데이터 결합 및 집계 (Data Merging and Aggregation)데이터 결합과 집계는 데이터 전처리 과정에서 매우 중요한 단계로, 여러 데이터 소스를 통합하거나 데이터를 요약하여 분석에 필요한 정보를 추출할 때 사용됩니다. 이 과정은 데이터의 일관성을 유지하고, 분석의 정확성을 높이는 데 필수적입니다.데이터 결합 (Data Merging)데이터 결합은 두 개 이상의 데이터 프레임을 결합하여 하나의 통합된 데이터 세트를 만드는 과정입니다. R에서 데이터 결합은 주로 merge() 함수를 사용하여 수행됩니다. 이 과정은 SQL의 조인(join) 연산과 유사합니다. merge() 함수 merge() 함수는 두 데이터 프레임을 공통 열을 기준으로 결합합니다. 결합 방식에는 내부 조인(inner joi..

기초 통계 분석은 데이터를 이해하고 설명하기 위한 첫 번째 단계로, 데이터의 주요 특성을 요약하고 시각화하는 데 중점을 둡니다.R 프로그래밍에서는 다양한 기본 함수를 사용해 이러한 분석을 쉽게 수행할 수 있습니다.기초 통계 분석기본 통계량 계산평균(mean): 데이터의 중심 위치를 나타내며, R에서는 mean() 함수를 사용해 계산합니다.mean_value 중앙값(median): 데이터를 크기 순으로 정렬했을 때 중앙에 위치한 값으로, 이상치에 영향을 덜 받습니다. R에서는 median() 함수로 계산합니다.median_value 분산(var) 및 표준편차(sd): 데이터가 평균을 중심으로 얼마나 퍼져 있는지를 나타냅니다. 분산은 var(), 표준편차는 sd() 함수로 계산합니다.variance 범위(r..

객체 지향 프로그래밍객체(Object)란 무엇인가? 객체는 데이터와 그 데이터에 관련된 함수(동작)를 포함하는 하나의 단위입니다. 예를 들어, 숫자 5는 하나의 객체입니다. 이 숫자 5는 데이터(숫자 값)를 가지고 있으며, 그 데이터에 적용할 수 있는 함수(예: 더하기, 빼기)가 있습니다.R에서 사용되는 대부분의 데이터(벡터, 리스트, 데이터 프레임 등)는 객체라고 생각할 수 있습니다.클래스(Class)란 무엇인가? 클래스는 객체의 청사진입니다. 즉, 특정 유형의 객체들이 어떻게 생기고, 어떤 동작을 할 수 있는지를 정의하는 틀입니다. 예를 들어, 사람(Person)이라는 클래스를 정의하면, 이 클래스를 기반으로 여러 사람 객체(예: John, Alice)를 만들 수 있습니다.객체는 어떤 클래스로 만들어..

R에서는 기본 그래픽 시스템과 ggplot2 외에도, 보다 고급화된 시각화를 위한 다양한 패키지를 제공합니다.이 중에서도 특히 lattice, shiny, plotly는 복잡한 데이터 시각화와 상호작용을 가능하게 하는 강력한 도구입니다.고급 시각화 기법Lattice 패키지lattice 패키지는 고급 다변량 그래프를 그릴 수 있도록 설계된 강력한 그래픽 시스템입니다. lattice는 ggplot2와 마찬가지로 "Trellis Graphics"라는 개념을 바탕으로 여러 변수의 상호작용을 시각화하는 데 중점을 둡니다. 다중 플롯이나 복잡한 데이터 구조를 시각화할 때 매우 유용합니다. xyplot() 함수: lattice의 기본 함수 중 하나로, 산점도(scatter plot)를 그립니다. ggplot2와 달리..

데이터 분석에서 시각화는 데이터를 이해하고 해석하는 데 중요한 역할을 합니다. 시각화는 복잡한 데이터를 간단하고 직관적으로 표현할 수 있는 도구로, R은 이러한 시각화를 위한 다양한 도구와 패키지를 제공합니다. 이번 글에서는 R에서 제공하는 기본 그래픽 시스템을 활용한 시각화 방법에 대해 살펴보겠습니다.데이터 시각화 도구 및 패키지R에서 데이터 시각화는 데이터를 탐색하고 인사이트를 얻기 위해 매우 중요한 단계입니다.R은 다양한 시각화 도구와 패키지를 제공하며, 그 중에서도 기본 그래픽 시스템과 ggplot2 패키지가 가장 널리 사용됩니다.기본 그래픽 시스템 R의 기본 그래픽 시스템은 R에 내장된 함수들로 간단한 시각화를 빠르게 생성할 수 있습니다. 예시# 기본 플롯 함수 사용 예시x plot(): 가장 ..

데이터 프레임은 R에서 가장 많이 사용되는 데이터 구조 중 하나로, 행과 열로 구성된 2차원 데이터 구조입니다.각각의 열은 벡터로 구성되며, 서로 다른 데이터 유형을 가질 수 있습니다.데이터 프레임은 주로 통계 분석이나 데이터 과학 작업에서 사용됩니다.데이터 프레임 생성 (data.frame() 함수 사용)data.frame() 함수는 R에서 데이터 프레임을 생성할 때 사용되는 가장 기본적인 함수입니다.여러 벡터를 모아 데이터 프레임으로 변환할 수 있습니다.기본적인 데이터 프레임 생성# 벡터로 데이터 프레임 생성name 위의 코드에서 name, age, gender라는 세 개의 벡터를 결합하여 데이터 프레임을 생성했습니다.각 벡터는 데이터 프레임의 열이 되며, 행은 벡터의 요소에 해당합니다. 위에서 생성..

조건문과 반복문은 프로그래밍에서 매우 중요한 기본 개념입니다.R에서도 이들을 활용하여 복잡한 논리적 흐름을 제어하고, 반복 작업을 수행할 수 있습니다.이번 글에서는 조건문과 반복문의 기본 구조와 사용법, 그리고 break와 next를 사용한 반복문 제어 방법을 체계적으로 설명하겠습니다.조건문 (if, else, else if)의 사용법조건문은 프로그램이 특정 조건에 따라 다른 일을 하도록 할 때 사용됩니다. 이를 통해 코드가 조건에 맞게 실행될 수 있습니다.R에서 조건문은 if, else if, else 키워드를 사용해 구현할 수 있습니다. if 조건문if 조건문은 가장 기본적인 형태의 조건문입니다. 조건이 참(TRUE)일 때만 특정 코드를 실행합니다. 구조:if (조건) { # 조건이 참일 때 실행될..

R에서 사용자 정의 함수를 작성하는 것은 반복적인 작업을 자동화하고, 코드를 보다 효율적이고 재사용 가능하게 만드는 데 중요한 역할을 합니다. 사용자 정의 함수는 기본적인 연산을 수행하는 간단한 함수부터 복잡한 분석 작업을 수행하는 함수까지 다양하게 활용될 수 있습니다. 이번 글에서는 R에서 사용자 정의 함수를 작성하고 사용하는 방법에 대해 자세히 알아보고, 실용적인 예시들을 통해 이를 이해하는 데 도움을 드리고자 합니다.사용자 정의 함수 생성R에서 사용자 정의 함수는 코드의 재사용성을 높이고, 특정 작업을 반복적으로 수행할 때 매우 유용합니다.기본 사용자 정의 함수 생성함수 생성 구문 R에서 함수를 정의하는 기본 구문은 밑과 같습니다.function_name unction_name: 함수를 호출할 때 ..