R-1

 

1. 데이터 분석

head() - 데이터 앞부분 출력(기본6개)

tail() - 데이터 뒷부분 출력

View() - 뷰어 창에서 데이터 확인(대문자 유의)

dim() - 몇행 몇열로 구성되는지 확인

str() - 데이터 속성 확인 가능

summary() - 요약통계량 산출하기

 

 

 

2. 데이터 가공

filter() - 행추출, 오라클의 where 절과 같은 역할

select() - 열(변수) 추출

arrange() - 정렬(기본값은 오름차순, 내림차순 시 arrange(desc(XXX)))

mutate()-파생변수 추가하기(XXX >%> mutate(수식))

summarise()- 필요한자료로 가공하여 요약하기 ex.mean()

group_by()-그룹별로 묶기

left_join()-왼쪽기준으로 가로로 합치기

bind_rows()- 세로로 합치기

 

3. 데이터 정제(결측치 정제)

*결측치(NA) : 누락된 값, 비어있는 값, 분석결과를 왜곡시키므로 제거 후 분석 실시

is.na(열의 결과값중 결측치가 발견되면 행을 다 삭제)) - 결측치 확인할수있음

table(is.na(XXX)) - 결측치 빈도 출력(T,F로 출력)

filter(!is.na(열이름)) - 결측치 제거 후 결과 출력

na.omit(XXX)- 모든 변수에 결측치 없는 데이터 추출

mean(XXX$선택열, na.rm = T) - 연산 시 결측치 제외하고 평균 산출

* 결측치 평균값으로 대체하기

if문을 걸어 선택열이 na이면 평균값으로 대체하여 산출 가능

XXX$선택열 <- ifelse(is.na(XXX$선택열), 값,XXX$선택열)

* 이상치(정상범주에서 크게 벗어난 값, 논리적으로 존재할수 없는 값) 결측처리하기

 

 

 

 

데이터 파악 XXX <- as.data.frame(ggplot2::XXX) 데이터 프레임 형태로 불러옴

단축키 strl + shit+m = %>% 기호 입력 가능

%in% XXX(1,3,5) XXX가 1,3,5에 해당하면 추출, 매칠확인 기호

^, ** - 제곱 / %/% - 나눗셈의 몫 / %% - 나눗셈의 나머지 기호

 

 

요약통계량 함수

mean() - 평균

sd() - 표준편차

sum() - 합계

median() - 중앙값

min() - 최솟값

max() - 최댓값

n() -빈도

 

 

 

- R의 가장 큰 장점은 빅데이터 가시화로서 데이터를 2,3차원 그래프, 지도그래프, 네트워크 그래프, 모션 차트, 인터랙티브 그래프 등의 그래프를 그릴수 있음.

- ggplot2 패키지 설치하여 library

 

 

1. 산점도 그래프

 

- 1단계 배경설정 / 2단계 그래프 추가(막대, 선, 점) / 3단계 설정추가(축범위, 표식)

- ggplot() : 최종 보고용으로 색, 크기, 폰트 등 세부조작이 가능하다.

qplot() : 전처리 단계 데이터 확인용으로 문법이 간단하고 기능이 단순하다.

 

 

2. 막대 그래프

 

- 데이터의 크기를 막대의 길이로 표현한 그래프

 

- geom_col() : 데이터를 요역한 평균표를 먼저 만든 후 평균포를 이용해 그래프 작성

deom_bar() : 별도로 표를 만들지않고 원자료를 이용해 바로 그래프 작성

 

3. 선 그래프

 

- 데이터를 선으로 표현한 그래프

- 시꼐열 그래프 : 일정 시간 간격을 두고 나열된 기셰열 데이터를 선으로 표현한 그래프

 

 

 

* ggplot2 함수

- geom_point() : 산점도

- geom_col() : 막대 그래프 - 요약표

- geom_bar() : 막대 그래프 - 원자료

- geom_lone() : 선 그래프

- geom_boxlpot(): 상자 그림