《배열(array)》
행, 열, 면(장)의 3차원 형태
행렬이 여러면으로 쌓인 구조
같은 자료형의 데이터만 저장할 수 있다
《배열 생성》
array(데이터, dim = c(행의 수, 열의 수, 면의 수))
《배열의 요소 가져오기》
배열명[행의 인덱스번호, 열의 인덱스번호, 면의 인덱스번호]
인덱스번호를 생략하면 모든 요소를 가져온다
배열명[행의 인덱스번호, , ] : 해당 행의 모든 열과 모든 면의 데이터
배열명[, 열의 인덱스번호, ] : 해당 열의 모든 행과 모든 면의 데이터
배열명[, , 면의 인덱스번호] : 해당 면의 모든 행과 모든 열의 데이터
《배열의 정보》
1. str() : 배열의 정보
2. length() : 배열의 데이터 개수
3. dim() : 배열의 행, 열, 면의 수
4. dimnames() : 배열의 행, 열, 면의 이름
《배열의 이름》
행, 열, 면의 이름이 담긴 벡터를 리스트에 담아 저장한다
dimnames(배열명) : 배열의 행, 열, 면의 이름
dimnames(배열명) <- list(행 이름 벡터, 열 이름 벡터, 면 이름 벡터)
: 배열의 행, 열, 면의 이름이 저장된다
《배열의 사용》
1. 추가 : array(c(기존 배열, 새로운 요소))
2. 수정 : 배열명[행 인덱스번호, 열 인덱스번호, 면 인덱스번호] <- 새로운 요소
3. 삭제 : 배열명 <- 삭제할 요소를 제외하고 가져온 배열
《데이터프레임(dataframe)》
서로 다른 자료형의 데이터를 저장할 수 있는 행렬
* 각 열마다 다른 데이터의 자료형을 저장할 수 있다
실질적으로 사용하는 엑셀, 데이터베이스 테이블의 형태이며 R에서 가장 많이 사용하는 구조
리스트와 벡터의 혼합형으로 열은 리스트, 열의 데이터는 벡터 자료구조이다
《데이터프레임 생성》
data.frame(컬럼(열)명 = 컬럼값, 컬럼명 = 컬럼값...)
-> 벡터 하나하나가 하나의 열(컬럼)이 된다
data.frame(행렬)
-> 행렬 전체가 하나의 데이터프레임이 된다
《데이터프레임에서 요소 가져오기》
1. 데이터프레임명[행 인덱스번호, 열 인덱스번호]
2. 데이터프레임명["행의 이름", "열의 이름"]
3. 데이터프레임명$열의 이름 : 해당 열 이름의 열을 가져온다
《데이터프레임의 정보》
1. str()
2. length()
3. dimnames()
4. rownames()
5. colnames()
6. summary()
《데이터프레임의 사용》
1. 추가
데이터프레임명$새로운 열 이름 <- 새로운 데이터
데이터프레임명[새로운 행 인덱스번호, ] <- 새로운 데이터
데이터프레임명[, 새로운 열 인덱스번호] <- 새로운 데이터
2. 수정
데이터프레임명[행 인덱스번호, 열 인덱스번호] <- 새로운 값
3. 삭제
데이터프레임명 <- 삭제할 요소를 제외한 데이터프레임
《리스트(list)》
벡터, 행렬, 배열, 데이터프레임 등 여러개의 자료구조를 저장하는 구조
여러개의 자료구조를 저장하는 하나의 목록
-> 파이썬의 dictionary 자료구조와 유사하다
key-value 한쌍으로 데이터가 저장된다
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