For & If & Function

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1 for(반복문)

x <- 1:10

# 짝수 출력하기(print)
for (i in 1:length(x)){     
  if(x[i] %% 2 == 0)
    print(i)                 # print() 
}

## [1] 2
## [1] 4
## [1] 6
## [1] 8
## [1] 10

# for 반복문 후 벡터만들기
result <- c()
for (i in 1:length(x)){
  if(x[i] %% 2 == 0)             # 2로 나누어 나머지가 0인 입력값만 프린트
    result <- c(result, x[i])
}
result

## [1]  2  4  6  8 10

# 새로운열 생성
data("women")
women$AB <- ""     # c()와는 다름
str(women)

## 'data.frame':    15 obs. of  3 variables:
##  $ height: num  58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 ...
##  $ weight: num  115 117 120 123 126 129 132 135 139 142 ...
##  $ AB    : chr  "" "" "" "" ...

for (i in 1:length(women)){
  if(women[i,1] > mean(women$height)){
    women[i,3] <- "A"
  } else {women[i,3] <- "B"}
}
women

##    height weight AB
## 1      58    115  B
## 2      59    117  B
## 3      60    120  B
## 4      61    123   
## 5      62    126   
## 6      63    129   
## 7      64    132   
## 8      65    135   
## 9      66    139   
## 10     67    142   
## 11     68    146   
## 12     69    150   
## 13     70    154   
## 14     71    159   
## 15     72    164

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2 if(조건문)

# 조건 2개 일때 
if(4 %% 2==0) "짝수" else "홀수"

## [1] "짝수"

ifelse(4 %% 2==1, "짝수", "홀수")

## [1] "홀수"

# 조건 3개 일때
x <- 102

if (x %% 3 == 0) {
  y <- "3의 배수"
  print(y)
} else if (x %% 3 == 1) {
  y <- "나머지 1"
  print(y)
} else {
  y <- "나머지 2"
  print(y)
}

## [1] "3의 배수"

# 치환목적의 if
v2 <- c(10,20,30)

ifelse(v2==10, 'A','B')   

## [1] "A" "B" "B"

ifelse(v2 >30, 'A', ifelse(v2>20,'B','C'))

## [1] "C" "C" "B"

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3 function(함수)

odd.even <- function(x){
  if(x%%2==1) result <- "홀수" else result <- "짝수"
  print(result)
}
odd.even(1999)

## [1] "홀수"

odd.even(2000)

## [1] "짝수"

# 2개의 제곱합 구하기
sum_func_return <- function(x, y) { # default값을 지정하지 않아도 된다.
  res <- x^2 + y^2
  return(res)       #  cat(res)과 차이
}
sum_func_return(2,3)

## [1] 13

# numeric column 평균 구하기
res <- c()
numeric_col_means <- function(data){
  cols <- colnames(data)
  for(i in cols){
    tmp_col <- data[[i]]
    if(class(tmp_col) == "numeric"){
      col_avg <- mean(tmp_col)
      res <- c(res, col_avg)
    }
  }
  return(res)
}

str(iris)

## 'data.frame':    150 obs. of  5 variables:
##  $ Sepal.Length: num  5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ...
##  $ Sepal.Width : num  3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1 ...
##  $ Petal.Length: num  1.4 1.4 1.3 1.5 1.4 1.7 1.4 1.5 1.4 1.5 ...
##  $ Petal.Width : num  0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.3 0.2 0.2 0.1 ...
##  $ Species     : Factor w/ 3 levels "setosa","versicolor",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...

numeric_col_means(iris)

## [1] 5.843333 3.057333 3.758000 1.199333

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