[R] 221008_복습

### 2주차 복습

### 1) R의 기본 연산

log() ## 로그 함수

sqrt() ## 제곱근

max()

min()

abs() ## 절댓값

factorial()

sample()

sin(), cos(), tan()

### 2) 변수

### 변수의 자료형

## 숫자형, 문자형, 논리형, 특수값(NULL, NA, NaN, Inf, -Inf)

### R 변수 기본 함수

class()

is.numeric()

is.character()

is.logical()

is.null()

### 3) 벡터

### 벡터 만들기

## 1) 기본 벡터 c()

a <- c(1,2,3)

a

## 2) 범위 지정 벡터 seq(이상, 이하, 간격=증가)

b <- seq(0,10,2)

b

## 3) 값 반복 벡터 rep(원하는 값, times=(|each=))

c <- rep(1, times=5)

c

d <- rep(2:4, times=4) ## 묶음으로 반복

d

e <- rep(2:4, each=4) ## 요소별 반복

### 벡터 각 요소 이름 지정

score <- c(90,80,70,60,50,40,30)

names(score) <- c('A','B','C','D','E','F','G')

score

### 벡터 인덱싱, 값 변경

score[2]

score[1:2]

score[-1] ## 1 빼고

score[seq(1,5,2)]

score[c(3:5)]

score[-c(3:5)]

score['A']

score[3] <- 100

score[c(1:3)] <- c(1,2,3)

### 벡터 연산(연산할 벡터끼리 길이 같아야 함.)

w <- c(4,5,6)

x <- c(1,2,3)

v <- w+x

v

y <- c('a','b','c')

z <- c(x,y)

### 벡터 적용 함수

sum()

mean() ## 평균

median() ## 중간값

max(), min()

var() ## 분산

sd() ## 표준편차

sort() ## 정렬 오름차순, T 추가하면 내림차순

range() ## 최댓값~최솟값 범위

length() ## 길이, 갯수

main <- c(1:10)

sum(main) ## 55

mean(main) ## 5.5

median(main) ## 5.5

max(main) ## 10

min(main) ## 1

var(main) ## 9.166667

sd(main) ## 3.02765

sort(main) ## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

sort(main, T) ## 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1

sort(main, decreasing = FALSE) ## 이게 정식 표현법 ★★★

range(main) ## 1 10

length(main) ## 10

### 논리 연산자

# <, <=, >, >=, ==, !=, |, &

d <- seq(1,9,2)

d

d >= 5 ## FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE

sum(d >= 5) ## 3 >> 갯수수

sum(d[d >= 5]) ## 21 >> 합계

condi <- d >= 5

d[condi] ## 5 7 9

### 4) 리스트, list()

x <- list('name',24,TRUE)

x

y <- list(what='name',age=24,check=TRUE)

y

names(x) <- list('A',1,'ㄱ')

x

### 리스트 인덱싱

main <- list(1,2,3,'A','B','C')

names(main) <- list('가','나','다','라','마','바')

main[3:5]

main[c(1:4)]

main[seq(1,5,2)]

main$가

main[1] ## 이름과 값

main[[1]] ## 값만

### 리스트 팩터, 인덱싱, 값 추가, 값 변경

bt <- c('A','B','B','O','AB','A')

bt_fac <- factor(bt)

bt

bt_fac

bt_fac[1]

levels(bt_fac) ## 종류만

summary(bt_fac) ## 종류, 갯수 통계

#> bt_fac

#[1] A  B  B  O  AB A  A

#Levels: A AB B O

#> summary(bt_fac)

#A AB  B  O

#3  1  2  1

bt_fac[7] <- 'A'

summary(bt_fac)

bt_fac[8] <- 'C'

#[1] A    B    B    O    AB   A    A    <NA>

#  Levels: A AB B O

bt_fac

### 예시 1)

## 문제)

d <- c(100:200)

## coding here ##

d[50]

d[seq(1,101,10)]

d[c(1:20)]

### 예시 2)

## 문제)

d <- c(100:200)

## coding here ##

length(d)

mean(d)

sum(d<110)

sum(d[d<110])

### 예시 3)

## 문제)

x <- c(1:20)

## coding here ##

y <- x[seq(3,20,3)]

sort(y, decreasing = TRUE)

mean(x[-c(2:10)])

### 예시 4)

## 문제)

a <- c(1,6,3,8)

## coding here ##

a

a <- sort(a, decreasing=FALSE)

a

names(a) <- c('one','three','six','eight')

a

### 예시 5)

## 문제)

ages <- c(58,20,85)

names <- c('Tony','Ahn','Nick')

x <- list(ages,names)

## coding here ##

names(x) <- list(ages='numbers', names='names')

x

### 예시 6)

## 문제)

gender <- c(rep('male',times=5),rep('female',times=10))

gender_fac <- factor(gender)

