R programming #2

2. 벡터

• 유형 확인 : mode()
• 길이 확인 : length()
• 원소 이름 확인 : names()

2-1. c() 함수

• c() : 벡터를 생성하는 기본적인 함수. 원소를 결합(combine)하는 함수

> xVec <- c(11, 22, 33, 44, 55, 66, 77)
> xVec
[1] 11 22 33 44 55 66 77
> mode(xVec)
[1] "numeric"

> yVec <- c("R", "python", "Java", "C", "html")
> yVec
[1] "R" "python" "Java" "C" "html"
> mode(yVec)
[1] "character"

> zVec <- c(T, T, F, F, T)
> zVec
[1] TRUE TRUE FALSE FALSE TRUE
> mode(zVec)
[1] "logical"

2-2. 수열 연산자( : )

• 연산자(:)를 이용한 수열의 벡터 생성
• 연산자(:)는 연산자 좌측의 피연산자와 우측의 피연산자에 입력된 범위 내의 모든 데이터를 순서대로 나열하는 연산자
• 1씩 증가하거나 감소하는 등차수열을 만든다. 좌측<우측 : 1씩 증가, 좌측>우측 : 1씩 감소

> 1004:1020
 [1] 1004 1005 1006 1007 1008 1009 1010 1011 1012 1013 1014 1015 
[13] 1016 1017 1018 1019 1020

> 1020:1004
 [1] 1020 1019 1018 1017 1016 1015 1014 1013 1012 1011 1010 1009 
[13] 1008 1007 1006 1005 1004

> -10:10
[1] -10 -9 -8 -7- -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

2-3. seq() 함수

• seq() 함수는 수열 연산자(:)보다 더 다양하게 제어할 수 있는 인수를 갖고 있음
• 함수 : seq(from, to , by)
  인수 : from - 시작 값 / to - 종료 값 / by - 증분 값

> seq(from = 1, to - 20)
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

> seq(1, 20)
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

> seq(1, 20, by=2)
[1] 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19

>seq(1, 20, 2)
[1] 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19

>seq(1, 20, by=6)
[1] 1 7 13 19

2-4. rep() 함수

• rep()는 일정한 규칙을 갖고 반복된 벡터를 생성하는 함수
• 함수 : rep(x, each, times)
  인수 : x - 반복할 값이 저장된 벡터 / each - 개별 값의 반복 횟수 / times - 전체 데이터의 반복 횟수

> rep(1004, times=5)
[1] 1004 1004 1004 1004 1004

> rep(1:3, times=2)
[1] 1 2 3 1 2 3

> rep(1:3, 2)
[1] 1 2 3 1 2 3

> rep(c(1,2,3), 2)
[1] 1 2 3 1 2 3

> rep(1:3, each=3)
[1] 1 1 1 2 2 2 3 3 3

> rep(1:3, each=3, times=2)
 [1] 1 1 1 2 2 2 3 3 3 1 1 1 2 2 2 3 3 3
 
> rep(c("Y", "N"), c(10, 5))
 [1] "Y" "Y" "Y" "Y" "Y" "Y" "Y" "Y" "Y" "Y" "N" "N" "N"
[14] "N" "N"

2-5. paste() 함수와 paste0() 함수

• 원소의 개수가 많고 반복되는 경우는 paste() 함수 또는 paste0() 함수를 이용하여 반복되는 문자열을 쉽게 생성할 수 있음
• cf) paste("room", 101:105, sep="") 또는 paste0("room", 101:105)은 room과 101:105 사이에 공백이 없이 반복되는 문자열 5개 생성

> paste("room", 101:105)
[1] "room 101" "room 102" "room 103" "room 104" "room 105"

> paste("room", 101:105, sep="")
[1] "room101" "room102" "room103" "room104" "room105"

> paste0("room", 101:105)
[1] "room101" "room102" "room103" "room104" "room105"

2-6. replace() 함수

• replace() 함수는 일부 데이터를 변경하는 함수

#replace() 함수를 이용한 일부 데이터 변경
> room <- paste("room", 101:105, sep="")

> room
[1] "room101" "room102" "room103" "room104" "room105"

> replace(room, 5, "suiteRoom")
[1] "room101"   "room102"   "room103"   "room104"   "suiteRoom"

2-7. append() 함수

• append() 함수는 특정 위치에 데이터를 추가하는 함수

> room <- paste("room", 101:105, sep="")

> room
[1] "room101" "room102" "room103" "room104" "room105"

> append(room, "suiteRoom", after=1)
[1] "room101"   "suiteRoom" "room102"   "room103"   "room104"   "room105" 

> append(room, "suiteRoom")
[1] "room101"   "room102"   "room103"   "room104"   "room105"   "suiteRoom"

2-8. 첨자 []

• R에서 첨자는 대괄호 [ ]를 사용
• 첨자 [ ]를 이용하여 벡터의 특정 위치에 있는 원소들을 추출하여 새로운 벡터 생성

> vec <- 1004:1020

> vec
 [1] 1004 1005 1006 1007 1008 1009 1010 1011 1012 1013 1014 1015
[13] 1016 1017 1018 1019 1020

> vec[5]
[1] 1008

> vec[1:10]
 [1] 1004 1005 1006 1007 1008 1009 1010 1011 1012 1013
 
 #vec[-1]은 vec의 1번째 원소를 제외한 벡터 생성
> vec[-1]
 [1] 1005 1006 1007 1008 1009 1010 1011 1012 1013 1014 1015 1016
[13] 1017 1018 1019 1020

> vec[-1:-10]
[1] 1014 1015 1016 1017 1018 1019 1020

> yVec <- c("R", "python", "Java", "C", "html")

> yVec
[1] "R"      "python" "Java"   "C"      "html"  

> yVec[2]
[1] "python"

> yVec[1:2]
[1] "R"      "python"

> yVec[-5]
[1] "R"      "python" "Java"   "C"     

> yVec[-1:-2]
[1] "Java" "C"    "html"

2-9. names() 함수

• names() 함수를 이용하여 벡터의 각 원소에 이름 부여 가능
• 이름을 활용하여 벡터 접근 가능

> score <- c(90, 89, 80, 67, 95)
> names(score) <- c("R", "python", "Java", "C", "html")

> score
     R python   Java      C   html 
    90     89     80     67     95 
    
> score[2]
python 
    89 
    
> score["python"]
python 
    89 

> score[1:2]
     R python 
    90     89 

> score[c("R", "python")]
     R python 
    90     89 

2-10. 결측값 NA

• R에서 결측된 값을 기호 NA(not available)로 표시
• 인수 na.rm=TRUE 를 사용하여 NA를 제거하고 통계 관련 함수 적용
• is.na()를 이용하여 결측값의 포함 여부 확인 가능

> xVec <- c(11, 22, 33, 44, 55, 66, NA)

> xVec
[1] 11 22 33 44 55 66 NA

> is.na(xVec)
[1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE

> mean(xVec)
[1] NA

> mean(xVec, na.rm = TRUE)
[1] 38.5