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  • [R기초] 테이블의 합을 구하는 함수 addmargins() addmargins() 함수는 데이터 테이블 내에서 열, 행, 행&열의 합산 값을 구해주는 함수이다. addmargins(데이터명 , margin = 숫자) 다음의 예시로 하나씩 알아보자 임의의 데이터 셋을 만들어 보았다. #임의 데이터 생성 math 공감수 1 댓글수 0 2021. 9. 23.
  • [R기초] apply 계열 함수의 활용법 지난번 포스팅에서 split과 sapply를 통해 집단별 기술 통계 값(평균 등)을 알아본 바 있다. 이번 포스팅에서는 apply 계열(apply family)의 함수들 (apply, lapply, sapply, mapply, tapply)의 사용 문법을 알아본다. 0. apply와 유사한 기능을 하는 colMean() 과 RowMean() 함수 - colMean() : 변수의 열 방향 평균 값을 계산해줌 - colMean() : 변수의 행 방향 평균 값을 계산해줌 *합산 값을 산출해주는 colSums와 rowSums도 있다. #임의 데이터 생성 gender 공감수 2 댓글수 0 2021. 9. 17.
  • [R기초] split 함수로 데이터를 나누고, apply함수로 기술통계 비교하기 탐색적 데이터 분석을 진행하면, 단순한 기술 통계에 대해 확인하고 싶은 경우가 있다. R에서는 split 함수와 apply 계열 함수를 통해, 원하는 조건으로 데이터를 구분하고(split), split(나눌 데이터 변수, 나눌 데이터 기준) 나눠진 조건에 맞추어(apply) 기술통계 값을 구할 수 있다. sapply(split으로 나눠진 데이터, 원하는 기술 통계값) #임의 데이터 생성 name 공감수 2 댓글수 0 2021. 9. 16.
  • [R기초] 엑셀의 vlookup과 유사한 함수, merge를 알아보자 엑셀에서는 특정 키 값을 바탕으로, 다른 데이터에서 참조 값을 가져오는 vlookup 함수가 있다. 이와 유사하게, merge 함수는 R에서 Key 변수를 활용하여, 데이터를 매칭 시켜준다. merge(데이터1, 데이터2, by ="Key변수명") #임의 데이터 생성 name 공감수 2 댓글수 0 2021. 9. 15.
  • [R기초] subset 함수를 활용해 원하는 데이터만 선택하자 subset 함수는 데이터 프레임에서 분석에 활용할 데이터만 선택할 때 유용하다. subset(데이터명, select = c("변수1," "변수2", ... , "변수n") 의 형태로 column을 선택할 수 있고, subset 내에 다시 subset을 통해, 특정 범위의 변수 값을 가진 데이터만 선택(혹은 제외) 할 수 있다. subset(데이터명, subset = (변수명(height) >= 170 & 변수명(weight) 공감수 4 댓글수 0 2021. 9. 14.
  • [R기초] colnames 함수를 활용해 변수명 변경하기 R안에서 분석 목적 외, 데이터의 편집은 최소화하는게 좋겠지만, 필요한 경우, colnames 함수를 활용해, 아래와 같이 변수명을 변경할 수 있다. colnames(데이터프레임명)[순번] 공감수 3 댓글수 0 2021. 9. 13.
  • [R기초] 데이터 단위 위계 한 방 정리(스칼라, 벡터, 요인, 행렬, 배열, 데이터프레임, 리스트) R에서 사용되는 데이터 형태가 다양했지만, 머릿속에 혼재되어있었다. 개별적인 의미를 정리한 블로그는 많았지만, 이들을 구조화하고 차이를 발힌 글은 잘 보지 못했다. 각각의 내용의 차이점을 요약하면 다음과 같았다. 요약 > 각 데이터 단위의 위계를 정리하면 다음과 같다. 1. 스칼라 (Scalar) > 하나의 값으로 대부분 언어에서의 가장 최소 단위 > 통계 분석이 목적인 R에서는 스칼라 개념을 사용하지 않으며, 벡터를 최소단위로 계산한다. > 아래의 예시에서, 1이라는 하나의 Scalar) 값도 R에서는 하나의 벡터(Vector)로 인식함을 알 수 있다. is(1) [1] "numeric" "vector" 2. 벡터 (Vetcor) > R에서 사용되는 기본 단위로, 1차원 자료구조로, 동일한 자료형으로 .. 공감수 4 댓글수 0 2021. 9. 11.
  • [R 기초] 데이터의 형태 (Character, Numeric, Integer, Complex, Logical) 처음 연구방법론를 학습하며, 변수의 척도에 관해 학습한 기억이 있다. 명목척도 양적 의미가 없으며, 범주 구분에 사용되는 척도 ex) 남, 여 서열척도 양적 의미는 없으나, 구분 간 서열이 존재하는 척도 ex) A+, A, B+, B, C+, C 등각척도 데이터간 간격이 동일하나, 절대 0이 존재하지 않아, 더하거나 뺄 수 있으나, 나누거나 곱할 수 없는 척도 ex) 섭씨 10도, 20도, 20도가 10도에 비해 2배 더 덥다고 말할 수 없다 비율척도 절대 0이 존재하는 데이터로 모든 연산이 가능하다 ex) 170cm, 65kg R도 비슷하게 변수 내 데이터의 형태를 구분하고 있으며, 데이터의 형태에 따라 적용 가능한 연산이 다르다. 1. Character(문자형) > 수치가 아닌 문자로 명목척도로서 구.. 공감수 3 댓글수 0 2021. 9. 10.
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