R 프로그래밍 스터디 3일차

배열, 리스트, 데이터 프레임

 

리스트 [ list() ]

*벡터와 행렬 등 여러 데이터를 모아서 하나의 오브젝트로 만든 것.

x <- list( 1:5, "welcome" , c(1,4,2) )	list의 기본 형태
z <- list( 1:5,  list("welcome", c( 1,2,3 ) ) )	list안에 list추가 가능
z[[3]] <- list( “ Who I Am?”  )	요소 추가
z[[3]] <- NULL	요소 제거
z <- list()  or <- as.list(NULL)	리스트 초기화
{ c or append }(list( 1:4 ), list( c( T,T,T ) ) )	리스트끼리 서로 연결

 

배열 [ array() ]

*자료의 유형이 동일한 데이터의 원소들로 구성된 2차원 이상의 구조를 갖는 자료 객체

 

A <- 1:20 dim(A) <- c(4:5);A           # 2차원 4행 5열   [,1  ] [,2]  [,3]  [,4]  [,5] [1,]    1    5    9   13   17 [2,]    2    6   10   14   18 [3,]    3    7   11   15   19 [4,]    4    8   12   16   20   A[2,4] [1]14   A <- array(1:20, dim=c(4:5))     # array() 함수 사용   [,1]   [,2]  [,3]   [,4]   [,5] [1,]    1    5    9   13   17 [2,]    2    6   10   14   18 [3,]    3    7   11   15   19 [4,]    4    8   12   16   20   A[1:2]             # 배열 요소 추출 [1] 5             # 다차원 배열 추출: x[행, 열, 3차원째의 요소, …] B <- A A*B A + B A * 5      # 배열로 배열끼리 사칙연산 가능, 특정 수와 연산 가능.   B <- t(A)          # 행과 열을 바꾸는 함수 t()   [,1]   [,2]   [,3]  [,4] [1,]    1    2    3    4 [2,]    5    6    7    8 [3,]    9   10   11   12 [4,]   13   14   15   16 [5,]   17   18   19   20   diag(a)              # 대각행렬 구하기   [1] 1 6 11 16   A <- array(1:16, dim= c(4:4) );A   [,1]   [,2]  [,3]  [,4] [1,]    1    5    9   13 [2,]    2    6   10   14 [3,]    3    7   11   15 [4,]    4    8   12   16   A %*% A          # 행렬의 곱 [,1]  [,2]  [,3]  [,4] [1,]   90  202  314  426 [2,]  100  228  356  484 [3,]  110  254  398  542 [4,]  120  280  440  600

 

 

데이터 프레임 [ data.frame() ]

*겉보기엔 행렬과 같은 2차원 배열이지만, 데이터 프레임의 각 행과 열은 반드시 라벨을 가지며 라벨에 의한 조작이 가능한 점이 보통의 배열과 다르다.

* 형이 다른 데이터를 모아서 하나의 변수로 다룰 수 있다.

ID	성별	신장	열명(변수명)
1	F	160	측정값(1행)
2	F	165	측정값(2행)
3	M	177	측정값(3행)

*데이터 프레임의 각 행은 하나의 측정값으로, 각 열은 하나의 변수명(항목)으로 인식된다.

*각 열의 요소의 형은 제각각 이어도 상관없다. – 통계분석에 용이

>data.frame(열명1 = 벡터1, 열명2 = 벡터2, …)  

 

(1)벡터로부터 데이터 프레임 작성

>id <- c(1,2,3,4,5) > sex <- c( “F” , ”M” , ”M” , ”F”, “F” ) > height <- c(160, 165, 170, 155,166) > mydata <- data.frame(ID=id, Gender= sex , Height = height); mydata > ID Gender Height 1  1      F    160 2  2      M    165 3  3      F    170 4  4      M    155 5  5      M    166

이미지로 나타내면 다음과 같다.

               

(2) 행렬로 데이터 프레임 작성

>x<- matrix(c(1,1,160,50, +           2,1,165,65, +           3,2,170,60, +           4,2,175,55, +           5,2,160,70),nrow=5,byrow=T)  # 행 5개 , 행부터 데이터 입력 >mydata <- data.frame(x) >names(mydata) <- c(“ID”, “Gender”, “Height”, “Weight”) >mydata  ID Gender Height weight 1  1      F    160     50 2  2      1    165     65 3  3      2    170     60 4  4      2    175     55 5  5      2    160     70

 

 

