패스트캠퍼스 환급챌린지 52일차 미션 (3월 23일) : 데이터 분석 Master Class 강의 후기

52일차!

 

파이썬 분석을 마치고 이제 R로 분석하는 여정을 시작했다!

R은 통계 및 데이터 분석에 강력한 도구이지만,

사용 빈도가 낮아 잊었던 기초부터 다시 잡고자 한다.

오늘 배운 내용은, 우선 변수는 데이터 값을 저장하는 데 사용되며, <- 또는 =을 이용해 할당한다는 것

또한 숫자 함수 예로는 sum(), mean() 등이 있어 수치 데이터를 쉽게 처리할 수 있다.

문자 함수로는 paste()와 toupper 등이 있어 문자열을 합치거나 패턴을 바꿀 수 있다.

특히 R의 강력함은 다양한 패키지에서도 나타나는데,

ggplot2로 복잡한 시각화를, dplyr로 데이터 조작을 손쉽게 할 수 있다.

(이 내용은 차차 다루는 것 같다!)

다르긴 하지만 파이썬과 함수가 비슷한 것들도 있어

쉽게 배울 수 있을 것 같다!

 

 

 

 

 

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Part 4. R _ 기초 개념

 

 

 

 

 

1. 변수

데이터를 저장하고 관리

 

- = or <- 를 사용하여 생성

- 숫자형 변수끼리 연산 가능

- 한 변수 안에 같은 타의 여러 개의 값을 넣을 수 있음

 

 

- 데이터 타입

# 숫자형
var_num <- c(1, 2, 3)

# 범주형
var_fac <- factor(c(1, 2, 3))

# 문자형
var_char <-'abc'

# 논리형
var_logic1 <- T
var_logic2 <- True

# 날짜형
var_date1 <- as.Date("2023-05-05")
var_date2 <- as.Date("23/05/05", format = "%y/%m/%d")


# 변수 안에 들어갈 수 있는 데이터
u1 <- NULL
u2 <- NA
u3 <- NaN
u4 <- Inf

 

 

 

2. 함수

# 함수 사용법 조회
?함수이름

- 특정 작업을 수행하기 위해 미리 정의된 명령어 집합

- 입력을 받아서 처리를 수행하고 결과를 반환

- 반복적인 작업 간단하게 수행

- 복잡한 작업 모듈화

- 재사용 가능

- 여러 부분에서 호출

 

 

1) 숫자 함수

 

 

2) 문자 함수

 

 

3. 패키지

: 하나의 패키지 안에 비슷한 성질의 여러 함수가 들어있음

# 1. 패키지 설치
install.packages("패키지명")

# 2. 패키지 로드
library(패키지명)

 

 

 

 

 

 

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.

 

 

 

 

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