매일공부

막대 그래프 barplot(height, ....) f

which(조건) Give the TRUE indices of a logical object, allowing for array indices. 조건에 맞는 데이터의 위치 리턴 which.max(데이터) : 데이터 중 가장 큰 값의 위치 리턴 which.min(데이터) : 데이터 중 가장 작은 값의 위치 리턴 score

apply( DATA, 1(row) | 2(col), 적용함수 ) : Returns a vector or array or list of values obtained by applying a function to margins of an array or matrix. - iris 데이터 #iris 데이터에서 꽃받침, 꽃잎의 가로, 세로의 평균 출력하기 colMeans(iris[1:4]) # Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width # 5.843333 3.057333 3.758000 1.199333 rowMeans(iris[,1:4]) # [1] 2.550 2.375 2.350 2.350 # iris[,1:4] : 모든 행, 1~4번째 컬럼까지의 데이터 app..

- 패키지 설치 install.packages("설치할 패키지 명") > 만약 폴더명에 한글이나 공백이 있으면 Error => 경로 변경하여 설치 .libPaths() #패키지 어디 설치? 위치 반환 .libPaths(변경할 폴더경로) #패키지 설치 폴더 변경가능 - 설치된 패키지 불러오기 library(패키지명) - 데이터 조회 data() #사용할 수 있는 모든 데이터 조회 data(package명) #해당 패키지 데이터 반환 - R 패키지 list CRAN Packages By Name cran.r-project.org # reshape2 패키지 : Melt와 'dcast'(또는 'cast')의 두 가지 기능만 사용하여 유연하게 데이터를 재구성하고 집계합니다. - tips : 종업원 팁 데이터 li..

# 데이터분석 head( DATA ) 처음 6개 데이터 조회 class( DATA ) 데이터 자료형 head( DATA, n=) 처음 n개 데이터 조회 dim( DATA ) 행과 열의 개수 tail( DATA ) 마지막 6개 데이터 조회 nrow( DATA ) 행의 개수 tail( DATA,n=) 마지막 n개 데이터 조회 ncol( DATA ) 열의 개수 str( DATA ) 요약정보 colnames( DATA ) 열의 이름 table( DATA ) DATA 개수 조회 levels( DATA ) factor 데이터의 level을 보여줌 head(iris) #처음 6개 데이터 조회 tail(iris) #마지막 6개 데이터 조회 class(iris)#"data.frame" : iris 데이터 자료형 dim(..

strsplit('2023/07/27', split='/') strsplit('2023-07-27', split='-') #"2023" "07" "27" grep('pattern', find_data) grep('정규식', find_data) : find_data에서 '정규식'의 위치 리턴 grep('정규식', find_data, value=T) : 일치하는 값을 리턴 char1

function() 사용자 정의 함수 함수명 ASCii 코드 기준이라서 하나만 입력했을 때 가능 ch = "한글" if(ch >= "A" & ch = 'a' & ch = '0' & ch > 10진수로 변환하여 출력 charToRaw() : ascii 코드값을 16진수로 반환 charToRaw('A') #41 : 16진수 값 strtoi(charToRaw('A'), 16L) #65 : 10진수로 출력 ifelse(조건문, 참, 거짓) 구문 - 조건연산자 # Q. 점수가 60점 이상이면 합격, 아니면 불합격 score = 50 ifelse(score >= 60, "합격", "불합격") #"불합격" for 반복문 for(변수 in 객체) {실행문장} # Q. 1~100 중에 짝수의 합만 출력 # A1 hap ..

merge(병합) 두 개의 데이터프레임을 합하는 기능. 컬럼을 기준으로 데이터 병합 merge(A, B) : 컬럼명의 값이 같은 데이터만 병합 merge(A, B, by="key컬럼") : merge의 key값이 같은 데이터만 병합 [inner join] cust_id

dataFrame 데이터 프레임 행과 열로 이루어진 자료형 요소의 자료형이 달라도 됨 matrix는 요소의 자료형이 동일해야 함 #생성 data.frame() 1. 벡터를 이용한 생성 no

리스트 list (이름, 값) 형태로 저장된 데이터 순서 있는 딕셔너리(python) 느낌 # 데이터 조회 리스트$컬럼명 : 해당 컬럼 값 return 리스트[2:3] : 2-3번째 컬럼 값 return 리스트[ c(1, 4) ] : 1, 4번째 컬럼 값 return list1