a = c("David", "Brownie")
b = 100
c = matrix(1:4, nrow = 2)
mylist = list(u = a, v = b, w = c)
mylist$u
[1] "David" "Brownie"
$v
[1] 100
$w
[,1] [,2]
[1,] 1 3
[2,] 2 4R 4차시 - 데이터(테이블) 다루기
Acknowledgement: 본 절의 구성에는 다음 교재를 발췌하였다.
- Norman Matloff 지음, 권정민 역 (2012). 빅데이터 분석 도구 R 프로그래밍 (원제 The Art of R Programming). 에이콘.
개요
데이터 프레임 (data.frame) : 길이가 동일한 수치/문자열/논리 벡터들을 열별로 합쳐놓은 자료형. 지난 세션까지는 벡터 자료형과 행렬 자료형만 주로 다루었다. 벡터와 행렬 모두 한 객체에 동일한 유형 (수치형이면 수치형, 문자열이면 문자열)만 저장할 수 있다. 그러나 보통의 테이블 자료(tabular data)는 열(필드)마다 수치/문자열/논리 유형이 다른 복합 테이블이므로, R의 행렬 자료형은 테이블 자료를 담기에 적절하지 않고, 데이터 프레임으로 담아낼 수 있다.
리스트 (list) : 리스트는 여러 객체들의 단순 모음이다. 서로 다른 길이의 벡터, 행렬, 문자열, 혹은 다른 리스트도 모아놓을 수 있다.
리스트
리스트의 생성 및 접근
- 리스트는 생성법은 아래와 같다.
- 리스트의 각 구성요소는 $ 기호를 이용하여 접근할 수 있다. 혹은 double bracket [[]]으로 접근이 가능하다.
mylist = list( u = c("David", "Brownie"), v = 100, w = matrix(1:4, nrow = 2) )
mylist$u[1] "David" "Brownie"mylist$w [,1] [,2]
[1,] 1 3
[2,] 2 4mylist[[1]][1] "David" "Brownie"mylist[[2]][1] 100mylist[[3]] [,1] [,2]
[1,] 1 3
[2,] 2 4mylist$w[2, 1][1] 2리스트의 활용
- 주로 함수를 만들 때 여러 종류의 변수를 한꺼번에 반환하고 싶은 경우 리스트를 활용한다. 예를 들면 아까 qr() 함수도 한꺼번에 여러 변수를 리스트로 리턴하였다. 따라서 qr() 함수의 결과에 접근하려면 $을 이용해야 한다.
mat = matrix(1:4, nrow = 2, byrow = T)
qr(mat)$qr
[,1] [,2]
[1,] -3.1622777 -4.4271887
[2,] 0.9486833 -0.6324555
$rank
[1] 2
$qraux
[1] 1.3162278 0.6324555
$pivot
[1] 1 2
attr(,"class")
[1] "qr"qr(mat)$qr [,1] [,2]
[1,] -3.1622777 -4.4271887
[2,] 0.9486833 -0.6324555Q = qr(mat)
Q$qr [,1] [,2]
[1,] -3.1622777 -4.4271887
[2,] 0.9486833 -0.6324555데이터 프레임
데이터 프레임의 생성 및 접근
- 데이터 프레임도 2차원 사각형의 성분에 자료를 저장한 것이다. 언뜻 보면 행렬과 비슷해 보인다. 가장 큰 차이는, 행렬은 모든 성분의 변수형이 동일(문자형만 저장 혹은 실수형만 저장)해야 하나 데이터 프레임은 여러 변수형의 자료를 한 곳에 저장할 수 있다는 것이다. 뿐만 아니라 데이터 프레임은 변수명, 관측치 번호 등 여러 정보를 동시에 저장해준다.
name = c("David", "Brownie", "John")
age = c(20, 10, 23)
score = c(10, 9, 10)
mydata = data.frame(name, age, score)
mydata name age score
1 David 20 10
2 Brownie 10 9
3 John 23 10- 데이터 프레임 형식의 자료는 행렬처럼 접근할 수도, 리스트처럼 접근할 수도 있다.
mydata = data.frame(name = c("David", "Brownie", "John"),
age = c(20, 10, 23), score = c(10, 9, 10))
mydata[ ,1][1] "David" "Brownie" "John" mydata[1, ] name age score
1 David 20 10mydata$name[1] "David" "Brownie" "John" 파일 입출력
- 원자료(raw data)를 다른 파일에서 읽어들이고, 혹은 가공한 자료를 외부 파일로 내보내는 기능이 필요할 때가 많다. 지금은 txt(텍스트) 형식으로 행렬 / 데이터 프레임을 입출력하는 방법에 대해 알아보자.
