파이썬에서 자기란 무엇인가: 실제 사례
파이썬에서 자기란 무엇인가: 실제 사례
이전 자습서에서는 개체, 개체 클래스 및 벡터 에 대해 배웠습니다 . 이 자습서에서는 R의 데이터 프레임에 대해 배웁니다.
데이터 프레임은 기본적으로 데이터의 행과 열을 형성하기 위해 함께 결합된 벡터입니다.
열은 하나의 벡터로 구성됩니다. 따라서 위의 예에서 첫 번째 열은 문자열 열, 숫자 열, 논리적 열 순입니다. 이는 LuckyTemplates에서 테이블이 표시되는 방식과 유사합니다.
또한 데이터 프레임의 경우 모든 열에 대해 동일한 수의 항목이 있어야 함을 기억해야 합니다. 즉, 행 수가 일정해야 합니다.
R 프로그래밍 언어를 사용할 때 일반적으로 데이터 프레임으로 작업하게 됩니다. 따라서 그것들이 무엇이며 어떻게 사용될 수 있는지 이해하는 것이 중요합니다.
목차
배송된 데이터 프레임 로드 및 보기
RStudio는 이미 사용할 수 있는 배송된 데이터 프레임과 함께 제공됩니다. 이들을 식별하기 위해서는 데이터( ) 함수를 사용해야 합니다 .
RStudio를 열고 데이터를 실행합니다( ) . 괄호 안에 인수를 넣을 필요가 없습니다.
완료되면 사용할 수 있는 R의 기본 제공 데이터 세트 목록이 표시됩니다.
R에서 데이터 프레임을 사용하는 방법을 연습하고 익숙해지는 데 정말 도움이 됩니다.
가장 일반적으로 사용되는 내장 데이터 세트는 iris 입니다 . Iris는 일반적으로 데이터 과학이나 데이터 분석을 배울 때 자주 사용됩니다. 콘솔에서 해당 데이터를 볼 수 있도록 홍채를 인쇄합니다 .
데이터가 많다는 것을 알 수 있습니다. 위로 스크롤하면 다른 열로 구성되어 있음을 알 수 있습니다.
함수를 사용하여 R에서 데이터 프레임 탐색
데이터를 더 잘 볼 수 있는 방법 중 하나는 보기( ) 기능을 사용하는 것입니다. 코드 보기(iris)를 실행하면 RScript에 표가 포함된 새 탭이 표시됩니다.
보기( ) 기능을 더 좋게 만드는 것은 테이블을 조정할 수 있다는 것입니다. 각 열 제목의 화살표를 사용하여 데이터 순서를 조정할 수 있습니다. 필터 버튼도 있습니다.
필터 옆의 아이콘을 클릭하여 새 창에서 데이터를 열 수도 있습니다.
이 새 창은 데이터를 볼 수 있지만 만질 수는 없는 파워 쿼리 와 비슷합니다 . 즉, 기존 데이터 위에 값을 입력하거나 바꿀 수 없습니다.
알아두면 유용한 또 다른 함수는 head( ) 함수입니다. 이 함수는 데이터 세트의 첫 번째 행을 인쇄합니다.
따라서 head (iris) 를 실행하면 처음 6개 행만 인쇄되는 것을 볼 수 있습니다.
데이터를 더 잘 이해하고 싶을 때 유용합니다. 콘솔이 압도되지 않고 데이터 프레젠테이션이 더 깔끔해졌습니다.
데이터 프레임 인덱싱
인덱싱은 벡터에 대한 이전 튜토리얼에서도 논의되었습니다. 위치를 인덱싱하려면 대괄호 ( [ ] ) 만 사용하면 됩니다 . 이제 데이터 프레임은 행과 열로 구성되므로 둘 다 인덱싱해야 합니다. 형식은 이름 [행, 열] 입니다 .
예를 들어 iris 데이터셋 의 2번째 행과 4번째 열을 인덱싱하려면 iris [2, 4] 를 실행하십시오 .
행 및 열 범위를 인덱싱할 수도 있습니다. 콜론 ( : )을 사용하여 범위를 나타내 기만 하면 됩니다 . 예를 들면 다음과 같습니다.
전체 열을 인덱싱할 수도 있습니다. 데이터 세트 이름 뒤에 달러 기호 ( $ )를 사용 하고 원하는 열 이름을 표시합니다. 예를 들어 Species라는 전체 열을 인덱싱하려면 iris$Species를 실행합니다 .
그러면 전체 Species 열이 콘솔에 인쇄된 것을 볼 수 있습니다.
R에서 데이터 프레임 통계 표시하기
이전 자습서에서 배운 것처럼 R은 데이터 분석, 통계 및 시각화를 위해 빌드되었습니다. 따라서 R에서 데이터 프레임에 대해 배울 수 있는 또 다른 유용한 점은 데이터 프레임을 요약하는 방법입니다.
요약( ) 기능을 사용하면 콘솔에서 해당 데이터에 대한 요약 통계를 반환합니다.
실행 요약(홍채) . 이것은 설명 통계 측면에서 데이터 세트의 기본 정보를 제공합니다.
표준 편차 및 첨도와 같은 더 많은 요약 통계를 얻을 수 있는 다른 패키지가 있습니다. 그러나 이것들은 다음 튜토리얼에서 논의될 것입니다.
결론
R의 구성 요소를 점진적으로 학습했습니다. 먼저 개체에 대해 배운 다음 데이터 프레임에 대한 이 단원까지 벡터에 대해 배웠습니다. 이제 더 크고 복잡한 데이터를 처리하고 있습니다.
데이터 프레임을 사용하면 이제 R의 다양한 데이터 세트에 대해 더 잘 알게 되고 기본 통계 정보에 도달하는 방법을 배웠습니다.
R에서 크기를 조정하고 더 큰 데이터를 탐색하는 방법에 대한 다음 자습서를 다루면서 계속해서 점진적으로 배우게 될 것입니다.
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