R 프로그램에서 파일 읽기 및 쓰기는 데이터 분석과 시각화를 위해 중요한 작업입니다.다양한 파일 형식에 따라 R에서 파일을 읽고 쓸 수 있는 함수들이 다르며, 각기 다른 데이터 구조를 다룰 수 있습니다.이번 글에서는 데이터를 다룰 수 있도록 파일 형식에 따라 읽고 쓰는 방법에 대해 설명하겠습니다.RData 및 RDS 파일RData 및 RDS 파일 형식은 R 객체를 저장하거나 불러올 때 유용합니다.RData 파일 읽기 및 쓰기RData는 load()와 save() 함수를 사용하여 R 환경 내의 여러 객체를 한 번에 저장하고 불러올 수 있습니다.save(data, file = "파일경로/파일이름.RData")load("파일경로/파일이름.RData")RDS 파일 읽기 및 쓰기readRDS()와 saveRDS(..

이번 글에서도 저번 글에 이어 R의 변수와 데이터 타입 및 구조에 대해 이어 내용을 설명하려고 합니다.저번 글에서는 데이터 구조 중에서 데이터프레임까지 설명을 했으며, 이번 글에서는 배열(array), 데이터의 요약, 데이터 타입 확인 및 활용 함수에 대한 설명이 이루어질 예정입니다.R의 데이터 종류(구조)배열 (Array)배열(Array)은 R에서 다차원 데이터를 저장하기 위한 데이터 구조로, 동일한 데이터 타입의 데이터를 2차원 이상의 형태로 저장할 수 있습니다. 배열은 행렬의 확장된 개념으로, 행렬이 2차원인 것과 달리 배열은 3차원, 4차원 등 여러 차원을 가질 수 있습니다. 배열은 주로 다차원 데이터를 처리하거나 분석할 때 사용됩니다.배열의 생성배열은 array() 함수를 사용하여 생성합니다. ..

이번 글에서는 저번 글에 이어 R의 변수와 데이터 타입 및 구조에 대해 이어 내용을 설명하려고 합니다.저번 글에서는 데이터 구조 중에서 벡터까지 설명을 했으며, 이번 글에서는 리스트, 행렬과 데이터프레임에 대한 설명이 이루어질 예정입니다.R의 데이터 종류(구조)R에서는 다양한 데이터 구조가 있으며, 각 구조는 특정 형태로 데이터를 저장하는 방법을 제공합니다.리스트 (List)R에서 가장 유연하고 강력한 데이터 구조 중 하나로, 서로 다른 데이터 타입을 가진 객체들을 하나의 구조 안에 저장할 수 있는 1차원 데이터 구조입니다.리스트는 벡터와 달리 각 요소가 서로 다른 데이터 타입을 가질 수 있으며, 이러한 요소들은 숫자, 문자, 논리형, 벡터, 행렬, 데이터 프레임 등 다양한 R 객체일 수 있습니다.리스트..

변수와 데이터 타입은 R 프로그래밍의 가장 기본적인 개념입니다. 데이터를 저장하고 조작하기 위해서는 변수를 사용해야 하며, 각 변수는 특정한 데이터 타입을 가집니다. 데이터 타입을 정확히 이해하면, 데이터를 올바르게 처리하고 분석할 수 있습니다.변수 할당 및 사용법변수란 무엇인가?변수는 데이터를 저장하는 공간으로 나중에 이 값을 사용하거나 조작할 수 있게 해줍니다. 변수에 값을 할당하면, R은 해당 값을 메모리에 저장하고 그 값을 참조할 수 있는 이름(변수명)을 부여합니다.변수명은 사용자가 정의할 수 있으며, 변수에 값을 할당하는 방식은 다음과 같습니다.변수 할당 방법R에서 변수를 할당하는 방법은 두 가지가 있습니다:할당 연산자 : 가장 일반적인 변수 할당 방법입니다.예: x 이 코드에서 숫자 10이 변..

R은 통계 분석과 데이터 시각화를 위한 강력한 프로그래밍 언어이며, 다양한 기능을 추가하기 위해 많은 패키지가 개발되었습니다. 이번 목차에서 이러한 R 패키지에 대한 설명들을 하도록 하겠습니다.R package 설치 및 불러오기R package란?R 패키지는 특정 작업을 수행하기 위한 함수, 데이터, 코드 등을 모아놓은 집합체로 다양한 분야의 분석도구를 제공합니다.예를 들어, 데이터 시각화 패키지인 ggplot2, 데이터 조작 패키지인 dplyr, 생물정보학 분석을 위한 Bioconductor 등이 있습니다. 각 패키지는 특정 기능을 효율적으로 수행할 수 있도록 도와줍니다.패키지 설치R 패키지는 CRAN(Comprehensive R Archive Network)이라는 중앙 저장소에 저장되어 있으며, 이를..

R이란?R은 통계 분석과 그래프 작성 및 데이터 과학에 특화된 프로그래밍 언어이자 개발 환경입니다.생물정보학은 생물학적 데이터를 분석하고 해석하는 학문으로, 유전자 서열, 단백질 구조, 유전자 발현 데이터 등 다양한 형태의 데이터를 다룹니다.R은 이러한 데이터의 분석을 효율적으로 수행할 수 있도록 다양한 패키지와 기능을 제공합니다.역사와 배경R은 1990년대 중반 뉴질랜드 오클랜드 대학교의 로스 이하카(Ross Ihaka)와 로버트 젠틀맨(Robert Gentleman)에 의해 개발되었습니다.이름 'R'은 개발자 이름의 첫 글자에서 따온 것이며, 통계 계산 소프트웨어인 'S' 언어에서 영향을 받았습니다.특징오픈 소스: R은 GNU GPL 라이선스 하에 무료로 제공됩니다.강력한 패키지 시스템: CRAN(C..

이번 글 또한 내용 공유의 목적이 아닌 scikit-learn 라이브러리에 대해 언제든 내용을 확인할 수 있게 만든 노트 목적의 글입니다.다른 분들도 필요하다면 언제든 참고하셔도 좋습니다.scipy란?SciPy는 파이썬을 위한 오픈 소스 라이브러리로, 과학 기술 계산을 위한 다양한 수치 알고리즘과 도구를 제공합니다.수치적 선형 대수, 통계, 최적화, 신호 처리 등 다양한 과학적 계산 작업을 수행하는 데 유용합니다.역사 및 배경SciPy는 2001년 Travis Oliphant와 다른 기여자들에 의해 시작되었습니다.NumPy와 긴밀히 연동되며, 특히 과학 및 공학 분야의 연구자와 개발자들 사이에서 널리 사용되고 있습니다.설치 방법SciPy은 pip을 통해 간단하게 설치할 수 있습니다.다음 명령어를 통해 설..

이번 글은 내용 공유의 목적이 아닌 scikit-learn 라이브러리에 대해 언제든 내용을 확인할 수 있게 만든 노트 목적의 글입니다.다른 분들도 필요하다면 언제든 참고하셔도 좋습니다.scikit-learn이란?scikit-learn은 Python을 위한 오픈 소스 머신러닝 라이브러리입니다.다양한 분류, 회귀, 클러스터링 알고리즘뿐만 아니라 전처리, 모델 선택 및 평가를 위한 도구들을 제공합니다.단순하면서도 강력한 API 덕분에 데이터 과학자와 엔지니어들이 손쉽게 머신러닝 모델을 구현하고 실험할 수 있습니다.역사 및 배경scikit-learn은 2007년 David Cournapeau가 Google Summer of Code 프로젝트로 시작했습니다.이후 여러 개발자들의 기여를 통해 발전해왔으며, 현재는 ..