결측치 처리는 데이터 전처리 과정에서 매우 중요한 단계입니다. 결측치가 있는 데이터를 잘못 처리하면 분석 결과에 큰 영향을 미칠 수 있기 때문에, 이를 적절히 처리하는 것이 중요합니다.결측값 처리결측치 확인 (Identifying Missing Data)먼저 데이터셋 내에 결측치가 어디에 있는지 확인해야 합니다.R에서 결측치를 확인하는 주요 방법은 is.na() 함수입니다.이 함수는 주어진 데이터셋에서 결측치가 있는 위치를 논리값(참/거짓)으로 반환합니다.# 결측치 확인하기is.na(data)이 코드는 데이터셋 data의 모든 값을 검사하여 결측치가 있는 위치를 TRUE로 표시하는 논리 행렬을 반환합니다.일반적으로 sum() 함수를 함께 사용하여 결측치의 총 개수를 확인할 수 있습니다.# 데이터프레임 전..

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..

ggplot2는 R의 시각화 패키지 중 가장 강력하고 유연한 도구로, 데이터를 시각적으로 효과적으로 표현할 수 있습니다.ggplot2는 그래프를 층(layer)으로 쌓아올리듯이 구성합니다.이 패키지는 "Grammar of Graphics"에 기반한 구조적인 접근 방식을 제공하여, 데이터를 효과적으로 시각화할 수 있도록 도와줍니다.ggplot2 패키지를 이용한 시각화기본 구조ggplot2의 시각화는 기본적으로 ggplot() 함수와 aes() 함수를 사용하여 시작됩니다.ggplot() 함수: 이 함수는 시각화를 시작하는 기본 틀을 만듭니다. ggplot()은 주로 데이터 프레임을 입력받고, 그 위에 여러 지오메트리 레이어(geom layers)를 추가하여 그래프를 완성합니다.aes() 함수: aesthet..

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..

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 ..

R은 강력한 데이터 분석 및 시각화 도구로서, 다양한 함수들을 통해 데이터를 효율적으로 처리하고 분석할 수 있습니다. 특히, R에서 제공하는 기본 함수들은 데이터 조작, 탐색, 통계 계산, 시각화 등 여러 작업을 손쉽게 수행할 수 있도록 도와줍니다. 이 글에서는 R에서 자주 사용되는 기본 함수들을 정리하여 소개하고자 합니다. R을 처음 접하신 분들이나, 기본기를 다시 점검하고 싶은 분들에게 유용한 참고자료가 되기를 바랍니다.R에서 자주 사용하는 기본 함수기본 연산 및 통계 함수sum(x):벡터 x의 모든 요소를 더한 값을 반환합니다.예: sum(c(1, 2, 3, 4))은 10을 반환합니다.mean(x):벡터 x의 평균을 계산합니다. 이는 모든 요소의 합을 요소의 개수로 나눈 값입니다.예: mean(c(..