Do It For You

머신러닝 로드맵
https://dbourke.link/mlmap

해당 로드맵에 대한 설명
https://www.youtube.com/watch?v=pHiMN_gy9mk

1개월간 공부한 R에 사용방법 정리.

R에 내장된 데이터 

Iris, BOD

데이터프레임(dataframe)구조 파악하기 => str(iris)

아래는 150개의 관측치(observation)가 있고 5개의 변수가 있다는 정보를 보여준다.

4개의 변수는 number형태이고

1개의 변수는 factor이다.

> str(iris)

'data.frame': 150 obs. of  5 variables:

 $ Sepal.Length: num  5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ...

 $ Sepal.Width : num  3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1 ...

 $ Petal.Length: num  1.4 1.4 1.3 1.5 1.4 1.7 1.4 1.5 1.4 1.5 ...

 $ Petal.Width : num  0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.3 0.2 0.2 0.1 ...

 $ Species     : Factor w/ 3 levels "setosa","versicolor",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...

데이터 일부확인하기

상위5개, 하위5개 보기

> head(iris)

  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species

1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa

2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa

3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa

4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa

5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa

6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa

> tail(iris)

    Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width   Species

145          6.7         3.3          5.7         2.5 virginica

146          6.7         3.0          5.2         2.3 virginica

147          6.3         2.5          5.0         1.9 virginica

148          6.5         3.0          5.2         2.0 virginica

149          6.2         3.4          5.4         2.3 virginica

150          5.9         3.0          5.1         1.8 virginica

데이터에 대한 summary로 자료의 특성 파악하기

> summary(iris)

  Sepal.Length    Sepal.Width     Petal.Length    Petal.Width          Species  

 Min.   :4.300   Min.   :2.000   Min.   :1.000   Min.   :0.100   setosa    :50  

 1st Qu.:5.100   1st Qu.:2.800   1st Qu.:1.600   1st Qu.:0.300   versicolor:50  

 Median :5.800   Median :3.000   Median :4.350   Median :1.300   virginica :50  

 Mean   :5.843   Mean   :3.057   Mean   :3.758   Mean   :1.199                  

 3rd Qu.:6.400   3rd Qu.:3.300   3rd Qu.:5.100   3rd Qu.:1.800                  

 Max.   :7.900   Max.   :4.400   Max.   :6.900   Max.   :2.500     

cbind() 함수를 사용해 두 데이터를 병합한 데이터프레임 생성해보기

먼저 행의 개수가(observation) 일치한 데이터프레임이어야 합니다.

내장 데이터프레임 BOD, iris가공해서 진행

> iris2 <- head(iris)

> str(BOD)

'data.frame': 6 obs. of  2 variables:

 $ Time  : num  1 2 3 4 5 7

 $ demand: num  8.3 10.3 19 16 15.6 19.8

 - attr(*, "reference")= chr "A1.4, p. 270"

> str(iris2)

'data.frame': 6 obs. of  5 variables:

 $ Sepal.Length: num  5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4

 $ Sepal.Width : num  3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9

 $ Petal.Length: num  1.4 1.4 1.3 1.5 1.4 1.7

 $ Petal.Width : num  0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4

 $ Species     : Factor w/ 3 levels "setosa","versicolor",..: 1 1 1 1 1 1

> iris2BOD <- cbind(iris2, BOD)

> show(iris2BOD)

  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species Time demand

1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa    1    8.3

2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa    2   10.3

3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa    3   19.0

4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa    4   16.0

5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa    5   15.6

6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa    7   19.8

# 데이터 정비

#iris2BOD 7개의 변수가 있는 데이터를  5개의 변수로 해서 새데이타프레임 생성

#즉, Sepal.Length, Sepal.Width, Species, Time, demand변수를 가진 iris2BOD2 데이터프레임생성하기

> iris2BOD2 <- iris2BOD[,c("Sepal.Length", "Sepal.Width", "Species", "Time", "demand")]

> show(iris2BOD2)

  Sepal.Length Sepal.Width Species Time demand

1          5.1         3.5  setosa    1    8.3

2          4.9         3.0  setosa    2   10.3

3          4.7         3.2  setosa    3   19.0

4          4.6         3.1  setosa    4   16.0

5          5.0         3.6  setosa    5   15.6

6          5.4         3.9  setosa    7   19.8

패키지 사용시

> library(ggplot2)

로 라이브러리에 추가하고 진행.