데이터 프레임

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• 열 : 속성 > 컬럼,변수
• 행 : 한 사람의 정보 > Row,Case
  • 한 명에 대한 데이터는 가로 한 줄에 나열
  • 데이터가 크다 = 행이 많다 or 열이 많다
    • 행이 많다 > 컴퓨터가 느려짐 > 고사양 장비
    • 열이 많다 > 분석 방법의 한계 > 고급 분석 방법

데이터 프레임 만들기

1. 변수 만들기

    english <- c(90, 80, 60, 70)
    math <- c(50, 60, 100, 20)
   

2. 데이터 프레임 만들기

    df_midterm <- data.frame(english, math)
    df_midterm
   
      english math
    1      90   50
    2      80   60
    3      60  100
    4      70   20
   

3. 데이터 프레임에 정보 추가

    class <- c(1, 1, 2, 2)
    df_midterm <- data.frame(english, math, class)
    df_midterm
   
      english math class
    1      90   50     1
    2      80   60     1
    3      60  100     2
    4      70   20     2
   

4. 분석
   • mean() : 평균

       mean(df_midterm$english) # english 평균 산출
       [1] 75
     
       mean(df_midterm$math) # math 평균
       [1] 57.5
     

5. 데이터 프레임 한번에 만들기

    df_midterm <- data.frame(english = c(90, 80, 60, 70),
                         math = c(50, 60, 100, 20),
                         class = c(1, 1, 2, 2))
    df_midterm
   
      english math class
    1      90   50     1
    2      80   60     1
    3      60  100     2
    4      70   20     2
   

외부 데이터 이용

• 엑셀 파일
  1. 프로젝트 폴더에 엑셀 파일 삽입
  2. readxl 패키지 설치, 로드
  3. 엑셀 파일 불러오기
     • read_excel() : 엑셀 파일을 데이터 프레임으로 만들어줌
     • read_excel <- read_excel(“excel_exam.xlsx”)
     • xlsx까지 기입해야 함
  4. 분석
     • mean(df_exam$english) - 엑셀 파일 첫 번째 행이 변수 명이 아니면 read_excel()이 엑셀 파일의 첫번 째 행을 변수명으로 인식하기 때문에 첫 번째 행이 유실 될 수 있음
     • col_names = F 파라미터를 사용하여 첫 번째 행을 데이터로 인식해서 불러오고, 변수명은 ‘X__숫자’ 형태로 불러오게 한다
     • col_name : 열 이름을 가져올 것인가? (논리형)

        df_exam_novar <- read_excel("excel_exam_novar.xlsx", col_names = F)
        df_exam_novar
       
        ...1  ...2  ...3  ...4  ...5
       <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
        1     1     1    50    98    50
        2     2     1    60    97    60
        3     3     2    25    80    65
        4     4     2    50    89    98
        5     5     3    20    98    15
        6     6     3    50    98    45
        7     7     4    46    98    65
        8     8     4    48    87    12
       

• CSV 파일로 저장
  • R 내장함수 wirte.csv()를 이용해 저장
  • write.csv(프레임명, file = “파일명.csv”)
• RData 파일
  1. RData 파일로 저장
     • save(프레임명, file = “파일명.rda”)
     • 프로젝트 폴더에 생성됨
  2. 불러오기
     • load(“파일명.rda”)
  3. 데이터 프레임 삭제 : rm()
     • read.csv(), read_excel()은 변수에 할당해서 사용
     • load는 저장할 때 사용한 데이터 프레임이 자동으로 만들어 짐