DBILITY

csv부터 해봐야겠다.SPC시료를 csv로 다운로드할 수 있도록 구현되어 있으니까... 데이터 정제시 전처리과정이라고나 할까..읽어서 전처리할 것 다 하고 저장.. read.으로 시작하는 함수들이 있다.help에 read를 입력해 보니 csv, delim, table, table.url, socket도 있다. callback도 되나? 파일저정시 인코딩을 아래와 같이 하면 된다. 참고 Rstudio 에디터에서 한글이 입력되지 않을 수 있다. 이때는 작업표시줄을 한번 클릭하고 다시 해보면 된다. read.csv( file, header = FALSE, sep = "", quote = "\"'", dec = ".", numerals = c("allow.loss", "warn.loss", "no.loss"), ..

함수에 대한 기초 설명은 필요 없을 듯하다. 가변 인수(...)를 설정할 수 있다는 것과 중첩 함수를 실습해 보자. R에 내장된 datasets으로 실습해 볼 수 있다. > f f(1,2,3,4,5) [1] "hello 1" [1] "hello 2" [1] "hello 3" [1] "hello 4" [1] "hello 5" #중첩함수 = 함수내에 함수를 정의하는 것 #인터프리트방식의 실행이라 먼저 선언되어 있어야 한다. > f r r(5) [1] 9 #ls()함수는 선언된 변수의 목록을 출력한다. > ls() [1] "df" "f" "r" "x" #rm()함수는 선언된 변수를 모두 삭제한다. > rm(list=ls()) > ls() character(0) #함수 내부에서 변수의 참조는 동일레벨(?)순서다..

사칙연산 등 직접 해보면 된다. 기술통계의 기본 함수들을 시험했다. #나머지 mod > 7%%3 [1] 1 #몫 > 7%/%3 [1] 2 #나누기 > 7/3 [1] 2.333333 #자승 > 2^2 [1] 4 > 2^3 [1] 8 #제곱근 > sqrt(2) [1] 1.414214 > sqrt(2)^2 [1] 2 > x str(x) num [1:5] 1 2 3 4 5 > class(x) [1] "numeric" #합계 > sum(x) [1] 15 #최대값 > max(x) [1] 5 #최소값 > min(x) [1] 1 #평균값 > mean(x) [1] 3 #표본분산 > var(x) [1] 2.5 #표본표준편차 > sd(x) [1] 1.581139 #중위수 > median(x) [1] 3 > x x [1] 1..

프로그래밍언어의 기본과 같다. 코드를 보면 바로 이해되지 않을까?! > x y if(x>y){ + print("크다") + print("알지?") + }else{ + print("작다") + print("모르니?") + } [1] "크다" [1] "알지?" > x ifelse(x%%2==0,"even", "odd") [1] "odd" "even" "odd" "even" "odd" "even" #foreach와 같다 > for(x in 1:5) { + print(x) + } [1] 1 [1] 2 [1] 3 [1] 4 [1] 5 > x while (x x repeat { + if(x>5) { + break + } + print(x) + x

데이터 타입의 확인은 class()와 str()함수를 사용할 수 있다. > as.vector(1) [1] 1 > class(as.vector(1)) [1] "numeric" > c(1) [1] 1 > class(c(1)) [1] "numeric" > x y z df df x y z 1 1 4 a 2 2 5 b 3 3 6 c > str(df) 'data.frame':3 obs. of 3 variables: $ x: num 1 2 3 $ y: num 4 5 6 $ z: chr "a" "b" "c" > str(x) num [1:3] 1 2 3 > class(x) [1] "numeric" > class(z) [1] "character" > str(df$x) num [1:3] 1 2 3 > class(df$x) ..