파일 출력
- 위의 mydata를 텍스트 파일로 출력하고 싶다면? write.table() 함수를 이용한다. 아래의 코드에서, 저장할 파일의 주소를 입력할 때 백슬래시()가 아닌 슬래시(/)를 쓴다는 점에 주의하자. 코드를 실행한 후에 저장이 잘 됐는지 확인해 보라.
getwd()[1] "/Users/cyg/Dropbox/Documents/Teaching/2025g-SEM/lecNote_SEM"mydata = data.frame(name = c("David", "Brownie", "John"),
age = c(20, 10, 23), score = c(10, 9, 10))
write.csv(mydata, '/Users/cyg/Dropbox/Documents/Teaching/2024g-longitudinal/lecNote_longitudinal/CS_mydata.csv')- 위에서 저장한 텍스트 파일을 열어보면 다음과 같이 자료가 공백으로 구분되어 저장되어 있다. 열 이름과 행 이름도 포함되었다.
"name" "age" "score"
"1" "David" 20 10
"2" "Brownie" 10 9
"3" "John" 23 10- 만약 열 이름은 저장하되 행 이름을 저장하고 싶지 않다면?
write.table(mydata, '(경로)/CS_mydata_nonames.txt', row.names=FALSE, col.names=TRUE) - 위와 같이 저장하고 텍스트 파일을 열어 보면,
"David" 20 10
"Brownie" 10 9
"John" 23 10파일 입력
- CS_mydata.txt에는 첫째줄에 각 열의 이름이 적혀 있다. 이런 파일을 읽어들이려면?
X = read.csv("(경로)/CS_mydata.csv", header=TRUE)
X
name age score
1 David 20 10
2 Brownie 10 9
3 John 23 10- 파일에 열/행의 이름(header)가 존재하냐 여부에 따라 read.table의 header 옵션을 조정해 주면 된다. 사실 R은 나름 똑똑하기 때문에 웬만한 자료는 굳이 header 옵션을 넣지 않아도 상황에 맞게 인식하긴 하나, 만약을 위해 알아두자.
예제 1.
다음과 같은 데이터 프레임 scoretable이 있다.
> scoretable
name math english physics
1 Stark 52 45 72
2 Stacy 22 84 73
3 John 59 31 90
4 Brownie 84 29 75
5 Sam 71 73 30
6 Sherry 56 19 82- 위 데이터 프레임에 학생별 평균 column과 총점 column을 추가하여 새로운 데이터 프레임 scoretable.new를 얻고 이를
e:\CS\scoretablenew.csv로 저장코자 한다. 이를 위한 코드를 작성하여라.
- 위 데이터 프레임에 학생별 평균 column과 총점 column을 추가하여 새로운 데이터 프레임 scoretable.new를 얻고 이를
- (1)에서 만든 데이터 프레임 scoretable.new, 과목별 평균점수의 벡터 subject.mean, 과목별 총점의 벡터 subject.sum을 구성요소로 하는 리스트 scoretable.list를 작성하고자 한다. 이를 위한 코드를 작성하여라.
(Hint : for 함수를 이용해서 열별/행별로 평균 및 합을 계산하는 것이 가장 기본적이나, 이제부터는 함수 rowSums(), rowMeans(), colSums(), colMeans()를 이용하자. 네 함수 모두 input 인자는 행렬이다. 행렬 하나를 만든 다음에 위 함수들을 테스트해 보면 금방 그 뜻과 사용법을 알 것이다.)
stu.mean = rowMeans( scoretable[ ,-1] ) # 1열에는 문자형 자료가 있으므로 1열 제거
stu.sum = rowSums( scoretable[ ,-1] )
scoretable.new = data.frame(scoretable, mean = stu.mean, sum = stu.sum)
write.csv(scoretable.new, "(경로)/scoretablenew.csv", row.names=FALSE, col.names=TRUE)
subject.mean = colMeans( scoretable[ ,-1] )
subject.sum = colSums( scoretable[ ,-1] )
scoretable.list = list(scoretable.new, subject.mean, subject.sum)
필터링
- 통계 분석에서는 관심사에 따라 특정 조건을 만족하는 데이터만 보는 일이 잦을 것이다. 가령 인구 자료가 있다면 특정 지역에 사는 사람이나 특정 키 이상의 사람들만 따로 보고 싶을 수도 있다. 이런 문제들을 잘 생각해보면, x = c(7, 2, 30, 6, 9)에 대해 다음과 같은 과제들을 해결하는 것과 본질적으로 (거의) 같다.