## coding here ##

gender_fac[16] <- 'male'

summary(gender_fac)

### 3주차 복습

### 5) 매트릭스, matrix(범위 or 일정 값, nrow = , ncol = )

z <- matrix(1:20, nrow = 4, ncol = 5)

z

zz <- matrix(0, nrow = 3, ncol = 2)

zz

v <- 1:12

vv <- matrix(data=v, nrow = 4, ncol=3)

vv

### 매트릭스 합치기 cbind, rbind

x <- 1:3

y <- 4:6

xx <- cbind(x,y)

xx

yy <- rbind(x,y)

yy

zz <- cbind(xx,y)

zz

xyz <- rbind(yy,zz)

xyz

### 매트릭스 인덱싱

a <- matrix(1:15, nrow=3,ncol=5)

a

a[2,3] ## 행, 열

a[,4]

a[1,2:3]

a[3,c(4:5)]

a[c(1:2),]

## 매트릭스 이름 지정

rownames(a) <- c('a','b','c')

colnames(a) <- c('ㄱ','ㄴ','ㄷ','ㄹ','ㅁ')

a

### 6) 데이터 프레임, data.frame()

city <- c('Seoul','London','Newyork')

rank <- c(1,3,2)

city.info <- data.frame(city,rank)

city.info

a <- matrix(1:15, nrow=3,ncol=5)

a

aa <- as.data.frame(a)

aa

mat <- matrix(c(1,3,5,7,9,2,4,6,8,10,2,3,5,7,11), ncol=3)

as.data.frame(mat)

mat2 <- as.data.frame(mat)

colnames(mat2) <- c('first','second','third')

rownames(mat2) <- c('one','two','three','four','five')

mat2

## cbind, rbind 가능

code <- c('ds001','ds002','ds003')

name <- c('math','r','statistics')

students <- c(50,40,30)

## 값 추가하기

ds<- data.frame(code,name,students)

ds

ds <- rbind(ds, c('ds004','seminar','100'))

ds

## 데이터프레임으로 추가하기

new <- data.frame(code=c('ds005','ds006'),name=c('coding'),students=c(56,77))

ds <- rbind(ds,new)

ds

## col 이름, 값 추가하기

ds$professor = c('taewan')

ds

## 값 추출

iris[1]

iris[1:3,c(2,4)]

## 매트릭스와 데이터프레임 산술연산

a <- matrix(1:6,2,3)

b <- matrix(7:12,2,3)

a

b

a+b

b-a

a*2

### 매트릭스와 데이터 프레임 함수

dim()

nrow()

ncol()

rownames(), colnames() ## 행, 열의 이름 나열열

head()

tail()

str()

unique()

table()

colSums()

rowSums()

colMeans()

rowMeans()

t() ## 행 열 위치 바꾸기

subset() ## subset(2차원자료, 조건문), 데이터프레임만.

class()

is.matrix()

is.data.frame()

class(iris)

class(state.x77)

## 혼용 가능

dim(iris) ## 행, 열 갯수

nrow(iris) ## 행 갯수

ncol(iris) ## 열 갯수

head(iris) ## 위 여섯 줄

tail(iris) ## 아래 여섯 줄

str(state.x77) ## 내용 요약

unique(state.x77) ## 중복 값 제거

unique(state.x77[,5]) ## 5열의 중복 제거 후 종류 보기

unique(iris[,"Species"])

table(state.x77) ## 각 그룹별 관측치. 갯수 출력

colSums(iris[,-5]) ## 5열의 합

rowSums(state.x77[,-5]) ## 끝부분 5행의 합

colMeans(iris[,-5])

rowMeans(state.x77[,-5])

## 예시 1)

## 문제)

d <- matrix( )

## coding here ##

d <- matrix(seq(5,60,5),nrow=3, ncol=4)

d

## 예시 2)

## 문제)

d <- matrix(c(seq(5,60,5)),nrow=3,ncol=4)

d_t <- matrix( )

d_t

## coding here ##

d_t <- matrix(c(seq(5,60,5)),nrow=3, ncol=4, T)

d_t

## 예시 3)

## 문제)

b1 <- c(4,5,7,2)

b2 <- c(19,15,12,17)

b3 <- c(20,24,28,23)

## coding here ##

m1 <- cbind(b1,b2,b3)

m1

## 예시 4)

## 문제)

rich_state.x77 <- ( )

## coding here ##

rich_state.x77 <- subset(as.data.frame(state.x77),Income>=5000)

rich_state.x77

## 예시 5)

## 문제)

x <-

y <-

z <-

df <-

df <-

## coding here ##

  x <- c(1,2,3)

  y <- c('white','blue','yellow')

  z <- c(TRUE, FALSE, TRUE)

  df <- data.frame(x,y,z)

  df

## 예시 6)

## 문제)

class(airquality)

airquality_m <-

class(airquality_m)

## coding here ##

class(airquality)

airquality_m <- as.matrix(airquality)

class(airquality_m)

## 예시 7)

## 문제)

nrow()

subset()

## coding here ##

nrow(subset(airquality,Ozone>120))

subset(airquality,Temp==max(airquality[,'Temp']))

## 예시 8)

## 문제)

airquality

airquality

## coding here ##

airquality[,'Wind']

airquality$Wind

### 5주차 복습

## 출력 : 화면

## cat(), print()

library(svDialogs)

user.input <- dlgInput('Input income')$res

user.input

income <- as.numeric(user.input)

income

tax <- income*0.05

cat('세금: ',tax)

print('Hello World!')

