1강(숫자형과 문자형)
a = 1
a
a <- 1
a <- 2
a
#엔터 칠 때는 컨트롤 + 엔터
a == 1 #false
a == 2 #트루
a != 1 #트루
a > 1
a < 1
a <- "abc" #문장을 넣을 때는 ""로 감싼다
abc <- 2 #숫자형
a <- "abc" #문자형
a <- 3
b <- "abcd"
class(a) #누메릭
class(b) #캐릭터
a2 <- as.character(a)
class(a2) #캐릭터로 변환
a2
a3 <- as.numeric(a2)
class(a3) #누메릭으로 변환 (연산 때문에 변환할 때가 있음)
2강: 벡터
#vector = column
( ) <- 함수를 의미함
[ ] <- 방을 의미함
a<-c(50,20,30)
a #a안에 50, 20, 30이라는 함수가 있는 것임
a[1] #50
a[2] #20
a[3]
b<-c(1,2,3) #b에 1,2,3을 담기
a+b
a+1
b*2
a[c(1,2)] #50 20
a[c(1,3)] #50 30
a[c(1,2,3)] #50 20 30
a[c(1:3)] #50 20 30
a[1:3] #50 20 30
#부터/까지 가져오기
1:3 ## : ~부터 ~까지 (1, 2, 3)
1:10
a[-1] #첫번째만 빼고 가져와
a[-c(1,3)] #20 #1,3번째만 빼고 가져와
a[-c(1:2)] #30
-1:2
a[c(T,T,F)]
a[a == "aa"]
a <- 1:100 #1~100에서 가져옴
a
a[a%% 2 == 0] #2로 나눴을 때 나머지가 0(짝수)인 것들만 가져옴
#매트릭스
matrix(1:15, ncol=3, byrow = T)
? matrix
m<-matrix(1:15, ncol=3, byrow = T)
m[2,2] #5
m[3,3] #9
m[1,c(1,2,3)]
m[1, ] #[행,열] -> 1행에 대한 것
m
m[,1] #1열
m[-1,] #1열만 제외한 것 다
m[,-1] #1행만 제외한 것 다
m[c(1,3),] #1행과 2행을 가져오고, 열은 전부 (결과적으로 2개만 있는거)
m[2:4, c(2,3)] #행은 2~4행, 열은 2~3열만
m2<-data.frame(m)
m2
m[,1]<-as.character(m[,1])
m
str(m2)
m2[,1]<-as.character(m2[,1])
m2
#데이터프레임은 각각 다른형태여도 상관없는데, 매트릭스는 아님
머신러닝 알고리즘 중에서 매트릭스를 요구하는 경우, 강제로 바꿈
m3 <- as.matrix(m2)
m3
#성별 남 여
sex<-c("남","여","여","남")
sex2<-ifelse(sex=="남",1,0)
#데이터프레임을 사용하는 것이 좋다
m2$X3
"$"를 쓰면 방으로 접근할 수 있다
m2$X4<-c(1,2,3,4,5) #칼럼추가
m2
