R 데이터분석 DB table 처럼 만들어 보자 data.frame 데이터프레임

 

R 데이터분석 DB table 처럼 만들어 보자 data.frame 데이터프레임

 

DB 테이블 처럼 row 와 column 이 있는 데이터셋이 R에서는 data frame 입니다.

row는 vectors의 데이터가, cloumn명은 vectors의 이름이 되는데요

vectors에 대한 설명은 아래의 link를 참고하세요.

 

Link : https://aljjabaegi.tistory.com/513

R 변수 선언, 할당, 초기화, 확인, 삭제 About R Variable, vector object, vectors

 

생성 방법 data.frame([vectors])

 

데이터프래임을 만들때는 data.frame() 함수를 사용합니다. 

위에서 설명했듯이 데이터프래임은 vectors의 조합으로 이루어집니다.

예를 들어보죠. 아래와 같이 vectors를 생성합니다.

 

member_id <- c("memberA","memberB","memberC","memberD", "memberE")
sallary <- c(4000, 3000, 3200, 5250, 3000)
work_time <- c(52, 32, 48, 50, 42)

 

 

사원ID와 연봉, 이번주 5일의 근무시간이 있는 vectors들 입니다.

위의 vectors의 조합으로 데이터 프래임을 만들어보죠.

 

df_ex <- data.frame(member_id, sallary, work_time)
df_ex

 

 

df_ex 라는 이름의 변수에 vectors를 파라메터로 data.frame() 함수를 실행했습니다.

우측에 Environment 탭을 보시면 데이터 프래임이 생성된 것을 보실 수 있습니다.

df_ex를 출력했을땐 아래와 같습니다.

 

 

각 컬럼에 접근 데이터프래임명$vector명

 

우리가 알고있는 DB 테이블의 구조를 가지고 있죠.

각 column의 값에 접근할때는 데이터프래임명$vector명을 사용합니다.

예를들어 sallary column에 접근하려면 df_ex$sallary 를 입력하면 되죠.

 

df_ex$sallary

 

 

위의 데이터 프래임을 vectors 를 생성하지 않고 한번에 만들 수도 있습니다. (아래 코드 참고)

 

df_ex2 <- data.frame(member_id = c("memberA","memberB","memberC","memberD", "memberE")
                   , sallary = c(4000, 3000, 3200, 5250, 3000)
                   , work_time = c(52, 32, 48, 50, 42))

 

 

ef_ex 와 df_ex2 코드를 보시면 2가지 생성방식을 확인하실 수 있습니다.

 

데이터분석

 

이제 위의 테이블을 이용하여 데이터 분석을 해보도록 하죠.

예를들어 사원들의 평균연봉과 주간 평균근무시간을 구해보겠습니다.

vectors의 평균을 구할때는 mean() 함수를 사용합니다.

 

평균 mean()

 

mean(df_ex$sallary)
mean(df_ex$work_time)

 

 

평균연봉은 3,690

주간평균근무시간은 44.8 이군요!

 

데이터 프래임의 요약정보도 출력할 수 있습니다.

 

요약정보 summary()

 

summary(df_ex)

 

 

각 컬럼에 대한 요약정보가 표출됩니다.

 

뷰어창에서 데이터프래임 확인 View()

 

View(df_ex)

 

 

뷰어창이 생기면서 Excel 과 같은 창을 보실 수 있습니다.

 

기본적인 데이터 분석 함수

함수명	설명
head(data)	앞부분 데이터 출력
tail(data)	뒷부분 데이터 출력
View(data)	뷰어창에서 엑셀처럼 출력
dim(data)	row, column 개수 출력
str(data)	속성 출력
summary(data)	요약정보 출력