[R] 입문하기

#R의 변수선언 

a <- 1
b <- 2
c <- 3
a
# R에서는 변수를 벡터라고 부른다. 
# 언어의 변수, 조건문, 그 언어만의 특성이 있는데 이 것들을 익히면 모든 언어를 익힐 수 있음. 

a + b + c

var1 <- c(1,2,3,4,5)
var1[3]
#R에서는 list의 indexing은 1부터 시작한다. 컴퓨터 언어들이 0부터 시작하는 이유는 메모리를 아끼기 위해서 

var1 + 20 
#벡터 연산 (for문을 쓰게되면 속도가 느림)
#데이터 분석할때 for문을 쓰면 퇴근 못할지도! ^~^

var3 <- c(1:10)
help(c) #help를 사용하면 알려준다


var4 <- "Hello"
var5 <- 'Hello'

var6 <- c("Hi", "Hello")

var4 + "Hi"




english <- c(90, 80, 60, 70)
math <- c(50, 60, 100, 20)

#data.frome
df_midterm <- data.frame(english, math)
df_midterm

mean(df_midterm$english) #변수의 컬럼에 접근할 때에는 $를 사용한다. 

df_midterm <- data.frame(english = c(90, 80, 60, 70),
                         math = c(50, 60, 100, 20),
                         class = c(1, 1, 2, 2))

install.packages("readxl") #엑셀 읽기 
library(readxl) #설치하고 메모리에 올린다. 

setwd("/Users/iris/Documents/R")
getwd("./data/excel_exam.xlsx")
#/Users/iris/Documents/R/data/excel_exam.xlsx

read_excel("../data/excel_exam.xlsx") #상대경로 
#/Users/iris/Documents/data/excel_exam.xlsx

read_excel("/Users/iris/Documents/R/Data/excel_exam.xlsx") #절대경로 
# ../-> 상위폴더 
# ./ -> 현재폴더 


df_exam <- read_excel("./data/excel_exam.xlsx")

head(df_exam) #앞 6개 데이터 보기, 더 보고싶으면 head(df_exam, 보고싶은 값) 
tail(df_exam) #뒤 6개 데이터 보기, 더 보고싶으면 tail(df_exam, 보고싶은 값)  
dim(df_exam) #row, column값 찾는 함수 
str(df_exam) #속성 
summary(df_exam) #기술통계값
#결측치 확인 (row값에 데이터가 없음)

# install.packages("ggplot2")
# R이 시각화가 강한 이유는 ggplot2 때문! cheatsheet를 적극 활용하자 
library(ggplot2)

mpg #ggplot2에 들어있는 자동차 정보 
dim(mpg)

#변수명 바꾸기 
head(mpg)

df_raw <- data.frame(var1 = c(1, 2, 1),
                     var2 = c(2,3,2 ))

df_raw
names(df_raw) <- c("v1", "v2") #변수들 이름을 바꾸기 

names(mpg)

install.packages("dplyr")
library(dplyr) #R을 시작할때에는 library를 제일 상단에 올려두고 시작한다. 이것만 봐도 어떤 코드인지 알 수 있도록.

rename(df_raw, variable2 = v2)
df_raw

#r은 삭제 명령어가 없다. 메모리에 계속 남아있음. 

tmp <-c(100:120)
tmp
tmp <- tmp[-10] #이렇게 지워짐 

tmp[c(8,9)]
tmp <- tmp[-c(8,9)]
tmp

mpg[c(1,2,3)]
mpg[-c(1,2,3)] #하나만 썼을 때, 

View(mpg)
# c에 내가 보고싶은 인덱싱 보면 됨. 

#mpg[행, 열]
mpg[c(1,2,3), c(1,2)]

# 분석할 때, 데이터 만들일 거의 없음. 데이터 읽어온다. 
# db계정주고 여기서 가져와서 쓰라고 말해줌.

#파생변수 : total만들기 
df_midterm$total <- df_midterm$english + df_midterm$math 
df_midterm