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01. R 프로그래밍 기초 – KINX
내장 함수. •함수 만들기(사용자 정의 함수). R 함수. •프로그래밍 개요. •조건문. •반복문. R 프로그래밍 기초. •R 패키지. •R 스트립트. R 패키지와 스크립트.
Source: kocw.xcache.kinxcdn.com
Date Published: 11/27/2021
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R 프로그래밍 기초
R 프로그래밍 기초. 이용희. 2019년 3월. R의 소개. R은 통계계산과 그래픽을 위한 프로그램 언어(program language)이다. R은 프로그램 언어이지만 대화 …
Source: ilovedata.github.io
Date Published: 6/22/2021
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1 장 R의 소개 | R프로그래밍및실습
1.9 기타 · 1.8 R의 기초 용어 및 유틸리티 · 1.7 Starting R · 1.6 Rstudio의 설치 · 1.5 RStudio Desktop & RStudio Server for Linux · 1.4 R프로그램 작성 및 실행을 위한 …
Source: bigdata.dongguk.ac.kr
Date Published: 11/7/2022
View: 9324
10분 만에 살펴보는 R 기초문법
R은 통계적인 계산과 데이터 분석에 특화되어 있는 프로그래밍 언어입니다. 빅데이터의 대두와 함께 주목받아 그 이름이 널리 알려지게 되었지요.
Source: dev.epiloum.net
Date Published: 11/5/2021
View: 5754
R 프로그래밍 기초_ R 기본 개념 & 설치 – Be a Holic
앞으로 포스팅에서는 프로그래밍 언어를 처음 접하는 대상을 위해 R 활용을 위한 기초부터 실제 통계에 활용까지 공부해 나가며 포스팅할 예정이다. R …
Source: beaholic.tistory.com
Date Published: 10/28/2022
View: 9453
R 프로그래밍 기초 필수 개념 총정리하기
R 프로그래밍 기초 필수 개념 총정리하기. 발모스토리 2020. 11. 9. 20:06. 320×100. R 프로그래밍은 파이썬과 달리 통계학 위주로 발전했기 때문에 조금 더 간단하다.
Source: balmostory.tistory.com
Date Published: 11/7/2022
View: 2298
[무료] R프로그래밍 기초 다지기 – 인프런 | 강의
R은 통계적인 계산과 데이터 분석에 특화된 프로그래밍 언어로 이 강의는 R프로그래밍에 대해 전혀 모르시는 분을 대상으로 R프로그래밍 기초를 …
Source: www.inflearn.com
Date Published: 5/15/2021
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데이터분석을 위한 R프로그래밍(기초) – 자기 주도적 학습 플랫폼
본 강좌는 데이터를 처음 다루는 수강생들을 기준으로 R 프로그램의 기초 스크립트부터 그래픽, 기초 통계분석, 텍스트 마이닝을 학습하고, 예제 프로그램을 이용하여 …
Source: smartlearn.io
Date Published: 8/3/2022
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주제에 대한 기사 평가 r 프로그래밍 기초 & 활용
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- Date Published: 2019. 10. 24.
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R 프로그래밍 기초_ R 기본 개념 & 설치
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R 이란?
분야를 막론하고 프로그래밍 언어에 대한 지식과 코딩능력은 점점 필수가 되어가고 있다. 기존에 프로그래밍과 무관한 분야에 있던 회사원, 연구원, 대학/대학원 학생들도 갑자기 프로그래밍 언어를 배워야 할 상황이 오기도 한다.
다양한 프로그래밍 언어들이 사용되고 있지만, R은 무료라는 장점과 자체 패키지들이 계속 개발됨에 따라 입지가 점점 높아지고 있다.
(패키지에 대한 설명은 다음 링크 참고 -> beaholic.tistory.com/6)
R을 이용한 그래프화 (출처 Datacamp)
특히 R은 통계 및 그래프 시각화에 효율적이며, 데이터 마이닝에도 적합한 프로그래밍 언어이다.
이미 다양한 Package가 오픈소스로 나와있어 사용법만 익힌다면 누구나 쉽게 활용이 가능하다고 한다.
이미 R 사용법에 대한 지식들도 쏟아져 나오고 있으나, 독자들이 어느 정도 프로그래밍 기초지식이 있는 것이라 가정한 글이 대부분이라 생초보들에게는 쉽지 않게 느껴질 수 있다.
앞으로 포스팅에서는 프로그래밍 언어를 처음 접하는 대상을 위해 R 활용을 위한 기초부터 실제 통계에 활용까지 공부해 나가며 포스팅할 예정이다.
R 프로그램 설치
앞서 말했듯이 R은 무료 배포이기에 홈페이지(www.r-project.org/)에 방문하여 설치할 수 있다.
