2. R 데이터 구조 (벡터, 행렬, 리스트, 배열, 데이터프레임)

 

R 데이터 구조¶

<

 

 

 

 

• 벡터 (Vector)
• 행렬(Matrix)
• 리스트 (List)
• 배열 (Array)
• 데이터 프레임 (Data Frame)
• 데이터 테이블 (Data Table)

 

 

 

---

 

벡터 (Vector)¶

 

 

 

 

 

 

x<-c(1,2,3,4,5)  # 벡터 생성

​

x[2]             # 벡터의 2번째 요소 확인

​

x[4]<-0          # 벡터의 4번째 요소를 0으로 변경

x

​

 

 

 

2

 

1. 1
2. 2
3. 3
4. 0
5. 5

 

 

 

 

 

 

c(x,4) # 4를 결합

​

 

 

 

1. 1
2. 2
3. 3
4. 0
5. 5
6. 4

 

 

 

---

 

벡터를 활용한 행렬 생성¶

 

 

 

 

 

 

r1 <- c(1,4,7)

r2 <- c(2,5,8)

r3 <- c(3,6,9)

​

rbind(r1,r2,r3) 

​

 

 

 

A matrix: 3 × 3 of type dbl

r1	1	4	7
r2	2	5	8
r3	3	6	9

 

• rbind 는 밑으로 붙힌다. row 붙히기.

 

 

 

---

 

벡터를 활용한 행렬 생성 2¶

 

 

 

 

 

 

c1 <- 1:3

c2 <- 4:6

c3 <- 7:9

​

cbind(c1,c2,c3)

​

 

 

 

A matrix: 3 × 3 of type int

c1	c2	c3
1	4	7
2	5	8
3	6	9

 

• cbind 는 오른쪽으로 붙힌다.

 

 

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매트릭스 (Matrix)¶

• 매트릭스 = 행렬
• 2차원의 데이터 구조이다. 배열의 형태를 가진다

 

 

 

 

 

 

x <- matrix(c(1,2,3,4), nrow=2, ncol=2)

x

x <- matrix(c(1,2,3,4))

x

y <- matrix(c(1,2,3,4), nrow=2, ncol=2, byrow=T)

y

​

 

 

 

A matrix: 2 × 2 of type dbl

1	3
2	4

 

A matrix: 4 × 1 of type dbl

1

2

3

4

 

A matrix: 2 × 2 of type dbl

1	2
3	4

 

 

 

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배열 (array)¶

• 배열은 행렬을 2차원 이상으로 확장 시킨 데이터 구조.
• 행렬은 2차원이지만 배열은 필요에 따라 3차원, 4차원 임의의 차원을 생성 할수 있음.
• 배열의 생성은 array()와 dim()함수를 이용하여 각 차원의 요소 수를 벡터로 지정.

 

 

 

 

 

 

array(1:6)

array(1:6, c(2,3))

array(1:8, c(2,2,2)) # 3차원 배열 만들기

​

 

 

 

1. 1
2. 2
3. 3
4. 4
5. 5
6. 6

 

A matrix: 2 × 3 of type int

1	3	5
2	4	6

 

1. 1
2. 2
3. 3
4. 4
5. 5
6. 6
7. 7
8. 8

 

 

 

---

 

배열의 생성 2¶

• dim을 이용하여 3행 4열의 2개의 행렬을 갖는 배열 생성

 

 

 

 

 

 

arr <- c(1:24)

dim(arr) <- c(3,4,2) 

arr

​

 

 

 

1. 1
2. 2
3. 3
4. 4
5. 5
6. 6
7. 7
8. 8
9. 9
10. 10
11. 11
12. 12
13. 13
14. 14
15. 15
16. 16
17. 17
18. 18
19. 19
20. 20
21. 21
22. 22
23. 23
24. 24

 

 

 

---

 

데이터 프레임(Data Frame)¶

• 데이터 프레임은 행렬과 비슷한 형태로 있음.
• 행렬은 차원으로 표시, 데잍 프레임은 각 열들이 서로 다른 형태의 데이터 유형 포함 가능.
• 범주형 변수를 가질 수 있기에 범주형 분석에도 유용하게 사용.
• data.frame() 함수를 이용.

 

 

 

 

 

 

char1 <- c("A","A","B","B","C")

char1

​

num1 <- c(1,1,2,2,3)

num1

​

test1 <- data.frame(char1, num1) # test1 데이터 프레임 생성.

test1

​

 

 

 

1. 'A'
2. 'A'
3. 'B'
4. 'B'
5. 'C'

 

1. 1
2. 1
3. 2
4. 2
5. 3

 

A data.frame: 5 × 2

char1	num1
<fct>	<dbl>
A	1
A	1
B	2
B	2
C	3

 

 

 

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데이터 프레임 자료 및 변수 추가¶

 

 

 

 

 

 

test3 <- rbind(test1, c("C",4)) # rbind row 행 추가

test3

​

test2 <- cbind(test1, married = c(T,T,T,F,F)) # cbind 열 추가

test2

​

 

 

 

A data.frame: 6 × 2

char1	num1
<fct>	<chr>
A	1
A	1
B	2
B	2
C	3
C	4

 

A data.frame: 5 × 3

char1	num1	married
<fct>	<dbl>	<lgl>
A	1	TRUE
A	1	TRUE
B	2	TRUE
B	2	FALSE
C	3	FALSE

 

 

 

---

 

리스트 (list)¶

• 서로 다른 데이터 형의 집합을 정의 할 필요가 있을 때 사용할 수 있는 데이터 구조
• 리스트는 서로 다른 형태의 데이터로 구성됨.

 

 

 

 

 

 

test <- list("kim", c(94,82,92),c(T,F,T))

test

​

 

 

 

1. 'kim'
2. 1. 94
   2. 82
   3. 92
3. 1. TRUE
   2. FALSE
   3. TRUE

 

 

 

---

 

리스트의 활용¶

• 리스트 성분별 이름 정의하기

 

 

 

 

 

 

son <- list(son.name = c("Minsu","Minchul"), son.gender= c("Male","male"),

            son.age = c(2,6))

son

​

 

 

 

$son.name

1. 'Minsu'
2. 'Minchul'

$son.gender

1. 'Male'
2. 'male'

$son.age

1. 2
2. 6

 

 

 

 

 

 

son[[2]] # 리스트의 2 번째 성분

son[[3]][3] # 리스트의 3번째 성분의 2번째 요소

​

 

 

 

1. 'Male'
2. 'male'

 

<NA>

 

 

 

 

 

 

names(son) <- c("name","gender","age") # 리스트 성분 이름 변경

son

​

 

 

 

$name

1. 'Minsu'
2. 'Minchul'

$gender

1. 'Male'
2. 'male'

$age

1. 2
2. 6