[R] R을 이용한 통계 분석 및 데이터 시각화 : 데이터 프레임

 정보

• 업무명     : R을 이용한 통계 분석 및 데이터 시각화 : 데이터 프레임

• 작성자     : 박진만

• 작성일     : 2020-03-25

• 설   명      :

• 수정이력 :

 

 내용

[개요]

• R은 통계 분석 및 시각화 등의 기능을 갖춘 프로그래밍 언어 내지 통계 분석 환경입니다. 
  

• 통계 분석 기능으로 통계 검정, 선형 회귀 분석, 시계열 데이터 분석, 클러스터링 등을 지원하고 있습니다.
  

• 또한 최신 논문에서 발표된 같은 새로운 기술도 R로 구현되는 경우가 많습니다.
  

• 특히 시각화 기능으로 히스토그램, 막대 그래프, 선 그래프, 산포도, 나무 모양 그림이나 히트맵 등 기본적인 그래프가 기본으로 지원하고 있습니다.
  

• 또한 ggplot2 등의 패키지를 사용하여 더 높은 수준의 그림을 가시화할 수 있습니다.
  

 

 

[특징]

• 데이터를 이해하기 위해서 통계 분석 및 데이터 시각화가 요구되며 이 프로그램은 이러한 목적을 달성하기 위한 소프트웨어

   

[기능]

• 데이터형 소개

 

[활용 자료]

• 없음

 

[자료 처리 방안 및 활용 분석 기법]

• 없음

 

[사용법]

• 소스 코드 예시 참조

 

[사용 OS]

• Windows 10

 

[사용 언어]

• R v3.6.2

• R Studio v1.2.5033

 

 소스 코드

• 데이터프레임은 매트릭스 와 같은 2 차원 배열의 데이터이다.

• 그러나 행렬과는 달리, 데이터 프레임은 열마다 요소의 단위가 다를 수있다.

• 즉 아래의 데이터프레임을 예시로 든다면, 각 열마다 모두 다른 단위를 가지고 있는 것을 확인할 수 있다.

• 데이터프레임은 위 그림처럼 열마다 단위가 다르다.

• 각각의 열은 모두 다른 특성의 데이터를 나타내므로 데이터 프레임을 사용할 때, 열을 기준으로 해석하게 된다.

• 또한 데이터프레임은 기본적으로 열의 이름이 붙여진다. 따라서 데이터를 조작 할 때 이 열 이름을 사용하여 작업하는 것이 일반적이다.

 

[데이터프레임 생성]

• 데이터 프레임을 만들 때는 data.frame함수를 사용한다.

df <- data.frame(
  A = c(1, 2, 3, 4),
  B = c(T, T, F, T)
)

df
##      A     B
## 1    1  TRUE
## 2    2  TRUE
## 3    3 FALSE
## 4    4  TRUE


df[, 1]
## [1] 1 2 3 4


df$A
## [1] 1 2 3 4

 

 

• 이 때 subset과 na.omit등을 이용하여 조건을 지정하여 데이터 프레임의 일부를 추출 또는 변경할 수 있다.

df <- data.frame(
  A = c(1, 2, 3, 4),
  B = c(T, F, T, T),
  C = c(1, 2, NA, 4)
)


na.omit(df)
##      A     B    C
## 1    1  TRUE    1
## 2    2 FALSE    2
## 4    4  TRUE    4


subset(df, colB == T)
##      A    B    C
## 1    1 TRUE    1
## 3    3 TRUE   NA
## 4    4 TRUE    4

 

[데이터프레임 정렬]

• 데이터 프레임을 정렬하려면 order를 사용할 수 있다.

df <- data.frame(
  A = c(11, 53, 13, 11, 24, 50),
  B = c(33, 22, 86, 34, 66, 34),
  C = c(50, 42, 42, 19, 43, 91)
)


df[order(df$A), ]
##    A  B  C
## 1 11 33 50
## 4 11 34 19
## 3 13 86 42
## 5 24 66 43
## 6 50 34 91
## 2 53 22 42


df[order(df$A, decreasing = TRUE), ]
##   A  B  C
## 2 53 22 42
## 6 50 34 91
## 5 24 66 43
## 3 13 86 42
## 1 11 33 50
## 4 11 34 19
 

df[order(df$A, df$B), ]
##    A  B  C
## 1 11 33 50
## 4 11 34 19
## 3 13 86 42
## 5 24 66 43
## 6 50 34 91
## 2 53 22 42

 

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 참고 문헌

[논문]

• 없음

[보고서]

• 없음

[URL]

• 없음

 

 문의사항

[기상학/프로그래밍 언어]

• sangho.lee.1990@gmail.com

[해양학/천문학/빅데이터]

• saimang0804@gmail.com

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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