R Data Type

Scala

단일 차원의 값 , 길이가 1인 벡터를 의미

> a <- 3

NA(Not Available)

데이터 값이 없음
변수에 NA 값이 저장되어 있는지 확인할 때는 is.na() 함수를 사용한다

is.na(변수명)

NULL

• 변수가 초기화되지 않았을 때 사용
  어떤 변수에 NULL이 저장되어 있는지 확인할 때는 is.null() 함수를 사용

is.null(변수명)

Vector

한가지 타입만 저장가능

주어진 값들을 모아 벡터 생성

c( , , , )

객체에 이름을 저장 / 반환

names(x) <- c("kim","so", "parck")

names(x)

• 벡터 x의 n번째 요소
  

x[n]

• 벡터 x에서 n번째 요소를 제외한 나머지. 여러개 제외 가능
  

x[-n]

x[-n1,-n2, , ,-nk]

• 벡터 x로부터 idx_vector에 지정된 요소를 얻어옴

--

• 벡터 x의 start부터 end까지의 값을 반환

x2 <- x[start:end]

List

Matrix

한가지 타입만 저장가능

> matrix(c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9), nrow=3)
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    4    7
[2,]    2    5    8
[3,]    3    6    9

> matrix(c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9), nrow=3, byrow=TRUE)
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    2    3
[2,]    4    5    6
[3,]    7    8    9

> colnames(m1) <- c('c1','c2','c3');
> rownames(m1) <- c('r1','r2','r3');

> m1
   c1 c2 c3
r1  1  4  7
r2  2  5  8
r3  3  6  9

1행과 2행을 가져와라

> m1[c(1,2),]
   c1 c2 c3
r1  1  4  7
r2  2  5  8

1행부터 3행의 2열 을 가져와라

> m1[c(1:3),2]
  r1 r2 r3 
   4  5  6 

error 
같은 타입의 데이터만 올 수 있다 vector에

> m1[c('r2' , 3), 'c3'] 
> m1[c('r2' , 'r3'), 'c3']

 
첫번째 column만 추출
cc1 Type : vector가 된다

> cc1 <- m1[ , 1]

matrix에서 행, 열 단위로 평균 구하기

# IQ 80

c1<-mean(m1[1,]);
c2<-mean(m1[2,]);
c3<-mean(m1[3,]);
c4<-mean(m1[4,]);

s1<-mean(m1[,1]);
s2<-mean(m1[,2]);
s3<-mean(m1[,3]);
s4<-mean(m1[,4])

# IQ 90
students <- rowMeans(m1)

# IQ 100

apply(m1,1,mean) # 행기준
apply(m1,2,mean) # 열기준

DataFrame

Multi type 가능

> name<-c('lee','kim','park','jang','hong');
> age <-c(10,20,30,40,50);
> weight<-c(60,50,40,30,90)
> df <- data.frame(name, age,weight)
> df
  name age weight
1  lee  10     60
2  kim  20     50
3 park  30     40
4 jang  40     30
5 hong  50     90

> mean(df[,c('age','weight')]);
[1] NA
Warning message:
In mean.default(df[, c("age", "weight")]) :
  인자가 수치형 또는 논리형이 아니므로 NA를 반환합니다

> colMeans(df[,c('age','weight')])
   age  weight 
    20     50 

Matrix → Dataframe

# data frame으로 만들기

resultM <- rbind(avgfemale, avgmale)
resultDF <- as.data.frame(result1)

> class(resultM)
[1] "matrix"
> class(resultDF)
[1] "data.frame"