 입출력, apply()함수들, 여러 함수들

-모든객체 삭제

-rm(list = ls())

1. iris데이터 사용하기

head(iris) - 붓꽃 데이터가 데이터 프레임으로 저장되어 있음  iris3 - 3차원 배열 형태로 저장되어 있음  다양항 데이터 셋 보려면 : library(help=datasets)  실전 데이터를 사용할 때 : data(데이터 셋 이름)

2. 파일 입출력 (csv파일) ?? 이해 X -> ppt.6

document에 csv파일 직접 저장하면 read.csv("파일명.csv")로 불러올 수 있다.   ### csv파일로 저장   > write.csv(x, "b.csv", row.names = F)   > read.csv("b.csv")     id   name score   1  1 python    98   2  2   ruby    78   3  3    foo    86   > write.csv(x, "b.csv", row.names = T)   > read.csv("b.csv")     X id   name score   1 1  1 python    98   2 2  2   ruby    78   3 3  3    foo    86

3. save() load()

### save() load()   ### binary형태로 객체를 입출력   > x<- 1:5   > y <- 6:10   > save(x,y,file = "xy.RDate")   > load("xy.RDate")  #파일로부터 데이터를 불러들이는 함수    > x

4. rbin(), cbind() : 행 또는 열 형태로 주어진 데이터를 합쳐서 행렬 또는 데이터 프레임을 만드는데 사용

### 행렬   > rbind(c(1,2,3),c(4,5,6))         [,1] [,2] [,3]    [1,]    1    2    3    [2,]    4    5    6   > cbind(c(1,2,3),c(4,5,6))         [,1] [,2]    [1,]    1    4    [2,]    2    5    [3,]    3    6   ### 데이터 프레임의  rbind()   >x <- data.frame(id=c(1,2), name=c("a", "b"), stringsAsFactors=F)      #stringsAsFactors=F이것은 name의 컬럼 데이터를 factor가 아니라 문자열로 취급한다. 따라서 rbin()를 할 수 있다.   > x      id name    1  1    a    2  2    b   > y <- rbind(x,c(3,"c"))   > y      id name    1  1    a    2  2    b    3  3    c      > x      id name    1  1    a    2  2    b   > y<-cbind(x, greek=c('alpha','beta'))   > y      id name greek    1  1    a alpha    2  2    b  beta  ***데이터프레임은 열을 추가할 때 cbind() 말고 변수명$컬럼명 <- 데이터 형태로 열을 추가할 수 있다.

5. apply 함수들

### apply() : 행렬의 행 또는 열방향으로 특정 함수를 적용하는데 사용,   ### apply(행렬, 방향, 함수) 형태로 호출   ## 1) apply(행렬, 방향, 함수) - 벡터에는 적용 안됨, 벡터는 그냥 sum사용하면 됨   ##1 : 행 방향, 2 : 열 방향   > sum(1:10)    [1] 55   > d <- matrix(1:9, ncol=3)   > d         [,1] [,2] [,3]    [1,]    1    4    7    [2,]    2    5    8    [3,]    3    6    9   > apply(d, 1, sum)    [1] 12 15 18   > apply(d, 2, sum)    [1]  6 15 24      > apply(iris[,1:4], 2, sum)    Sepal.Length  Sepal.Width Petal.Length  Petal.Width            876.5        458.6        563.7        179.9     #자주 사용하므로 rowSums(), colSums()함수가 정의 되어 있다.   > colSums(iris[,1:4])    Sepal.Length  Sepal.Width Petal.Length  Petal.Width            876.5        458.6        563.7        179.9    #rowMeans(), colMeans()를 통해서도 계산할 수 있다. (평균)    > colMeans(iris[,1:2])    Sepal.Length  Sepal.Width         5.843333     3.057333   ## 2) lapply(x, 함수) - x는 벡터 또는 리스트, 데이터 프레임등 가능 / 결과는 리스트 형태   입력이 vector, list, data frame 형태인것들을 리스트나 unlist 형태로 출력 하는 것.    vector, list, data frame 입력 형태 다시 확인 하기????????????    - 벡터로 받기      - 리스트로 받기    > x<-list(a=1:3, b=4:6)    > x     $a     [1] 1 2 3     $b     [1] 4 5 6     ##평균 구하기    > lapply(x,mean)     $a     [1] 2     $b     [1] 5    > lapply(x,sum)     $a     [1] 6     $b     [1] 15   - 데이터 프레임으로 받기