- x에서 8보다 큰 성분의 index 검색
- x에서 8보다 큰 성분만 골라 0으로 변경
- x의 성분들을 오름차순/내림차순으로 정렬
물론 for (i in 1:5)… 로 시작하는 구문을 이용하여 인덱스 하나하나에 대해 8보다 큰지 if문을 통해 물어보고 맞으면 그 index를 …… 하는 방법으로 위의 문제에 대처할 수는 있다. R에서는, 머리를 좀 굴린다는 전제 하에 매우 간단하게 할 수 있다.
- 벡터 a에 대하여 a[index]로 특정 성분 및 특정 성분 몇 개를 동시에 불러올 수 있음을 세션 1에 학습하였다. 좀 더 보충할 것이 있다. 먼저, 호출할 index는 중복 및 순서변경이 가능함을 기억하자. 추후에 사용될 때가 있다.
x = c(7, 2, 30, 6, 9)
x[ c(4, 3, 3, 5, 1, 1) ][1] 6 30 30 9 7 7- 논리형 벡터를 이용하여 특정 성분만을 불러올 수도 있다. 이 때 논리형 벡터의 길이는 접근 대상 벡터의 길이와 같아야 한다. 만약 길이가 다르면 의도치 않은 값들도 출력된다.
x = c(7, 2, 30, 6, 9)
x[ c(T, F, T, T, F) ] [1] 7 30 6 # x[ c(TRUE, FALSE, TRUE, TRUE, FALSE) ] 라 쓰는 것과 똑같다.
x[ c(T, F, T, T, F, T, F) ][1] 7 30 6 NA- R은 논리문(참거짓을 판단할 수 있는 문장)에 대해 TRUE/FALSE를 판정하는 기능이 있음을 학습하였다. R은 벡터와 친하다는 것도 기억하는가? R은 벡터 통째로도 T/F를 판정해줄 수 있다.
a = 4 ; x = c(7, 2, 30, 6, 9)
a > 8[1] FALSEx > 8[1] FALSE FALSE TRUE FALSE TRUE- 이쯤하면 아까 제기된 문제 ①, ②에 답할 준비가 끝났다. 먼저 ①부터. which() 함수는 논리형 벡터에 대해 TRUE인 index만을 출력해 주는 함수이다. 이것을 이용하면 ①은 해결.
which( c(F, F, T, F, T) )[1] 3 5which( x > 8 )[1] 3 5두 명령어가 왜 같은 답을 주는가?
②를 해결하여 보자. 아래 명령어들이 사실 모두 같은 말을 하고 있다는 것이 포인트. 반복적인 실험을 위해 원본 x로부터 사본 y를 복사해서 쓰자.
x = c(7, 2, 30, 6, 9)
y = x
y[ c(3, 5) ] = 0
y[1] 7 2 0 6 0y = x
y[ which(y > 8) ] = 0
y[1] 7 2 0 6 0y = x
y[ c(F, F, T, F, T) ] = 0
y[1] 7 2 0 6 0y = x
y[ y > 8 ] = 0
y[1] 7 2 0 6 0- 논리 연산자에는 ‘!’(not), ‘|’(or), ‘&’(and)도 있다. 이를 활용하면, 이를테면 ‘8보다 크고 15보다 작다’ 같은 조건도 쓸 수 있다. 다음은 필터링의 기본적인 변주법이다.
a = c(10, 15, 1, 5, 12) ; x = c(7, 2, 30, 6, 9)
b = a ; y = x- y에서 제곱이 40보다 작은 성분들의 index는? 혹은 그러한 성분들을 0으로 만들기
which( y^2 < 40 )[1] 2 4y[ y^2 < 40 ] = 0
y[1] 7 0 30 0 9- b에서 10보다 작거나 같은 성분들의 번호에 대응하는 y의 성분들을 0으로 만들기
y = x
y[ b <= 10 ] = 0
y[1] 0 2 0 0 9- b에서 5와 15 사이에 있는 성분들의 index는?
