11. R의 기본 문법과 데이터 조작 심화 - 벡터와 리스트 조작

벡터와 리스트는 R에서 데이터를 저장하고 조작하는 기본적인 데이터 구조입니다.

이 두 가지를 효과적으로 사용하는 것은 R에서 데이터 분석을 수행하는 데 매우 중요합니다.

이번 글에서는 벡터와 리스트의 생성, 조작 방법, 그리고 lapply()와 sapply() 함수를 사용하여 리스트에 함수를 적용하는 방법에 대해 설명하겠습니다.

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벡터 생성 및 인덱싱

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벡터 생성

 

벡터는 동일한 데이터 유형의 값들을 저장하는 1차원 배열입니다. 벡터를 생성하는 가장 기본적인 방법은 c() 함수를 사용하는 것입니다.

 

• c() 함수
  • 구조: c(element1, element2, ...)

vec <- c(1, 2, 3, 4, 5)

이 코드는 숫자 1부터 5까지를 포함하는 벡터 vec을 생성합니다.

• : 연산자
  • 숫자의 연속적인 범위를 생성할 때 : 연산자를 사용합니다.

vec <- 1:5  # 결과: c(1, 2, 3, 4, 5)

이 코드는 1부터 5까지의 연속된 숫자를 포함하는 벡터를 생성합니다.

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벡터 인덱싱

 

벡터의 특정 요소에 접근하거나, 벡터의 하위 집합을 선택하려면 인덱싱을 사용합니다. R에서 인덱스는 1부터 시작합니다.

 

• 기본 인덱싱:
  • 구조: vector[index]

vec <- c(10, 20, 30, 40, 50)
vec[3]  # 결과: 30 (세 번째 요소)

• 벡터 인덱싱 : 인덱스를 벡터로 지정하여 여러 요소를 한 번에 선택할 수 있습니다.

vec[c(2, 4)]  # 결과: c(20, 40) (두 번째와 네 번째 요소)

• 조건에 따른 인덱싱 : 조건문을 사용해 특정 조건을 만족하는 요소를 선택할 수 있습니다.

vec[vec > 25]  # 결과: c(30, 40, 50) (25보다 큰 값들)

 

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리스트 생성 및 요소 접근

리스트는 서로 다른 데이터 유형을 포함할 수 있는 1차원 데이터 구조입니다. 벡터와 달리 리스트는 숫자, 문자, 논리값, 심지어 다른 리스트까지 포함할 수 있습니다.

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리스트 생성

 

리스트를 생성하려면 list() 함수를 사용합니다.

• list() 함수:
  • 구조: list(element1, element2, ...)

my_list <- list(name = "Alice", age = 25, scores = c(90, 95, 85))

이 코드는 세 가지 요소(이름, 나이, 점수)를 포함하는 리스트를 생성합니다. 요소에 이름을 지정하면 나중에 접근할 때 유용합니다.

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리스트 요소 접근

 

리스트의 요소에 접근하는 방법에는 여러 가지가 있습니다.

• $ 연산자 : 요소 이름을 사용하여 리스트 요소에 접근합니다.

my_list$name  # 결과: "Alice"

• [[ ]] 연산자 : 인덱스를 사용하여 리스트 요소에 접근합니다.

my_list[[2]]  # 결과: 25 (두 번째 요소)

• [ ] 연산자 : 리스트의 하위 리스트를 반환합니다. 인덱싱 결과는 리스트 형식으로 반환됩니다.

my_list[2]  # 결과: list(age = 25)

 

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벡터와 리스트의 길이, 요소 추가 및 제거

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벡터와 리스트의 길이 확인

 

벡터나 리스트의 길이를 확인하려면 length() 함수를 사용합니다.

• length() 함수:
  • 구조: length(object)

length(vec)  # 결과: 5 (벡터 vec의 길이)
length(my_list)  # 결과: 3 (리스트 my_list의 길이)

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요소 추가

 

• 벡터에 요소 추가 : 벡터에 요소를 추가할 때는 c() 함수를 사용해 기존 벡터와 새로운 요소를 결합합니다

vec <- c(vec, 60)  # 결과: c(10, 20, 30, 40, 50, 60)

• 리스트에 요소 추가 : 리스트에 요소를 추가할 때는 인덱스 또는 이름을 사용하여 새 요소를 할당합니다.

my_list$gender <- "Female"
# 또는
my_list[[4]] <- "Female"

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요소 제거

 

• 벡터에서 요소 제거 : 특정 요소를 제거하려면 음수 인덱스를 사용하여 그 요소를 제외한 나머지 요소를 반환합니다.

vec <- vec[-3]  # 결과: c(10, 20, 40, 50, 60) (세 번째 요소 제거)

• 리스트에서 요소 제거 : 리스트에서 요소를 제거하려면 NULL을 할당합니다.

my_list$age <- NULL  # 결과: 나이(age) 요소 제거

 

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lapply()와 sapply()를 사용해 리스트에 함수 적용

R에서는 lapply()와 sapply() 함수를 사용하여 리스트의 각 요소에 함수를 적용할 수 있습니다.

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lapply() 함수

 

리스트의 각 요소에 주어진 함수를 적용하고, 결과를 리스트로 반환합니다.

• 구조: lapply(list, function)

my_list <- list(a = 1:5, b = 6:10)
result <- lapply(my_list, sum)  # 결과: list(a = 15, b = 40)

이 코드는 리스트 my_list의 각 요소에 sum() 함수를 적용하여 각 벡터의 합을 계산하고, 그 결과를 리스트로 반환합니다.

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sapply() 함수

 

lapply()와 유사하지만, 결과를 벡터나 행렬로 반환합니다. 리스트 요소의 길이가 동일하거나 간단한 데이터일 때 유용합니다.

• 구조: sapply(list, function)

result <- sapply(my_list, sum)  # 결과: c(a = 15, b = 40)

이 코드는 lapply()와 동일한 작업을 수행하지만, 결과를 벡터로 반환합니다.

 

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정리

• 벡터 생성 및 인덱싱: c() 함수와 : 연산자를 사용하여 벡터를 생성하고, 인덱싱을 통해 특정 요소에 접근합니다.
• 리스트 생성 및 요소 접근: list() 함수로 리스트를 생성하며, $, [[ ]], [ ] 연산자를 사용하여 리스트 요소에 접근합니다.
• 벡터와 리스트의 길이, 요소 추가 및 제거: length() 함수를 사용해 길이를 확인하고, 벡터와 리스트에 요소를 추가하거나 제거할 수 있습니다.
• lapply()와 sapply(): 리스트의 각 요소에 함수를 적용할 때 lapply()는 리스트를 반환하고, sapply()는 벡터나 행렬을 반환합니다.

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이번 글에서는 R에서 데이터 분석의 기본이 되는 벡터와 리스트의 생성, 조작 방법을 살펴보았습니다. 벡터와 리스트는 R의 강력한 데이터 구조로, 이를 효과적으로 활용하면 복잡한 데이터 분석 작업도 쉽게 처리할 수 있습니다. 특히, lapply()와 sapply() 함수는 리스트에 함수를 적용할 때 매우 유용하므로 잘 숙지하고 있으면 좋습니다. 

감사합니다!