R - 자료형 ① vector(벡터)

 

vector(벡터)

• 같은 데이터 타입을 갖는 1차원 배열구조(파이썬의 Series)
• c( ) : combine value
• 벡터는 중첩할 수 없다.
• 단일 데이터 타입만 가능하다.
• 데이터 변환 규칙 : integer < double(numeric) < character

 

1) 벡터는 같은 데이터 타입을 갖는 1차원 배열구조이다.

# 벡터인 경우 x <- c(10,20,30,40,50) x class(x) mode(x) typeof(x) str(x)
# 벡터가 아닌 경우 y <- c(1L,2,'삼') y mode(y) class(y) typeof(y) str(y)

 

2) 벡터의 열(컬럼)

# 벡터 만들기 # 벡터는 중첩해서 사용할 수 없다. x <- c(1,2,3,c(4,5)) x
# 벡터 안에서 벡터 계산 x <- c(1,2,3,sum(c(4,5))) x
# 벡터의 열 만들기 x <- c(1,2,3,sum=c(4,5)) x   x <- c("국어"=90,"수학"=80,"영어"=100) x   y <- c("과목"=c(90,80,100)) y
# 벡터값 계산 x + 10
# 벡터안의 컬럼 이름확인 names(x) names(y)
# 컬럼이름 수정 names(y) <- c("국어","수학","영어") y   names(y) <- NA y
# 벡터의 열 제거 names(y) <- NULL y
# 벡터의 열이름이 없는 경우 NULL이 출력된다. x <- c(1,2,3,c(4,5)) x names(x)
# 열이름이 없는 곳은 NA로 표시된다. names(x) <- c('a','b','c') x

 

3) 벡터의 인덱싱과 슬라이싱

# 벡터의 길이 length(x) NROW(x)
# 벡터의 인덱싱 x <- c(10,20,30,40,50) x x[0] x[1]
# 요소는 제외한 나머지 인덱싱 x[-1] x[-2]
# 요소의 값만 뽑아내기 x[c(1,3)] x[c(-1,-3)]
# 컬럼 이름으로 인덱싱 가능 names(x) <- c('a','b','c','d','e') x x['a'] x[c('a','c')]
# 벡터의 슬라이싱 x[1:5] x[-1:-3]
# 벡터의 값을 수정 / 인덱싱이나 슬라이싱을 통해 수정 x <- c(10,20,30,40,50) x x[1] <- 1 x x[1] <- NA x x[1:3] <- c(1,2,3) x

 

4) 벡터 비교

# 벡터 비교(인덱스끼리 비교) x <- c(1,2,3) y <- c(1,2,3) z <- c(1,2,4) x == y x == z   # 벡터의 길이가 일치해야지만 비교한다. x1 <- c(1:4) x == x1
# 벡터의 값이 동일한지 비교 identical(x,y) identical(x,z)
# 두 벡터가 같은 집합인지 비교 setequal(x,y)
# 3가지 비교법 x1 <- c(1:5)           #정수형 x2 <- c(1,2,3,4,5)    #실수형 str(x1) str(x2)   x1 == x2           # 각 인덱스의 값을 비교 setequal(x1,x2)    # 집합 값을 비교 identical(x1,x2)    # 벡터의 길이, 각 인덱스의 값, 타입 비교
형변환을 하면 TRUE가 된다. # as.integer() : 정수형 형변환 함수 identical(x1,as.integer(x2))   #as.numeric() : 실수형 형변환 함수 identical(as.numeric(x1),x2)

 

5) 기타 벡터 다루기

# 벡터의 값을 추가 x[6] <- 60 x x[NROW(x)+1] <- 70 x
# append를 이용한 벡터의 값을 추가 x <- append(x,80,after=7) x
# 연속되는 값을 표현하는 방법 x <- 1:100 x y <- c(1:100) y
# sequence : 자동 일련번호 생성 # seq(시작값, 종료값,  증가분) x <- seq(1,100,2) x
# 길이만큼 일련번호 생성 x <- c(10,20,30,40,50) 1:length(x) seq_along(x)
# 역순 10:1 seq(10,1,-1)
# 벡터 연산 x <- c(10,20,30,40,50) x+10 x-10 x*10 x/10 x%/%2 x%%2
# 벡터의 집합 연산자 x <- c(1,2,3,4) y <- c(1,4,6) # 합집합 union(x,y)   # 교집합 intersect(x,y) # 차집합 setdiff(x,y)
#벡터 변수에 값이 있는지 판단 1 %in% x 5 %in% x
# 벡터 변수에 값이 어느 위치에 있는지 판단 x <- c('b',NA,'a','d','a',NA) x 'a' %in% x x == 'a' x[x == 'a']
# 조건에 해당하는 요소 번호 찾기 which('a'==x) x[which('a'==x)]
#벡터에 NA가 있는 인덱스를 찾아야할때 is.na(x) x[is.na(x)] which(NA==x) which(is.na(x))
# NA값 수정 x[which(is.na(x))] <- 'c' x

 

6) 벡터의 정렬

# 정렬하기 x1 <- c(9,7,3,6,4,2,1) x1 sort(x1,decreasing = FALSE)   # 오름차순 sort(x1,decreasing = TRUE)    # 내림차순
# NA값 정렬 x2 <- c(9,7,3,6,NA,4,2,1) x2 sort(x1,decreasing = FALSE) sort(x2,decreasing = FALSE, na.last=TRUE) sort(x2,decreasing = FALSE, na.last=FALSE)
# 인덱스 번호도 함께 출력 sort(x2,decreasing = FALSE,index.return = TRUE) sort(x2,decreasing = FALSE,index.return = TRUE)$x sort(x2,decreasing = FALSE,index.return = TRUE)$ix