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R의 데이터 종류에는 스칼라, 벡터, 리스트, 행렬, 배열, 데이터 프레임이 있다. 이번 포스팅에는 데이터프레임를 알아보자. [데이터프레임] 데이터 프레임은 데이터 유형에 상관없이 2차원 형태의 데이터 구조를 말한다. 벡터, 행렬로 만들 수 있다. [벡터로 데이터 프레임을 만든 예제] num

R의 데이터 종류에는 스칼라, 벡터, 리스트, 행렬, 배열, 데이터 프레임이 있다. 이번 포스팅에는 리스트, 행렬, 배열을 알아보자. [리스트] 리스트는 서로 다른 구조의 데이터를 모두 묶은 객체를 말한다. 리스트는 키, 값 형태의 데이터를 담는 연관 배열이다. > a a$x # [1] 1 2 3 4 > a[2] #$y #[1] "일" "이" "삼" "사" > x[[2]] #[1] "일" "이" "삼" "사" x$key : 리스트 x에서 키 값 key에 해당하는 값 x[n] : 리스트 x에서 n번째 데이터의 서브리스트 x[[n]] : 리스트 x에서 n번째에 저장된 값 [행렬(Matrix)] 행렬은 동일한 유형의 2차원 데이터구조이다. matrix(벡터 값, nrow=행의 수, ncol=열의 수, byro..

R의 데이터 종류에는 스칼라, 벡터, 리스트, 행렬, 배열, 데이터 프레임이 있다. 이번 포스팅에는 스칼라, 벡터를 알아보자. [스칼라(Scalar)] 스칼라는 단일 차원의 값을 뜻하며 길이가 1인 백터와 동일하다. 즉, 구성인자가 하나인 벡터를 말한다. 정수, 부동소수, 문자열("", '') , 논리값(TRUE,FALSE,T,F) , NA, NULL의 데이터타입을 가진다. [NA(Not Available)] NA는 결측치로 데이터가 없음을 뜻한다. is.na()를 통해 결측값의 존재를 파악한다. [NULL] NULL은 정해지지 않은 값을 표현할 때 사용되는 값이다. 값이 있어야하는데 빠져버린 NA와 달리 값이 아직 미정인 상태를 의미한다. is.null()을 통해 파악할 수 있다. [Factor(요인)..