R의 기본 명령

최근 통계의 학습을 실시하면서, 아웃풋도 하지 않으면-라고 생각하기 시작해, R을 사용해 아웃풋하고 있습니다. 그런 가운데, 공부한 지 얼마 안된 자신은 기억이 나쁘기 때문에, 몇 번이나 친숙한 커맨드에 관해서 조사하거나 버립니다.
굉장히 효율이 나쁘구나~라고 느끼기 시작했기 때문에 자신을 위해서도 여기에 자주(잘) 사용할 것 같은 커멘드를 기입해 두려고 생각합니다. R의 초학자도 이것을 보면 기본적인 것은 할 수 있게 되는 것이 아닐까 생각하기 때문에 함께 공부해 갑시다!

벡터 만들기

x <- c(1,2,3,4,5)
x
>[1] 1 2 3 4 5

수열 만들기

x <- 2:10
>[1]  2  3  4  5  6  7  8  9 10

x <- seq(2,10)
>[1]  2  3  4  5  6  7  8  9 10

#10個の等間隔の数になる
x <- seq(0,1 , length = 10)
> [1] 0.0000000 0.1111111 0.2222222 0.3333333 0.4444444 0.5555556
 [7] 0.6666667 0.7777778 0.8888889 1.0000000

요소 수 확인

x <- c(1,2,3,4,5)
length(x)
> [1] 5

요소끼리의 덧셈

x <- c(1,2,3,4,5)
y <- c(10 , 11 , 12 , 13 , 14)
x+y
>[1] 11 13 15 17 19

제곱근과 거듭제곱

y = 3
#平方根や累乗
sqrt(y)
>[1] 1.732051
y^2
>[1] 9

객체 확인

#lsはそれ以前に保存したデータや関数などの全てのオブジェクトを確認する
ls()
>[1] "x" "y"

객체 삭제

#指定したオブジェクトを削除
rm(x)

#一気にオブジェクトを削除する
rm(list=ls())

행렬 만들기

#matrix関数は行列を渡す。data:データ ,nrow:行数 ,ncol:列数,byrow:Trueにすると行順で埋めてくれる
x <- c(1,2,3,4,5,6)
y <- matrix(data = x , nrow = 2 , ncol = 3)
>     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    3    5
[2,]    2    4    6

#与えられた行列の行と列を返す関数
dim(y)
>[1] 2 3

#二つのベクトルから行列を作成
x <- 1:4
y <- 11:14
#関数を指定しなければ積になる
outer(x,y)
>     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]   11   12   13   14
[2,]   22   24   26   28
[3,]   33   36   39   42
[4,]   44   48   52   56

정규 분포에 따른 난수 생성

y <- rnorm(n=5)
>[1]  0.8822328 -1.5968493  2.2953004 -0.9707423  2.1028912

#何回もおんなじ乱数を取得したい場合set.seed()を使用
set.seed(1023)
y <- rnorm(n=5)

상관 계수를 구하다

y <- rnorm(n=1000)
x <- rnorm(n=1000)
cor(x,y)
>[1] -0.01911821

평균·분산·표준편차

x <- rnorm(n=1000)
# 平均
mean(x)
[1] 0.03052587

# 分散
var(x)
[1] 1.008603

#標準偏差
sd(x)
[1] 1.004293

sqrt(var(x)
[1] 1.004293

함수 만들기

f <- function(x,y){x-y}
f(4,22)
[1] -18

그래프 표시

#グラフの表示
plot(x,y)
plot(x,y,xlab = "x",ylab = "y")

출력한 플롯 저장

#pdfでの保存
pdf('figure.pdf')
plot(x,y,col='red')
dev.off()#グラフを閉じる

#jpegでの保存
jpeg('figure.jpg')
plot(x,y)
dev.off()#グラフを閉じる

데이터 로드

auto <- read.csv("./csv/Auto.csv")
fix(auto)#fixをしようすることによってウィンドウに表示されるようになる。

변수 이름 표시

#変数名の表示
names(auto)

[1] "mpg"          "cylinders"    "displacement" "horsepower"  
[5] "weight"       "acceleration" "year"         "origin"      
[9] "name"  

읽은 데이터의 크기 확인

#データの大きさの確認
dim(auto)
[1] 399   9

누락된 값 삭제

#欠損値の削除
auto <- na.omit(auto)
dim(auto)
[1] 392   9

데이터 요약

#データの要約
summary(auto)

#変数を指定して要約を見ることも可能
attach(auto)
summary(mpg)

가져온 데이터 플롯

#データをプロットする方法
plot(auto$cylinders,auto$mpg)

#最初にattachすることによって変数のみの指定でプロットすることが出来る
attach(auto)
plot(cylinders ,mpg)

양적 변수에서 질적 변수로 변경하여 상자 수염 다이어그램을 만들 수 있습니다.

#量的変数を質的変数に変換
cylinders <- as.factor(cylinders)
plot(cylinders , mpg)

산점도 행렬 만들기

pairs(~mpg + displacement + horsepower + weight+ acceleration ,auto , panel = panel.smooth)

히스토그램 만들기

#ヒストグラムの作成
hist(mpg)

요약

이번에는 초기본적인 R 커맨드를 정리해 보았습니다. 인수라든지의 설명이라든가는 “?function명”을 실시하는 것으로 확인할 수 있는 것이지만 인수의 상세가 신경이 쓰이는 경우는 부디 가려 마려 해 봐 주세요~있어!