일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | ||||||
2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
- MSSQL
- Sqoop
- tomcat
- SSL
- Spring
- react
- IntelliJ
- Kotlin
- Express
- xPlatform
- 공정능력
- Android
- plugin
- hadoop
- mapreduce
- Python
- Eclipse
- R
- mybatis
- window
- GIT
- SQL
- 보조정렬
- Java
- NPM
- vaadin
- es6
- JavaScript
- SPC
- table
- Today
- Total
목록전체 글 (656)
DBILITY
par() 함수로 함수들의 parameter를 설정한다. mar(bottom, left, top, right) 마진 설정 mgp(축제목여백, 축레이블 여백, 축선) plot 축.... bg 배경색 fg 전경색 colors 내장 칼럼 검색은 colors()[grep("gray",colors())] 형태로 가능함 grep은 익히 알다시피..윤그랩말고.. lty 라인타입 lwd 라인 폭 col 색상 cex 글자 확장 비율 plot pch symbols pch = 0,square pch = 1,circle pch = 2,triangle point up pch = 3,plus pch = 4,cross pch = 5,diamond pch = 6,triangle point down pch = 7,square cros..
barplot() 함수를 사용한다. 세로 막대 > rm(list=ls()) > # DBILITY 부서별 매출액 > library(graphics) > > amount dept bp text(x=bp, y=amount, labels = round(amount), pos = 3) 가로 막대 > bp text(x=amount, y=bp, labels = round(amount), pos = 4)
graphics패키지 pie > rm(list=ls()) > # DBILITY그룹 팀별 매출액 > library(graphics) > x dept colors pct dept pie(x,labels = dept, main = 'DBILITY그룹 팀별 매출액', init.angle=90, col=rainbow(length(x))) plotrix 패키지 pie3D > library(plotrix) > pie3D(x,labels = dept, explode = 0.05, labelcex = 1.2, col = rainbow(length(x)) ,main = 'DBILITY그룹 팀별 매출액')
plyr 패키지는 데이터의 분할(split), 계산적용(apply), 조합(combine)을 한번에 처리할 수 있도록 하는 함수들을 제공한다. 입력으로 배열(a), 데이터프레임(d), 리스트(l)를, 출력으로 배열(a), 데이터프레임(d), 리스트(l), 없을(_) 수 도 있다. plyr패키지의 함수는 5글자 형태로 ??ply형태로 이루어져 있는데, 첫글자는 입력되는 데이터타입,두번째글자는 출력되는 데이터타입의 약자를 나타낸다. adply함수는 배열(a)을 입력 받아 분할 후 함수를 적용(ply)하여 데이터프레임(d)으로 반환한다. apply함수와 같이 margin 1은 행,2는 열방향이다. apply함수의 경우 혼합된 데이터타입이 존재할 경우 변환이 일어 난다. adply(.data, .margins,..
sqldf()는 SQL문에 따라 스키마를 생성하고 데이터를 테이블에 로딩,수행한 후 데이터셋을 R로 객체로 로딩한다. 내부적으로 sqlite를 저장소로 사용한다. > library(sqldf) > sqldf('select * from iris where Speicies="setosa"') Error in result_create(conn@ptr, statement) : no such column: Speicies > head(sqldf('select * from iris where Species="setosa"')) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setos..