R_tutorial.Rmd

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title: "R tutorial"
author: "곽진슬, 서승민"
date: "2019년 4월 17일"
output: html_document
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#**목차**
####1. R 설치 및 인터페이스 설명
####2. 데이터 불러오기 
####3. 데이터 구조 탐색 
####4. 데이터 다루기
####5. 데이터 내보내기
####6. 구글에서 도움 받는 방법

***

##[R 설치](http://www.r-project.org)
![](image1.png)

***

##[R Studio 설치](http://www.rstudio.com/)
![](image2.png)

***

##R interface 설명  
![](image3.png)

####1. 코드 작성하는 곳(스크립트)  
####2. 코드 실행 결과를 띄워줌(콘솔)  
####3. R에 어떤 데이터를 불러왔는지  
####4. 데이터 시각화 결과  
#####* Ctrl + Shift + N을 누르면 새 스크립트 생성됨

***

##**데이터 불러오기**
###1. CSV
```{r eval = FALSE}
# X
data <- read.csv('C:\Users\sseo\Documents\git_project\R-tutorial\text.csv')

# O
data <- read.csv('C:\\Users\\sseo\\Documents\\git_project\\R-tutorial\\text.csv')
```
###2. xlsx
```{r eval = FALSE}
#패키지 설치 및 불러오기
install.packages('XLConnect')
library(XLConnect)

#함수 작성
read.xls <- function(filename, sheetnumber=1, sheetname=NULL, forceConversion=TRUE, startCol=0,  stringsAsFactors=TRUE) {
  wb <- loadWorkbook(filename)
  if (is.null(sheetname)) sheetname = getSheets(wb)[sheetnumber]
  df <- readWorksheet(wb, sheet=sheetname, forceConversion=forceConversion, startCol=startCol)
  if (stringsAsFactors) {
    ischar <- sapply(df, class) == "character"
    for (i in 1:length(df)) {
      if (ischar[i]) df[,i] <- factor(df[,i])
    }
  }
  df
}

#데이터 불러오기
data <- read.xls('C:\\Users\\sseo\\Documents\\git_project\\R-tutorial\\text.xlsx')
```

***

##**데이터 구조 탐색**
###1. str()
```{r}
str(iris)
```
###2. summary()
```{r}
summary(iris)
```

***

##**데이터 다루기**
####1. 데이터프레임 부분 추출 및 조작
 'subset' 은 원하는 조건의 행을 추출
```{r}
subset(iris, subset = Sepal.Length > 7)
```

```{r echo=FALSE}
iris <- iris[sample(1:nrow(iris), 15),]
```
 'select' 는 열 추출
```{r}
subset(iris, select=Sepal.Length)
```

####2. 데이터프레임 분리하기
```{r}
split(iris, iris$Species)
```

####3. 데이터프레임 통합하기
```{r echo=FALSE}
cust_id <- c("c01","c02","c03","c04")
last_name <- c("Kim", "Lee", "Choi", "Park")
cust_mart_1 <- data.frame(cust_id, last_name)

cust_mart_2 <- data.frame(cust_id = c("c05", "c06", "c07"), 
                          last_name = c("Bae", "Kim", "Lim"))
```
예제로 사용할 데이터 생성
```{r echo=FALSE}
cust_mart_1
cust_mart_2
```
행 결합(row bind) : 결합하려는 데이터의 열 개수, 속성, 이름이 같아야함
```{r}
rbind(cust_mart_1, cust_mart_2)
```
열 결합(column bind) : 행 개수가 같아야함
```{r echo=FALSE}
cust_mart_5 <- data.frame(age = c(20, 25, 19, 40, 32, 39, 28),
                          income = c(2500, 2700, 0, 7000, 3400, 3600, 2900))
cust_mart_12 <- rbind(cust_mart_1, cust_mart_2)
```

```{r echo=FALSE}
cust_mart_5
cust_mart_12
```

```{r}
cbind(cust_mart_12, cust_mart_5)
```

두 데이터프레임의 공통 열 기준으로 통합함
```{r}
merge(cust_mart_1, cust_mart_2)
```

![](image4.png)

merge() : inner join
```{r}
merge(cust_mart_1, cust_mart_2, by ='cust_id')
```
merge() : outer join
```{r}
merge(cust_mart_1, cust_mart_2, by ='cust_id', all=TRUE)
```
merge() : left outer join
```{r}
merge(cust_mart_1, cust_mart_2, by ='cust_id', all.x=TRUE)
```
merge() : right outer join
```{r}
merge(cust_mart_1, cust_mart_2, by ='cust_id', all.y=TRUE)
```
*몇 개의 열을 기준으로 merge하던 상관없지만, 3개 이상의 데이터 셋을 통합하려하면 error 발생

####4. 데이터프레임 정렬하기
```{r}
iris[order(iris$Sepal.Length, decreasing = T),]
```

***

##**데이터 내보내기**
csv 형식으로 내보내는게 가장 속도 빠르고 오류 발생 가능성이 적음
```{r eval=FALSE}
write.csv('C:\\Users\\sseo\\Documents\\git_project\\R-tutorial\\text_complete.csv')
```

***

##**구글에서 도움 받는 방법**
'r + 궁금한 내용' 으로 검색하면 거의 다 나옴

![](image5.png)

***

유명한 코딩 사이트(웬만한 답은 여기 다 나옴)  
[stackoverflow](https://stackoverflow.com/)  

***

그 외 참고 자료(1은 간단하고, 2는 자세함)  
[1.R for beginner](https://cran.r-project.org/doc/contrib/Paradis-rdebuts_en.pdf)  
[2.An introduction to R](https://cran.r-project.org/doc/manuals/r-release/R-intro.pdf)