R Tips & Tricks

이 글은 정리를 위해 개인적인 용도로 작성된 포스트입니다. 지적과 조언은 언제나 환영입니다 ㅎㅎ

---

Basics

• <-와 =의 차이점
  • 자니 님의 포스트
  • 요약하면, <-나 =나 동일한 기능을 하지만, 암묵적으로 <-를 권장한다고 함. 그리고 <-는 할당 이후 변수를 반환하지만, =는 할당만 하고 변수를 반환하지 않음.
• 데이터프레임 파악
  • names(data): 데이터프레임의 column 값들을 get
  • dim(data): 데이터프레임의 차원을 리턴; [# rows] [# columns]
  • table(data$y): 값의 분포를 테이블의 형태로 보여준다.
• R 데이터 타입
  • class(obj)로 데이터 타입 확인 가능!
  • factor는 카테고리형 변수
  • character는 문자형 변수 // factor랑 다름!

> table(vowel.train$y)

 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11
48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48

• R에서의 for문

> for(i in 1:9) {
+   print(2 * i)
+ }

• predict()로 모델 evaluation
  • lm()으로 모델을 만들었으면 predict()로 새로운 데이터를 넣어 Acc를 구한다.
  • ‘더북(TheBook)’님의 포스트

model <- lm(dist ~ speed, cars.train)
predict(model, newdata=cars.test)

• 데이터프레임에서 X, y 분리

X <- subset(data, select=-Salary)
y <- subset(data, select=Salary)

이때, 대상이 되는 열에 대해 따옴표(““)를 붙이지 않아야 한다. 또한, subset 함수의 출력은 항상 DataFrame이다!

👉 ‘훈데이텀’님의 포스트

Regression

lm(formula, data, ...)

vowel.fit <- lm(y ~., vowel.train)

References

• STHDA; Statistical Tools for High-throughput Data Analysis
  • R을 사용한 여러 통계 접근을 친절하게 설명해줌.
• RPubs
  • R 생태계의 github 같은 느낌.
• rdrr.io
  • R package documentation
  • 새로운 R 패키지를 익힐 때 유용!!