1)데이터에 액세스하는 방법

함수	기능
head(mydata, n=a)	앞에서부터 a행만큼 추출
tail(mydata, n=b)	뒤에서부터 b행만큼 추출
mydata$Gender	지정한 열(Gender)을 표시
mydata[“Gender”]
mydata[[“Gender”]]
mydata[2]	두 번쨰 열을 표시
mydata[[2]]
mydata[3,2]	3행 2열의 데이터를 표시
mydata[[3,2]]
mydata[3,”열 이름”]	지정한 열의 세 번째 행의 데이터를 표시
mydata[[3, “열 이름”]]
mydata[ c(1,2) ]	1열과 2열의 데이터를 표시
mydata[ ,c(TFT)]	논리 벡터 c(T,F,T)가 TRUE로 된 열을 표시
mydata[mydata$Gender==”F”]	변수 Gender이 F인 행을 표시
mydata[mydata$Gender==”F”& mydata$Height>160]	변수 Gender이 F이고 변수 Height가 160보다 큰 행을 표시
mydata[sapply(mydata,is.numeric)	수치 데이터만 표시
subset(mydata$Gender==”F”)	변수 Gender이 F인 행을 표시
subset(mydata,Gender==”F”,c(ID,Gender))	변수 ID 와 Gender에 대해 ‘변수 Gender이 F인 행’을 표시
mydata[ c(3,4) , ]	3행과 4행의 데이터를 표시

 

 

 

*데이터 프레임의 부분적 내용을 알고 싶을 때 head() 사용

> id <- c(1,2,3,4,5) > sex <- c( “F” , ”M” , ”M" , "F" , " F ") > height <- c(160, 165, 170, 155, 166) > mydata <- data.frame(ID=id, Gender= sex , Height = height) > mydata   ID Gender Height 1  1      F    160 2  2      M    165 3  3      F    170 4  4      M    155 5  5      M    166 ------------------------------------------------------------------------------ >head(mydata, n=2)   # mydata의 처음부터 2행을 표시   ID Gender Height weight 1  1      F    160     50 2  2      1    165     65

*데이터 프레임의 일부 변수만 확인할 때 subset() 사용

>subset(mydata, height > 160) # 변수 Height가 160보다 큰 행 표시   ID Gender Height weight 3  3      2    170     60 5  5      2    160     70

 

Mydata[ , c(1,2)]로 1열과 2열의 데이터를 표시, mydata[ , c(-1,-2)]로 1열과 2열 이외의 데이터를 표시할 수 있다.

>mydata[ , c(-1,-2)   Height weight 1    160     50 2    165     65 3    170     60 4    175     55 5    160     70

*mydata$Gender로 데이터 프레임 mydata의 변수 Gender에 접근할 수 있고, mydata$Gender에 NULL을 대입하면 변수 Gender을 삭제 할수 있다

>mydata$Gender <- NULL >mydata   ID  Height  weight 1  1    160     50 2  2    165     65 3  3    170     60 4  4    175     55 5  5    160     70

 

 

2)행과 열의 정보 취득과 데이터의 정렬

함수	기능
ncol(mydata)	데이터 프레임 mydatad의 열수(변수의 수)를 구한다.
nrow(mydata)	mydata의 행수(데이터의 수)를 구한다.
names(mydata)	mydata의 열 이름을 표시한다.
rownames(mydata)	행 라벨을 추출한다.
row.names(mydata)
colnames(mydata)	열 라벨을 추출한다.
col.names(mydata)
mydata[c(1,4,2,5,3)]	1,4,2,5,3 행 순으로 행을 정렬

 

 

*데이터 프레임 mydata1을 변수 HEIGHT의 값이 작은 순으로 정렬해보기

> id <- c(1,2,3,4,5) > sex <- c( “F” , ”M” , ”M" , "F" , " F ") > height <- c(160, 165, 170, 155, 166) > mydata1 <- data.frame(ID=id, Gender= sex , HEIGHT = height) > mydata1 ID Gender HEIGHT 1  1      F    160 2  2      M    165 3  3      F    170 4  4      M    155 5  5      M    166 >x <- order(mydata1$HEIGHT)    #HEIGHT를 오름차순으로 정렬했을 때의 행 번호 리스트 >mydata1 <- mydata1[ x , ]       # 데이터 작은 순으로 정렬 > mydata1   ID Gender HEIGHT 4  4      M    155 1  1      F    160 2  2      M    165 5  5      M    166 3  3      F    170

 

엉망으로 되어있는 라벨 순서를 row.names() 또는 rownames()를 통해 연속된 번호를 지정함으로 행 라벨을 바꿀 수 있다.

 

>rownames(mydata1) <- c(1:nrow(mydata1)) # 행 라벨 변경 >mydata1   ID Gender HEIGHT 1  4      M    155 2  1      F    160 3  2      M    165 4  5      M    166 5  3      F    170

 

심화) 2개의 변수에 대해 정렬.

     변수 Gender로 정렬한 다음에, 다시 남(M),여(F) 중에서 변수 HEGHT에 대해 정렬

>x <- order(mydata1$Gender, mydata1$HEIGHT)   # 순서대로 정리 >mydata1 <- mydata1[ x , ]                      # 데이터 정렬 > rownames(mydata1)<- c(1:nrow(mydata1))       # 행 라벨 변경 >mydata1   ID Gender HEIGHT 1  1      F    160 2  3      F    170 3  4      M    155 4  2      M    165 5  5      M    166