2023.02.20

<코드>

print("Hello world")
print('good morning vietnam')
help(print)
x<-13
pi<-3.15
a<-c(10,20,30)
a1<-(10:15)
a2<-seq(10,15)
a3<-seq(1,10,by=4)
a4<-seq(10,1,by=-3)
x<-"hello world"
y<-'good moring vietnam'
z<-c('good','morning','vietnam')

<결과>

> print("Hello world")
[1] "Hello world"

> print('good morning vietnam')
[1] "good morning vietnam"

> help(print)

> x<-13

> pi<-3.15

> a<-c(10,20,30)

> a1<-(10:15)

> a2<-seq(10,15)

> a3<-seq(1,10,by=4)

> a4<-seq(10,1,by=-3)

> x<-"hello world"

> y<-'good moring vietnam'

> z<-c('good','morning','vietnam')

변수안에 들어있는 값을 확인 할 수 있다.

---

	1	2	n
단일	벡터 vector	행렬 matrix	배열 array
다중	리스트 list	데이터 프레임 data frame	-

<행렬 코드>

m1<-matrix(x,nrow=2,ncol=3)

<결과>

세로우선

1	3	5
2	4	6

<행렬 코드>

m1<-matrix(x,nrow=2,ncol=3,byrow=T)

<결과>

가로우선

1	2	3
4	5	6

<3차원 배열 코드>

a1<-array(x,dim=c(2,2,3))

<결과>

1

1	3
2	4

2

5	1
6	2

3

3	5
4	6

<리스트 코드>

list1<-list(c(1,2,3),"hello")
str(list1)

<결과>

str 결과	value

<리스트 코드>

list2<-list(2,3,4,'world',c('a','b','c'))
str(list2)

<결과>

str 결과	value

<코드>

id<-c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)
gender<-c('F',"M",'F','M','M','F',"F",'F','M','F')
age<-c(50,40,28,50,27,23,56,47,20,38)
area<-c('서울','경기','제주','서울','서울','서울','경기','서울','인천','경기')
df1<-data.frame(id,gender,age,area)
str(df1)

<결과>

str 결과		value

<코드>

# name, moblie,gender,city

name<-c('철수','영희','서희','지은','민호')
mobile<-c('24598547','54685235','78542865','98546215','42135268')
gender<-c('M','F','F','F','M')
city<-c('서울','경기','서울','서울','경기')
df2<-data.frame(name,mobile,gender,city)
str(df2)

<결과>

str결과		value

---

<엑셀 가져오는 코드>

install.packages('readxl') #readxl 패키지 설치
library(readxl) #readxl 패키지 로드
excel_data_ex<-read_excel('d:/r/source/data_ex.xls') #data_ex.xls 파일을 excel_data_ex로 저장

<결과>

install.packages	data파일 excel_data로 저장

execl txt - comma separated values

              - tab

<코드>

ex_data<-read.table('d:/r/source/data_ex.txt',header = T, skip=2)

<결과>

---

<코드>

varname<-c('id','gender','age','city')
id<-c(1,2,3,4,5)
gender<-c('f','m','f','m','f')
data.ex<-data.frame(id=id, gender=gender)
ex2_data<-read.table('d:/r/source/data_ex.txt',sep=',',col.names = varname)
save(data.ex,file='d:/r/source/data_xxx.rda')
write.csv(data.ex,file='d:/r/source/data_ex999.csv')
write.table(data.ex,file='d:/r/source/data_ex000.txt')
View(data.ex)

<결과>

ex2_data<-read.table('d:/r/source/data_ex.txt',sep=',',col.names = varname)	save(data.ex,file='d:/r/source/data_xxx.rda')
write.csv(data.ex,file='d:/r/source/data_ex999.csv')	write.table(data.ex,file='d:/r/source/data_ex000.txt')