which( (b >= 5) & (b <= 15) )[1] 1 2 4 5- ③을 해결하려면 order() 함수가 필요하다. order(x)는 x 벡터에서 성분이 가장 작은 index부터 차례대로 나열해주는 함수이다. rank(x)와는 조금 다르다.
x = c(7, 2, 30, 6, 9)
order(x)[1] 2 4 1 5 3rank(x)[1] 3 1 5 2 4x[ c(2, 4, 1, 5, 3) ][1] 2 6 7 9 30x[ order(x) ][1] 2 6 7 9 30- 내림차순으로 정렬하려면? order 명령어에서 order(x, decreasing=TRUE) 라고 새로 옵션을 추가하면 된다.
x = c(7, 2, 30, 6, 9)
order(x, decreasing=TRUE)[1] 3 5 1 4 2x[order(x, decreasing=TRUE)][1] 30 9 7 6 2- 위의 논의들이 행렬 혹은 데이터 프레임에 적용되면 필터링 기술의 진가가 드디어 발휘된다. 코드를 입력할 때마다 결과를 예측해보고, 확인하고, 이유를 생각해 보자. 이 부분이 실제 데이터 분석에서 가장 많이 쓰인다. 결과 생략.
name = c("A", "B", "C", "D", "E")
math = c(69, 19, 74, 53, 90)
eng = c(28, 85, 74, 57, 91)
data = data.frame(name, math, eng)
# 수학이 50점 이상인 사람만 출력
data[ (data$math >= 50) , ] name math eng
1 A 69 28
3 C 74 74
4 D 53 57
5 E 90 91# 이름순 나열
data[ order(data$name), ] name math eng
1 A 69 28
2 B 19 85
3 C 74 74
4 D 53 57
5 E 90 91# 총점을 계산하여 총점순으로 나열
total = data$math + data$eng
data = data.frame(data, total)
order.total = order(total, decreasing=TRUE)
data[ order.total , ] name math eng total
5 E 90 91 181
3 C 74 74 148
4 D 53 57 110
2 B 19 85 104
1 A 69 28 97- 행렬 혹은 데이터 프레임에서 특정 조건을 만족하는 성분에 특정 값을 대입할 수도 있다.
# 수학이 50점 이하인 사람을 50점으로 고정
data$math[ (data[ ,2] <= 50) ] = 50- NA / NULL의 활용
- NA/NULL값은 실제 통계 분석에서 많이 사용된다. NA는 결측의 의미로 사용된다. NULL은 아무 것도 없는 상태를 나타내기 위해 쓰인다. 특히 특정 성분이 NA인지, NULL인지 검출하는 문장이 유용하다.
Remark. NA나 NULL은 문자형 상수가 아니다. 예를 들면, a = “NA”라고 입력하는 것과 a = NA라고 입력하는 것은 전혀 다르다.
name = c("A", "B", "C", "D", "E")
math = c(69, NA, 74, 53, 90)
eng = c(28, 85, 74, 57, NA)
eng2 = c(28, 85, 74, 57, NULL)
data = data.frame(name, math, eng)
# data2 = data.frame(name, math, eng2) # 에러 발생- 수학이 결측인 학생 출력
is.na(data$math)[1] FALSE TRUE FALSE FALSE FALSEdata$math == NA # c(NA, NA, NA, NA, NA) 출력될 것임 - 옳은 문법이 아님 [1] NA NA NA NA NAdata$name[ is.na(data$math) ][1] "B"- 결측치에 0점 입력
data$math[ is.na(data$math) ] = 0
data$eng[ is.na(data$eng) ] = 0
# data[ is.na(data) ] = 0 해도 됨R 요약
연산
R은 벡터/행렬 단위의 연산이 가능, 길이가 다른 두 벡터의 연산에서는 만나면 짧은 벡터가 알아서 반복되며 긴 벡터와 길이를 강제로 맞춤
기본적인 이항 연산자
- 대입: =, <-
- 산술 계산: +, -,
*, /,%%(mod), ^,%*% - 양변의 비교: ==, !=(not equal to), >=, >, <=, <
- 논리문의 결합: &(and), |(or), !(not)
기본적인 수치 연산 함수 (numeric 형 벡터/행렬에서만 가능)
- 초등 초월함수: abs(), exp(), log(), log10(), sin(), cos(), tan(), asin(), acos(), atan()
- 소수 자리의 처리: trunc(), round(), ceiling(), floor()
- 행렬 연산: t(), tr(), rank(), solve(), qr(), svd()
- 기타 (벡터->스칼라): sum(), mean(), max(), min()
객체
자료형별 객체생성법
- 벡터: c(), rep(), seq(), (number):(number), as.vector(matrix)
- 행렬: matrix(), diag(), cbind(), rbind()
- 리스트: list()
- 데이터 프레임: data.frame()
개체 성분들의 유형 : character, logical, numeric, complex 등
자료형별 객체 접근법
- 벡터 x: x, x[4], x[c(2,5)], x[-c(2,3)], x[c(TRUE, FALSE, TRUE)]
- 행렬 x: x[ , ], x[]. input argument는 벡터에서와 똑같이
- 리스트 x: x, x$NAME1
- 데이터 프레임 x: x$NAME1, x[ , ]
외부 csv 파일로의 입출력 : read.csv(file, header=?), write.csv(data, file, row.names=?, col.names=?)
