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초기 설정 관련 함수 작업창 관련 함수 내장 함수 알아보는 법

x <- c(1,2,3,4,5,6)x <- matrix(x, nrow = 2, ncol = 3)x ,3matrix(x, nrow = 3, ncol = 2)matrix(x, nrow=2, ncol=3, byrow=T)array1 <- c(1,2,3)arr

write.csv(member,file="c:/Temp/Rstudy/data/member.csv") member.csv <- read.csv("C:/TEMP/Rstudy/data/member.csv")install.packages("readxl")library(

install.packages("ggplot2")library(ggplot2)x4<- rnorm(60, 50, 3) ; x4 rep("a", 5)rep(c("a", "b"), 5)rep(c("a","b"), each=3)v <- c(1,2,3)l <-

str_replace_all(txt4, 'a', 'z')grep_ex <- c("aaa", "bbb","abab", "baba", "ab123", "ba123", "123ab", "ABAB", "aAbB", "cad", "dab")grep("

제어문과 함수 4-1) 반복문 for() 4-2) 조건문 if(조건식){참인 경우 처리문} else {거짓말 경우 처리문} if(조건식){참인 경우 처리문} else if(조건식){참인경우 처리문} else {거짓일 경우 처리문} ifelse(조건식, 참인경우 처리문, 거짓인 경우 처리문) 4-3) for문 안에 if문 4-4) switch()...

x = data.frame(id = c(1,2,3,4,5,6,8,10), height = c(160,171,173,162,165,144,158,167))xy= data.frame(id = c(5,4,1,3,7,8,9,12),

sex_income <- welfare %>% filter(!is.na(income)) %>% group_by(sex) %>% summarise(mean_income = mean(income))sex_incomeggplot(data = sex_incom

sample(1:10, 5) sample(1:10, 5, replace = T) sample(1:10, 5, replace = T, prob = c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10))install.packages("doBy")library(doBy)irisSamp

install.packages("wordcloud")library(wordcloud)wordcloud(names(errorCount), freq = errorCount, scale = c(4,0.5), rot.per

install.packages("wordcloud")library(wordcloud)wordcloud(names(word_table2), freq = world_table2, scale = c(3,0.5), rot.per

install.packages("reshape2")library(reshape2)melt_test <- melt(air_low, id.vars = c("month", "wind"), measure.var

ggplot(airquality, aes(x = Day, y = Temp)) + geom_line()ggplot(airquality, aes(x = Day, y = Temp)) + geom_line(color = "green") + geom_point(size

기타 여러 모양의 함수 11-1) subset(데이터, 조건식) subset(Data 이름, select = c(변수명), subset = (선별 조건)) 변수, 관측치 선택 11-2) pie() : 원형그래프 11-3) stem() 줄기와 잎 도표 보기 11-4) treemap 패키지 treemap(데이터 세트, index = 구분열, vSiz...

googleVis 패키지 12-1) gvisMotionChart(데이터세트, idvar = "기준데이터", timevar = "날짜 데이터") gvisMotionChart() 함수로 얻은 결과 값으로 그래프를 그려주는 plot() 함수를 이용해 호출해야 함. 12

googleAPIkey1 <- "AIzaSyBDWRx1UZjT1i4nVReN0blTNkQU_Q4C8Aw"library(dplyr)library(ggplot2)geo_code <- enc2utf8("대전역") %>% geocode()geo_data <-