[R] 데이터 파악 및 데이터프레임

✅ 함수 및 패키지

📍 변수 및 함수

🧮 여러 변수 만들기

## 숫자 5개로 구성된 var1 생성
var1 <- c(1, 2, 5, 7, 8)

## 1~5까지 연속 값으로 var2 생성
# 방법1)
var2 <- c(1:5)
# 방법2)
var3 <- seq(1, 5)

# 1~10까지 2 간격 연속 값으로 var4 생성
var4 <- seq(1, 10, by = 2)

 

🧮 함수 간단 맛보기

## paste() : 여러 문자를 합쳐 하나로 만드는 함수

x <- c("Hello!", "JamJam", "Haha")

# 쉼표를 구분자로 x의 단어를 하나로 합치기
paste(x, collapse = ",")

## [1] "Hello!,JamJam,Haha"

📍 패키지

함수를 이용하려면 함수가 들어있는 패키지를 설치하고 불러들여야 합니다. 패키지는 한 번만 설치하면 되지만, 패키지를 로드하는 작업은 R 스튜디오를 새로 시작할 때마다 반복해야합니다.

그래프를 작업할 때 가장 많이 사용하는 패키지인 gglot2 패키지에는 ggplot(), qplot(), geom_histogram() 등 수십가지 관련 함수가 들어있습니다.

# ggplot2 패키지 설치
install.packages("ggplot2")

# ggplot2 패키지 로드
library(ggplot2)

x <- c("a", "a", "b", "c")

# 빈도 막대 그래프 출력
qplot(x)

# qplot 함수 매뉴얼 출력
?qplot

다른 예시도 알아보겠습니다.

# x축과 y축에 넣고싶은 행 선택
# geom을 사용해서 다양한 plot을 선택 가능
# color 설정 가능
mpg
qplot(data=mpg, x=hwy)
qplot(data=mpg, x=drv, y=hwy, geom='boxplot', color=drv)

mpg 데이터 내용 및 형태

 

qplot 결과 및 box plot 결과유

 

유명한 패키지는 아래 블로그들에 잘 정리되어 있습니다.

https://docs.kanaries.net/ko/topics/R/6-r-lib-for-beginners

6 Great R Packages Every Beginners Should Know – Kanaries

https://3months.tistory.com/291

R 유명한 패키지 정리

 

 

✅ 데이터프레임

이제 데이터프레임 형태로 데이터 만드는 예시를 살펴보겠습니다.

eng <- c(90,80,60,70)
math <- c(50,10,20,90)
class <-c(1,1,2,2)
df_mid <- data.frame(eng, math, class)
df_mid

# 결과
  eng math class
1  90   50     1
2  80   10     1
3  60   20     2
4  70   90     2


## 데이터의 structure를 볼 수 있는 함수
str(df_mid)

# 결과 : 4개의 objects와 3개의 변수로 구성됨
1'data.frame':    4 obs. of  3 variables:
 $ eng  : num  90 80 60 70
 $ math : num  50 10 20 90
 $ class: num  1 1 2 2


## $ 달러 기호를 사용해서 데이터프레임의 데이터 열에 접근 가능
df_mid$eng

## 해당 열의 평균 구하기
mean(df_mid$eng)

 

엑셀이나 csv 등 외부 데이터도 불러올 수 있습니다. 코드로 예시를 보겠습니다.

## 엑셀 파일 불러오기
install.packages("readxl")
library(readxl)

df <- read_excel("엑셀파일명.xlsx")

# 만약 다른 폴더에 있는 엑셀 파일을 불러오려면 파일 경로 지정하면 됨
df <- read_excel("d:/r/엑셀파일명.xlsx")

# 엑셀 파일에 시트가 있다면 : sheet 파라미터로 몇 번째 시트 데이터 불러올지 지정
df_sheet <- read_excel("엑셀파일명.xlsx", sheet = 3)

 

이번엔 csv 파일 및 RDS 파일 불러오기 및 저장 코드를 보겠습니다.

# csv 파일 불러오기 및 저장
df_csv <- read.csv("csv_save.csv")
write.csv(df, file = "저장할파일명.csv")

# RDS 파일 불러오기 및 저장
load("df.rds")
save(df, file = "저장할파일명.rds")

추가적으로, 첫 번째 행에 변수명이 없는 csv 파일을 불러올 때는 header = F 파라미터를 지정하면 됩니다. read_excel()의 col_names = F와 기능은 동일한데, 파라미터 이름이 다르므로 주의해야 합니다.