## 예시)

library(svDialogs)

height <- dlgInput('키를 입력하세요(cm): ')$res

weight <- dlgInput('몸무게를 입력하세요(kg): ')$res

h <- (as.numeric(height)/100)

w <- as.numeric(weight)

bmi <- w/(h^2)

cat('입력한 키는 ',h*100,'cm, 몸무게는 ',w,'kg 입니다.\n', sep="")

cat('BMI는 ',bmi,'입니다.',sep='')

## 출력 : 파일

## 데이터 읽기, 쓰기 관련 함수

getwd()

setwd()

## csv

read.csv()

air <- read.csv('airquality.csv',header=T)

head(air)

class(air)

View(air)

write.csv()

my.iris <- subset(iris, Species=='setosa')

write.csv(my.iris, 'my_iris2.csv', row.names = F) ## F는 이름, 번호 제외하란 뜻.

View(my.iris)

## xlsx

library(xlsx)

read.xlsx()

air2 <- read.xlsx('airquality.xlsx', header=T, sheetIndex = 1, encoding='UTF-8')

head(air2)

View(air2)

write.xlsx()

my.iris2 <- subset(iris, Species=='setosa')

write.xlsx(my.iris2, 'my_iris2.xlsx',row.names = F)

View(my.iris2)

## txt 파일

read.table()

d_tab <- read.table('123.txt', sep='\t')

View(d_tab)

read.delim()

d4 <- read.delim('456.txt', header=F)

View(d4)

write.table()

num <- c(1,2,3)

char <- c('A','B','C')

log <- c(TRUE,FALSE,TRUE)

tx_data <- data.frame(num,char,log)

write.table(tx_data, file='tx_data1008.txt')

View(tx_data)

### 데이터 읽기, 쓰기 관련 함수

file()

append()

quoto()

eol()

na()

row.names()

col.names()

sink()

write.table(tx_data, file='tx_data1008.txt', append=TRUE) ## 기존 파일에 tx_data 추가

write.table(num, file='tx_data1008.txt', append=TRUE) ## 기존 파일 내용 지우고 num으로 내용 변경

write.table(tx_data, file='tx_data1008_2.txt', quoto=TRUE) ## 파일내 쌍따옴표 삭제

write.table(tx_data, file='tx_data1008_2.txt', eol='/') ## 행 구분할 항목 기재

print('Being work') ## 화면 출력

a <- 10

b <- 20

sink('result.txt',append=T) ## 파일로 출력 시작

cat('a+b= ',a+b,'\n')

sink()

cat('hello world \n') ## 화면 출력

sink('result.txt',append=T) ## 파일로 출력 시작

cat('a*b= ',a*b,'\n')

sink() ## 파일 출력 정지

print('End work') ## 화면 출력

## 예시 1)

## 문제)

air_60 <-

air_60

## coding here ##

air_60 <- subset(airquality,Month==6)

air_60

write.table(air_60,file='air_60.txt')

## 예시 2)

## 문제)

swiss_F <-

swiss_F

## coding here ##

swiss_F <- subset(swiss, Fertility>=90)

swiss_F

write.csv(swiss_F, 'swiss_F1008.csv')

## 예시 3)

## 문제)

sw_F <-

sw_F

## coding here ##

sw_F <- as.matrix(read.csv('swiss_F1008.csv', header=T))

sw_F

class(sw_F)

## 예시 4)

## 문제)

swd_F <- read.csv('swiss_F1008.csv', header=T)

swd_F

## coding here ##

swd_F <- read.csv('swiss_F1008.csv', header=T)

swd_F

class(swd_F)

## 예시 5)

## 문제)

read.csv('swiss_F1008.csv', header=T)

## coding here ##

colSums(swiss['Education'])

sum(swiss$Education)

colMeans(swiss['Examination'])

mean(swiss$Examination)

sort(swiss$Agriculture)

## 예시 6)

## 문제)

rank <-

rank

## coding here ##

rank <- order(as.matrix(swiss['Education'], decreasing=FALSE))

?order()

rank

## 예시 7)

## 문제)

swiss_F1 <-

## coding here ##

swiss_F1 <- subset(swiss, Infant.Mortality>20)

nrow(swiss_F1)

View(swiss_F1)