홈페이지에 처음 들어가면 다음과 같은 창을 만날 수 있다. R에 대한 자세한 설명들이 곳곳에 있으나, 오늘은 다운로드를 위해서 네모칸 CRAN을 클릭.
그럼 오리지널 0-Cloud와 다양한 Mirror 사이트들이 있다.
아무 국가나 클릭해서 다운받아도 상관없으나 아무래도 한국 사이트가 속도가 빠를 듯하다.
본인에 맞는 운영체제를 선택하여 다운로드. 앞으로의 포스팅에서는 윈도우를 사용할 예정이다.
그럼 아래와 같은 화면이 나타난다. 처음 R을 설치하는 일반 사용자를 위한 ‘install R for the first time’ 클릭!
이어서 다운로드를 클릭하면 설치 파일을 받을 수 있다.
이후에는 기본 설정으로 ‘다음->다음->다음’ 을 클릭하여 프로그램을 설치하면 된다.
설치 후 파일을 실행하면 아래와 같은 화면을 만날 수 있을 것이다.
이대로 R을 사용하여도 되지만, R studio를 사용하면 더 편리한 환경에서 작업할 수 있다.
다음 포스팅에서는 R studio 설치와 기본 세팅에 대해서 알아보겠다.
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R 프로그래밍 기초 필수 개념 총정리하기
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R 프로그래밍은 파이썬과 달리 통계학 위주로 발전했기 때문에 조금 더 간단하다.
파이썬은 웹 등 다양한 것이 가능한 범용 언어이다.
수치 분석 통계 분석에 유리한 언어이다.
우선 다운로드해봅시다.
아래 페이지에 가서 운영체제에 맞게 다운로드하시면 됩니다.
cran.r-project.org/bin/windows/base/
1. 워킹 디렉터리 설정하기.
getwd() 명령어는 워킹 디렉터리를 위치를 얻을 수 있습니다.
데이터를 불러들일 때 가장 유리한 장소입니다.
데이터를 불러올 때 path를 입력하지 않으면 워킹 디렉터리에서 찾습니다.
setwd()를 통해 워킹 디렉터리를 바꿀 수 있습니다.
2. 파일 만들고 불러오는 방법.
좌측 상단의 파일을 누르고 새 스크립트를 누릅니다.
‘
myfunction <-function() { } ' 이렇게 입력하고'myfunction'라는 이름으로 저장해줍니다. console창으로 돌아가 'source('myfunction.R')'을 하고 'ls()'를 하면 [1] "myfunction" 어떤 함수 객체가 생성되어 있는지 확인할 수 있습니다. 3. 변수 저장 방법과 출력 python은 '='을 사용하지만 R은 '<-'을 통해 합니다. 출력은 print()로 합니다. 다만 출력이 조금 다르게 나옵니다. ' > x <-1 > print(x)
[1] 1
‘
[1]이 나오는데 이는 벡터의 첫 번째 값이라는 의미입니다.
파이썬과의 차이점입니다.
4. 데이터 타입과 객체
다섯 가지 타입이 있습니다.
문자열, 수치형(실수형), 정수형, 복소 수형, boolean이 있습니다.
기본 객체형은 벡터로 벡터는 한 가지 형태의 타입만을 가질 수 있습니다.(python의 np.array 유사하다.)
예외적으로 리스트 형태를 제공하기도 한다.
객체의 속성에는 name, dimnames, dimensions, class, length, 다른 사용자 정의 이 있다.
‘attributes()’로 객체의 속성에 접근할 수 있다.
5. 숫자형 데이터
일반적으로 R에서 숫자들은 수치형(float형)으로 취급된다.
정수형으로 바꾸기 위해서는 뒤에 ‘L’을 붙여야 한다.
inf는 무한대를 의미한다.
nan은 not a number로 missing value를 의미한다.
6, 벡터 만들기
‘c()’함수를 사용해 만들 수 있다.
벡터는 같은 성질의 자료형만 존재할 수 있다.
