3. Vector

1. 벡터

1차원, 동일한 데이터 형태 (숫자/문자/논리) 로 구성 → 숫자와 문자 섞여있으면 다 문자형

• 벡터 생성 연산자는 ‘ : ‘ 사용
• 항상 모든 계산은 괄호 먼저!
• c 함수를 이용해 벡터 연결 가능

 

 

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2. 벡터 생성 연산자 ( : )와 c 함수를 이용한 벡터 생성

// 숫자 형태 벡터 
> x1 <- 1:5
 > x1 [1] 1 2 3 4 5 > x2 <- -(5:1) 

// 괄호 연산 후 - 부호 
> x2 [1] -5 -4 -3 -2 -1 
> x3 <- rev(1:10) 

// 10부터 1까지 거꾸로
 > x3 [1] 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 > x<-c(x1, x2) 
> x [1] 1 2 3 4 5 -5 -4 -3 -2 -1 

// 문자 형태 벡터 
> x <- c("pen", "a", "b") 

// 모두 따옴표를 붙여야 에러 안 남
 > x [1] "pen" "a" "b" 

// 문자와 숫자 섞인 경우
 > x <- c(1, "a") 

// 숫자는 문자로 변경 
> x [1] "1" "a"

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3. 패턴이 있는 데이터 생성

• seq(from = n, to = m, by = k) : k 간격으로 n부터 m까지 , by는 생략가능(default = 1)
• seq(from = n, to = m, length = k) : n과 m사이에서 간격 맞춰서 k 개 생성, length는 꼭 써주기

seq(1,10) //default by = 1 [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 
seq(1, 10, 2) 
[1] 1 3 5 7 9
> seq(1 10, length = 4) 
[1] 1 4 7 10

• rep(x, time = n, length.out=NA, each=m)
• rep(x, n): x를 n번 반복
• rep(x, each = m): x의 원소를 각각 m번씩 반복
• rep(x, c(a, b)): x의 원소를 각각 a번, b번 반복 == each랑 똑같음.

> rep(5, 4) [1] 5 5 5 5 
> rep(1:3, 3) // req는 from과 to가 없음을 주의 
[1] 1 2 3 1 2 3 1 2 3 

> rep(c(2, 3, 5), 4) // 원소 여러 개 있으면 c로 묶어주기 
[1] 2 3 5 2 3 5 2 3 5 2 3 5 

> rep(c(2,3,5), each = 4) 
[1] 2 2 2 2 3 3 3 3 5 5 5 5 
> rep(c(2, 3, 5), c(1, 2, 3) 
[1] 1 3 3 5 5 5

 

 

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4. 연산

• 연산 순위: 괄호() > : > 나머지.. == : 가 가장 우선순위 높음
• length() : 벡터의 길이 확인
• 원소 대 원소끼리 연산한다.

> x1 = c(5, 0, -4) 
> x2 = c(1, 2, 2) 
> x1 + x2 
[1] 6 2 -2 

> 1:10-1 
[1] 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 

>1:(10-1) 
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9

 

• 재사용 규칙 : 길이가 다른 벡터끼리 연산하면 원소를 재사용한다.
• 배수 관계이면 재사용 횟수가 동일해서 에러 없이 작동
• 배수 관계가 아니면, 결과는 주어지지만 에러가 뜸

> x1 <- c(5, 0, -4, -2) 
> x2 <- c(2, 1) 
> x1 / x2 
[1] 2.5 0 -2.0 -2.0 
> x3 <- 1:10 // 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 
> x4 <- 4:1 // 4 3 2 1 
> x3 / x4 // 배수가 아니라 원소의 재사용 개수 다름 
[1] 0.25 0.67 1.50 4.00 1.25 2.00 3.50 8.00 2.25 3.33 warning message...

 

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5. 벡터 인덱싱: x[인덱스 번호]

값을 가져오고 싶거나, 값을 바꾸고 싶을 때 사용

> x <- c(5, 6, 7, 8) 
> x[2:3] [1] 6 7 
> x[c(1,1,2)] // 각각 인덱스로 접근: 1번, 1번, 2번 인덱스의 값 
[1] 5 5 6 
> x[-c(1,2)] //1번, 2번 인덱스 제외 
[1] 7 8 
> x[-length(x)] // 마지막 인덱스 제외
[1] 5 6 7

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6. 논리형 벡터

TRUE, FALSE의 값을 갖는 벡터 : 크기비교, and or 같은 애들 나오면 결과는 항상 참 거짓.

• 논리값 연산자: > < ≥ ≤ == ≠
• 복합 연산자: & | !
• 원소 대 원소

> x<--3:3 > y<-x>2 
> y [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE 
> u = c(5, 2, 3) > v = c(3, 2, 2) 
> u > v 
[1] TRUE FALSE TRUE

 

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7. 벡터 필터링

특정 벡터에서 조건을 만족하는 원소 뽑아낼 때 사용

• 사칙연산에서 결측값은 모두 NA(논리형)→na.rm=T 로 하면 NA 제외하고 나머지에 대해 계산
• is.na(벡터): NA의 값 반환
• which(조건): 조건에 맞는 값의 위치를 알려줌
• x %in% y : x가 y 안에 포함되는지 확인
• match(x, y): x가 y 안에 포함되면 그 값이 포함된 위치를 확인

> x = c(5,2,-3,6) 
> y<-x[x*x>8] 
> y [1] 5 -3 6 
> x[x*x>8]<-0 
> x [1] 0 2 0 0
// 결측값 사용 > x<-c(1,2,3,NA) 
> mean(x) 
[1] NA // 결측값 있어서 평균 알 수 없음 
> mean(x, na.rm=T) // 결측값 빼고 나머지에 대해 평균 구하기 
[1] 2 
> x<-NULL // x를 null로 변환 
> NULL > x<-c(x,2) // x = null 2이므로 x=2 
> x [1] 2

//is.na() 사용 
> x <- c(1,2,3,NA,5) 
> is.na(x)
 [1] FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE // 논리 벡터라서 참 거짓으로 나옴 
> x[!is.na(x)] // 결측값 제외하고 나머지 출력 
[1] 1 2 3 5

// which 사용 
> x<-c(5,6,7,8,9) 
> which(x>6) // 6보다 큰 값을 갖는 인덱스 출력
 [1] 3 4 5 
> y<-which(x>9) //9보다 큰 값을 갖는 인덱스 출력 
> y integer(0) // 9보다 큰 값을 갖는 인덱스 없음
> length(y) [1] 0

// %in% 과 match 
> 3 %in% x 
[1] TRUE 
> c(3, 10) %in% x // 각각 알려줌 
[1] TRUE FALSE 
> x<-c(1,2,3,4) 
> match(c(1,6), x) // 없는 값은 NA로 출력 
[1] 1 NA

 

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8. 수치자료 통계함수

• length()
• min()
• max()
• range() : 범위
• table() : 최빈값
• mean() : 평균
• var() : 분산
• median() : 중앙값
• sd() : 표준편차
• quantile(): 분위수
• IQR(): 사분위수 범위
• summary() : 주요 통계
• ceiling(): 올림
• floor(): 내림
• trunc(): 버림
• round(x, digits = n): 소수점 n째 자리까지 (default digits = 0)