기본 콘텐츠로 건너뛰기

R 기초_ 데이터 핸들링(2)

1. 데이터 일부 추출하기

# 1. 데이터 일부 추출하기
* 열 추출하기
* 행 추출하기

#  (1) 열 추출하기

  •  열이 있는 위치로 추출하거나 열의 이름을 가지고 추출 가능

데이터명[    , 열의 위치or열의 이름]

  •  여러 개의 경우
      - c( ) : 추출할 열들의 위치가 규칙이 없을 때 
      -  :   :  연달아 있는 경우에
      - seq( ) : 일정한 간격으로 떨어진 열을 추출할 때 

※ 열 추출의 최종 결과 값은 벡터(vector)이다. 

※ grep() 함수로 특정 문자를 포함한 열 이름을 추출 가능하다.

#  (2) 행 추출하기
  • 행의 위치를 알거나 행의 이름을 알면 열 추출과 동일한 방법 사용
데이터명[ index , ]
  • 비교 연산자나 논리 연산자를 이용하여 특정 조건을 만족하는 행만 추출
※ 조건(비교,논리)을 통해 특정 행만 추출 가능
 
[실습하기]
install.packages("ggplot2")
library(ggplot2)

# 1. 데이터의 내용 보기
#  (1) 데이터 전체 보기
diamonds
View(diamonds)

#  (2) 데이터 일부 보기
head(diamonds)
tail(diamonds)
head(diamonds, n=10)
tail(diamonds, n=10)

# 2. 데이터에서 일부 데이터 추출하기
#   (1) 열 추출하기
diamonds[ , 2]
diamonds[ , 2, drop=FALSE]
diamonds[ , c(2, 3, 7)]
diamonds[ , 7:10]
diamonds[ , seq(from=2, to=10, by=2)]      # 짝수 번째만 추출(일정한 간격)

diamonds[ , "cut"]
diamonds[ , "cut", drop=FALSE]
diamonds[ , c("cut", "price")]
diamonds[ , grep("^c", colnames(diamonds))]
diamonds[ , grep("c", colnames(diamonds))]
diamonds[ , grep("$c", colnames(diamonds))]

#   (2) 행 추출하기
diamonds[diamonds$cut == "Fair",  ]
diamonds[diamonds$price >= 18000,  ]
diamonds[diamonds$cut == "Fair" & diamonds$price >= 18000,  ]  
diamonds[diamonds$cut == "Fair"  | diamonds$price >= 18000,  ]

# & : 애퍼센드
# |  : 파이퍼, 버티컬 바






댓글

댓글 쓰기

이 블로그의 인기 게시물

R 기초_ R 데이터 관리하기

1. R 데이터를 R 데이터로 저장하기 2. R 데이터 불러오기 3. R 데이터를 외부 데이터로 저장하기 4. R 데이터의 목록 보기 5. R 데이터 삭제하기 # 1. RData를 RData로 저장하기 * save() 함수 사용 [save() 함수의 사용법] save(ebook, file="c:\ebook.RData") # 2. RData를 불러오기 * load() 함수 사용 load(file="c:\ebook.RData") # 3. RData를 외부 데이터로 저장하기 1) 텍스트 데이터로 저장 * write.table() 함수 사용 write.table(iris, file="c:\iris.txt", sep=",", rownames=FALSE) 2) CSV 데이터로 저장 * write.csv() 함수 사용 write.csv(iris, file="c:\iris.csv", rownames=FALSE) 3) 엑셀 데이터로 저장 * 엑셀 데이터로 저장하는 여러 개의 패키지에서 제공하고 있지만   openxlsx 패키지가 Java 설치없이 무난히 사용 가능! * write.xlsx() 함수 사용 install.packages("openxlsx") library(openxlsx) write.xlsx(iris, file="c:\iris.xlsx) # 4. RData의 목록 보기 * ls() 함수 사용 # 5. RData를 삭제하기 * rm()  또는 remove() 함수 사용 [R데이터 삭제하기] [실습하기] # 1. RData를 RData로 저장하기 install.packages("readxl") library(readxl) ebook <- read_excel...
댓글 쓰기
자세한 내용 보기

R 기초_ 외부 데이터 읽어오기

1. 텍스트 data 읽기 2. CSV data 읽기 3. 엑셀 data 읽기 #1. 텍스트 data    확장자: .txt    구분자(separator): 공백, 콤마, 탭 * read.table() 함수 사용 read.csv와는 다르게 첫 번째 행을 헤더로 읽어들이지 않음! [read.table() 함수 사용법] na.strings ::  na.strings="None", na.strings=c("-",",")   -구분자가 공백인 경우 : sep=" "  -구분자가 콤마인 경우 : sep=","  -구분자가 탭으로 구분된 경우 : sep="\t" #2. CSV data   :엑셀 데이터의 특별한 형태   (Comma Separated Value) * read.csv() 함수 사용 #3. 엑셀 data   :엑셀 데이터를 읽어오는 함수가 없기에 새로운 패키지를 설치해야 함 library(readxl) * read_excel() 함수 사용 [read_excel() 함수 사용법] 확장자: 2007 이상 버전인 경우 .xlsx           2003 이하 버전인 경우 .xls ebook <- read_excel(path="d:\ebook.xlsx", sheet="data", col_names=TRUE) <<실습하기>> #  1. 텍스트 데이터 읽어오기 #   (1) 구분자 : 공백 s_blank <- read.table(file="c:/survey_blank.txt",                             header=T...
댓글 쓰기
자세한 내용 보기