섹션 3. Chapter 03 데이터 종류 (Youtube HelloJany)

■ 데이터 구조

 

-단일형 데이터, 다중형 데이터

단일형 데이터: 한 가지 데이터 타입만 있음

다중형 데이터: 두 가지 이상 데이터 타입이 있음

 

-차원에 따른 분류

 

-데이터 구조의 가장 기본인 벡터

  · 숫자형 벡터

ex_vector1 <- c(-1,0,1)
str(ex_vector1)    # 변수의 속성 확인
length(ex_vector1)    # 변수의 길이 확인

 

  · 문자형 벡터

ex_vector2 <- c("HI", 'Hello')
ex_vector3 <- c("1", "2", "3")

 

  · 논리형 벡터

ex_vector5 <- c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE)

 

# 문자 쓰다가 ctrl + space bar 누르면 자동완성됨

# 변수 지우고 싶으면 우측 위 창 빗자루 누르거나 rm(ex_vector1) 와 같이 작성 후 ctrl + enter

 

-벡터를 행/열로 구성한 행렬, 행렬의 확장인 배열

matrix(변수명, nrow = 행 개수, ncol = 열 개수)

데이터 넣는 순서 행열 전환: matrix(변수명, nrow = 행 개수, ncol = 열 개수, byrow = T)    

> matrix(x, nrow = 2, ncol = 3)
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    3    5
[2,]    2    4    6

> matrix(x, nrow = 2, ncol = 3, byrow = T)
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    2    3
[2,]    4    5    6

 

-배열

array(변수명, dim = c(행 수, 열 수, 차원 수))

> y <- c(1:6)
> array(y, dim=c(2,3,4))
, , 1

     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    3    5
[2,]    2    4    6

, , 2

     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    3    5
[2,]    2    4    6

, , 3

     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    3    5
[2,]    2    4    6

, , 4

     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    3    5
[2,]    2    4    6

 

-리스트

리스트는 1차원이며, 다중형 데이터

> list1 <- list(c(1,2,3), "Hello")
> list1
[[1]]
[1] 1 2 3

[[2]]
[1] "Hello"

 

-데이터 프레임

data.frame(변수명1, 변수명2, ..., 변수명 n)

ID <- c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)
SEX <- 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")

dataframe_ex <- data.frame(ID, SEX, AGE, AREA)
dataframe_ex

> dataframe_ex
   ID SEX AGE AREA
1   1   F  50 서울
2   2   M  40 경기
3   3   F  28 제주
4   4   M  50 서울
5   5   M  27 서울
6   6   F  23 서울
7   7   F  56 경기
8   8   F  47 서울
9   9   M  20 인천
10 10   F  38 경기

 

View 함수 사용시 표로 확인. 오름차순, 내림차순 정렬 기능

View(dataframe_ex)