R studio 데이터 프레임 만들기 / 데이터 분석 기초

정리하기 귀찮아져서 간단히 복습하는 의미로 결과물들만 만들어보기로 함.

변수에 데이터를 넣어 직접 데이터 프레임을 만들어보고, 각각의 변수를 하나의 데이터 프레임으로 합치거나 분리하기 등. 당연한 이야기지만 데이터 프레임을 능수능란하게 다뤄야 다른 작업이 수월하다.

#변수 만들기
#지난 일주일 최저 온도와 내 기분(10점 만점)ㅋㅋㅋ
temperature <- c(-1, -2, -3, -4, -5, -6, -8)
myfeelling <- c(1,1,1,1,2,3,4)
 
#데이터 프레임 만들기
dailyME <- data.frame(temperature, myfeelling)
 
#변수 별 분석 ~여러가지~
mean(dailyME$temperature)
max(dailyME$myfeelling)
 
#데이터 프레임에 데이터 추가하기
#커피는 하루에 몇잔 마셨는가?
dailyME$coffee <- c(0, 0, 0, 1, 0, 0, 1)
 
#데이터프레임 확인
View(dailyME)
 
#데이터 프레임 한번에 만들기
#위와 결과 같음
dailyME <- data.frame(
  temperature <- c(-1, -2, -3, -4, -5, -6, -8),
  myfeelling <- c(1,1,1,1,2,3,4),
  dailyME$coffee <- c(0, 0, 0, 1, 0, 0, 1)
)

그 외 R에서 데이터 기초 분석에 쓰이는 함수들 몇가지.

summary(dailyME) #요약 통계
head(dailyME) #데이터 앞부분
head(dailyME,2) #데이터 앞부분 2개
tail(dailyME,1) #데이터 뒷부분 1개
dim(dailyME) #행, 열 갯수
str(dailyME) #데이터 구조 확인
View(dailyME) #R studio 내에서 데이터 보기

출력 된 결과는 순서대로 아래 덧붙임.

> summary(dailyME) #요약 통계
  temperature       myfeelling        coffee      
 Min.   :-8.000   Min.   :1.000   Min.   :0.0000  
 1st Qu.:-5.500   1st Qu.:1.000   1st Qu.:0.0000  
 Median :-4.000   Median :1.000   Median :0.0000  
 Mean   :-4.143   Mean   :1.857   Mean   :0.2857  
 3rd Qu.:-2.500   3rd Qu.:2.500   3rd Qu.:0.5000  
 Max.   :-1.000   Max.   :4.000   Max.   :1.0000  
> head(dailyME) #데이터 앞부분
  temperature myfeelling coffee
1          -1          1      0
2          -2          1      0
3          -3          1      0
4          -4          1      1
5          -5          2      0
6          -6          3      0
> head(dailyME,2) #데이터 앞부분 2개
  temperature myfeelling coffee
1          -1          1      0
2          -2          1      0
> tail(dailyME,1) #데이터 뒷부분 1개
  temperature myfeelling coffee
7          -8          4      1
> dim(dailyME) #행, 열 갯수
[1] 7 3
> str(dailyME) #데이터 구조 확인
'data.frame':    7 obs. of  3 variables:
 $ temperature: num  -1 -2 -3 -4 -5 -6 -8
 $ myfeelling : num  1 1 1 1 2 3 4
 $ coffee     : num  0 0 0 1 0 0 1
> View(dailyME) #R studio 내에서 데이터 보기

View(dailyME) 결과