R Markdown

This is an R Markdown document. Markdown is a simple formatting syntax for authoring HTML, PDF, and MS Word documents. For more details on using R Markdown see http://rmarkdown.rstudio.com.

When you click the Knit button a document will be generated that includes both content as well as the output of any embedded R code chunks within the document. You can embed an R code chunk like this:

summary(cars)
##      speed           dist       
##  Min.   : 4.0   Min.   :  2.00  
##  1st Qu.:12.0   1st Qu.: 26.00  
##  Median :15.0   Median : 36.00  
##  Mean   :15.4   Mean   : 42.98  
##  3rd Qu.:19.0   3rd Qu.: 56.00  
##  Max.   :25.0   Max.   :120.00

Including Plots

You can also embed plots, for example:

Note that the echo = FALSE parameter was added to the code chunk to prevent printing of the R code that generated the plot.

# 2) 함수의 개념
a<-c(1,2,3)
a
## [1] 1 2 3
mean(a)     #평균
## [1] 2
max(a)      #최댓값
## [1] 3
min(a)      #최소값
## [1] 1
median(a)   #평균값
## [1] 2
# 3)패키지
library(ggplot2)
data("diamonds")
df<-diamonds
df
## # A tibble: 53,940 × 10
##    carat cut       color clarity depth table price     x     y     z
##    <dbl> <ord>     <ord> <ord>   <dbl> <dbl> <int> <dbl> <dbl> <dbl>
##  1  0.23 Ideal     E     SI2      61.5    55   326  3.95  3.98  2.43
##  2  0.21 Premium   E     SI1      59.8    61   326  3.89  3.84  2.31
##  3  0.23 Good      E     VS1      56.9    65   327  4.05  4.07  2.31
##  4  0.29 Premium   I     VS2      62.4    58   334  4.2   4.23  2.63
##  5  0.31 Good      J     SI2      63.3    58   335  4.34  4.35  2.75
##  6  0.24 Very Good J     VVS2     62.8    57   336  3.94  3.96  2.48
##  7  0.24 Very Good I     VVS1     62.3    57   336  3.95  3.98  2.47
##  8  0.26 Very Good H     SI1      61.9    55   337  4.07  4.11  2.53
##  9  0.22 Fair      E     VS2      65.1    61   337  3.87  3.78  2.49
## 10  0.23 Very Good H     VS1      59.4    61   338  4     4.05  2.39
## # ℹ 53,930 more rows
# 2장: R의 데이터 구조
# 01) 벡터 : 데이터 구성의 가장 기본 단위
             # 벡터를 생성하는 함수 c()
            
# 02) 벡터의 속성을 확인하는 함수
x<-c(1,2,3)
mode(x)              #데이터 유형의 세부 단위 확인
## [1] "numeric"
is.numeric(x)        #데이터 유형이 실수(소수와 정수를 포함한 모든 숫자)이면 TRUE
## [1] TRUE
is.logical(x)        #데이터 유형이 문자(일련의 문자열로 구성)이면 ~
## [1] FALSE
is.character(x)      #데이터 유형이 참과 거짓값으로 구성되어 있으면 ~
## [1] FALSE
length(x)            #벡터의 원소 개수
## [1] 3
# 03) 벡터의 생성
# ①수치형 벡터
a<-10
a
## [1] 10
class(a)
## [1] "numeric"
# ② 두 개 이상 값의 벡터
x<-c(1,10)
y<-c("apple","melon")
xy<-c(x,y)
xy
## [1] "1"     "10"    "apple" "melon"
# ③범주형 벡터
a<-c(1,3,1,3)
class(a)
## [1] "numeric"
a
## [1] 1 3 1 3
a*3
## [1] 3 9 3 9
b<-factor(c(1,3,1,3))
b
## [1] 1 3 1 3
## Levels: 1 3
class(b)
## [1] "factor"
levels(b)
## [1] "1" "3"
b*3
## Warning in Ops.factor(b, 3): '*' not meaningful for factors
## [1] NA NA NA NA
#벡터의 접근 (인덱싱)
x<-c("a","b","c")
x[1]
## [1] "a"
x[-1]
## [1] "b" "c"
x[c(1,2)]
## [1] "a" "b"