- read.table은 데이터 프레임의 형태로 데이터를 읽음, 연산을 원한다면 원자료에서 특정 행과 열을 데이터에서 취한 뒤에 as.matrix()나 as.vector()을 하여 연산이 가능한 형태로 바꾸어야 함 eg) data=read.table(…) ; X = as.matrix(data[,-1])
함수
- 생성 : 함수이름 = function(a, b, c….) {… ; … ; return(something) }
- 호출 : 함수이름(a=xxx, b=xxx, c=xxx), 위에서 지정된 something이 반환됨
- 기본값 지정 가능 eg) myftn = function(a, b=4) {..}
- 함수 내부에서 사용되는 변수는 지역변수
조건문 if
- 사용법 : if (논리문) {….} else {….}
- 논리문 자리에는 참/거짓을 판단할 수 있는 스칼라 형태의 문장을 사용 eg) 2==3 (O), c(1,2)==c(2,3) (X)
- else를 쓰려면, else와 else 앞의 ‘}’ 사이에 세미콜론이나 엔터키가 없어야 함
반복문 for
- 사용법 : for (i in (vector)) {……}
- i가 (vector)의 값들을 순차적으로 취하면서 {} 안의 명령을 반복 수행
- (특정 조건 하에서) break으로 for문 탈출 가능
행렬/벡터 단위의 정렬과 연산
- 아래에 등장하는 코드들의 작동원리 및 결과를 반드시 이해하고 있어야 한다.
a = c(7, 2, 30, 6, 9) ; X = matrix(1:16, ncol=4)
which(a >= 2)[1] 1 2 3 4 5a[ (a >= 1) & (a <= 4) ] = NA
X[ (X %% 2) == 1 ] = 0
X[ upper.tri(X) ] = 1000
X[ row(X) > col(X) ] = 5000- 정렬
x = c(7, 2, 30, 6, 9)
order(x) [1] 2 4 1 5 3order(x, decreasing=TRUE)[1] 3 5 1 4 2rank(x)[1] 3 1 5 2 4x[ order(x) ][1] 2 6 7 9 30- 정렬과 필터링의 조합(★)
name = c("DH", "YE", "SH", "YG", "JH", "YS", "HS")
math = c(69, 19, 74, 53, 90, 14, 67)
eng = c(28, 85, 74, 57, 91, 27, 14)
data = data.frame(name, math, eng)
data[ (data[ ,2] >= 50), ] # 수학이 50점 이상인 사람만 출력 name math eng
1 DH 69 28
3 SH 74 74
4 YG 53 57
5 JH 90 91
7 HS 67 14data[ order(data[ ,1]), ] # 이름순 나열 name math eng
1 DH 69 28
7 HS 67 14
5 JH 90 91
3 SH 74 74
2 YE 19 85
4 YG 53 57
6 YS 14 27# 총점을 계산하여 총점순으로 나열
total = as.vector(data[ ,2]) + as.vector(data[ ,3])
data = data.frame(data, total)
order.total = order(total, decreasing=TRUE)
data[ order.total , ] name math eng total
5 JH 90 91 181
3 SH 74 74 148
4 YG 53 57 110
2 YE 19 85 104
1 DH 69 28 97
7 HS 67 14 81
6 YS 14 27 41- apply()의 활용 (★)
mynorm = function(x) return( sum(x^2) )
maxmin = function(x) return( c(max(x), min(x)) )
X = matrix(1:16, 4, 4)
apply(X, 1, mean)[1] 7 8 9 10apply(X, 2, mynorm)[1] 30 174 446 846