만약
‘
x <-c(1.7, 'a') ' 위와 같이 입력하게 되면 1.7이 '1.7'로 강제로 바뀌게 된다. 이를 coercion이라 부른다. 'x <-0:6'는 x에 0부터 6까지의 숫자를 넣어준다. 'as. 자료형'으로 자료형을 데이터 타입을 바꿀 수 있다. 'as.character(x)'를 하면 문자형으로 모두 바뀐다. 7. 리스트 'x <-list(1, "a", "TRUE")' 다양한 타입의 요소들이 존재할 수 있다. 한 가지 타입만을 저장할 수 있는 벡터와 다르다. R에서는 리스트보다는 벡터를 더 많이 사용한다. 8. 행렬 'x <-matrix(nrow=2, ncol=3) ' or 'x <-1:6 dim(x)<-x(2,3)' 2행 3열의 행렬을 생성한다. 채워질 때는 열부터 채워진다. 차원 속성이 존재하는 벡터이다. 'rbind(x, y)'는 x, y데이터를 행으로 합친다. 'cbind(x, y)'는 x, y데이터를 열로 합친다. 변수명이 열, 행의 이름이 된다. cbind,rbind 9.factors(팩터) 범주형 변수를 표현함. 숫자가 아니라 라벨로 표현한다. 회귀분석에서 자주 활용된다. 'factor()'를 사용해 만들 수 있고 'table()'을 통해 빈도수를 'unclass'를 리스트 형태로 데이터를 이해하는 것이다. 10.missing value NA와 NAN이다. NA는 is.na()로 확인이 가능하고 모든 자료형에 가능한다. NAN은 is.nan()로 확인이 가능하고 숫자 자료형을 대상으로 한다. NA가 NAN을 포함한다. 그러나 NA는 NAN은 아니다. 11. 데이터 프레임 python과 공유하는 개념이다. 엑셀과 같은 다양한 데이터를 하나의 테이블에 담을 수 있는 자료구조이다. 외부에서 데이터를 가져와 가공하기 위한 자료구조이다. dataframe 12.names R의 객체들은 이름을 가질 수 있다. names 리스트, 행렬에서도 이름을 넣을 수 있다. 13.subsetting 파이썬의 slicing과 유사한 개념이다. []은 원래의 객체와 같은 종류의 객체를 [[]]은 리스트나, 데이터 프레임에서 한 요소만 즉 벡터로 데이터를 가져온다. $은 이름을 통해 데이터 프레임이나 리스트에서 데이터를 추출할 때 사용한다. 인덱스는 pythom과 다르다. 1부터 시작한다. 그리고 : 에서 뒤에 나오는 위치까지 포함해서 가져온다. 인덱스와 이름으로 가져올 수 있다. r은 다른 언어들과 달리 partial matching이 가능한데 이는 변수 이름의 일부만을 이용해 변수 데이터를 가져올 수 있다. 행렬에서 subsetting 할 때 []을 사용하면 벡터 형태로 데이터를 가져온다. 이때 drop=FALSE라는 조건을 주게 되면 행렬 형태로 가져올 수 있다. 14.missingvalue 제거하기. isna(), isnan()은 T, F값을 반환하게 된다. 이것의 바꿔주어 적용하면 NA, NAN을 없앨 수 있다. complete.cases()라는 함수를 사용해 데이터 프레임의 missing value를 처리하는 방법은 따로 찾아 공부해 보시면 좋을 것 같아요. 15.vectorized operations r은 벡터화된 연산이 가능하다. 행렬도 같은 위치의 값들이 곱해지고 나누어진다. 행렬곱의 경우에는 %*%로 가능하다. 728x90
[무료] R프로그래밍 기초 다지기 – 인프런
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R프로그래밍에 대해 전혀 모르시는 분을 대상으로 하는 R프로그래밍 기초를 다지는 수업입니다.
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이런 걸
배워요! R에 대한 기초 개념 기본적인 문법 vector, matrix 다루는 법 기본적인 Plot사용법
| 강의 소개
R은 통계적인 계산과 데이터 분석에 특화된 프로그래밍 언어로 이 강의는 R프로그래밍에 대해 전혀 모르시는 분을 대상으로 R프로그래밍 기초를 다지는 수업입니다. 프로그래밍을 전혀 모르시는 분 또는 데이터 분석을 시작하고 싶으신 분에게 적합합니다.
| 강의 구성
– R소개, 변수 선언
– Vector, Matrix 다루기
– 반복문과 조건문 다루기
– 파일 읽고 쓰기, list다루기, plot 그리기
| 사전 준비
R 스튜디오와 R 프로젝트가 설치되어 있어야 합니다. 오리엔테이션 영상을 참고하세요.
지식공유자가 알려주는
강의 수강 꿀팁!
데이터분석을 위한 R프로그래밍(기초)
강좌 소개
R은 데이터분석을 위한 프로그램이며 오픈소스입니다. 오픈소스는 누구나 어디서나 사용가능한 프로그램입니다. 본 강좌는 데이터를 처음 다루는 수강생들을 기준으로 R 프로그램의 기초 스크립트부터 그래픽, 기초 통계분석, 텍스트 마이닝을 학습하고, 예제 프로그램을 이용하여 프로그램밍을 직접 수행하고 분석하는 능력을 키우는 것을 목적으로 합니다. 전공 영역이 인문학, 사회과학, 이공계 어느 분야이든 수강할 수 있는 강좌로 단계별로 프로그램밍을 학습할 수 있습니다. 본 강좌를 수강하여 프로그램밍 스크립트를 이해하고, 데이터 분석의 과학적 과정을 학습하여 빅데이터 산업 및 소프트웨어 개발에 대한 기초지식을 갖출 수 있기를 기대합니다.
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