R에서 data type

[ParkYK]

자료형과 자료구조 확인 함수 : mode()  class()  typeof()

     참조 https://buillee.tistory.com/83

선형대수학 기본 이해   https://darkpgmr.tistory.com/103?category=460967

                              http://www.kocw.net/home/search/kemView.do?kemId=694450

** R에서 제공하는 자료구조 (Object type) **

Vector : 1차원 배열 형태의 자료구조 (동일한 형태의 자료만 저장됨)

   - 벡터는 같은 자료형의 데이터를 정해진 갯수만큼 모아놓은 것이다. 

   - 생성 함수 : c(), seq(), rep()

   - 처리 함수 : setdiff(), intersect(), union()

Matrices(Matrix) : 2차원의 dataset 이다. 이는 매트릭스 함수에 벡터를 제공함으로써 만들 수 있다.

동일 데이터 타입을 갖는 2차원 배열(행렬 구조).

선형대수학 정리 http://kipid.tistory.com/entry/Linear-Algebra

   - 생성 함수 : dim(), matrix(), rbind(), cbind()

                : matrix: 긴 벡터를 잘라서 행렬로 변환

                : cbind: 여러 개의 벡터를 좌우로 붙여서 행렬로 변환

                : rbind: 여러 개의 벡터를 위아래로 붙여서 행렬로 변환

 - 처리함수 : apply()

Arrays : matrix는 2차원에 한정되지만 arrays는 어떠한 차원으로도 만들 수 있다. 

       동일 데이터 타입을 갖는 다차원 배열. (활용도는 다소 낮다)

   - matrix는 행과 열을 갖는 2차원 자료구조다.

   - Array는 행과 열, page를 갖는 3차원 자료구조다.

   - 생성 함수 : array(data, dim)

List : 서로 다른 타입의 데이터를 기억할 수 있다.

   - 성격이 다른 데이터(벡터, 행렬, 데이터프레임 등 모든 데이터)의 기억이 가능,

  c의 구조체, java의 레코드형 기억장소와 유사

  - 생성 함수 : list()

  - 처리 함수 : unlist(), lapply(), sapply()

Data Frames : 구조화된 데이터 오브젝트다. 

  데이터베이스의 테이블 구조와 유사, 칼럼 단위로 type이 달라도 됨

  - 가장 많이 사용되는 객체 타입

  - 데이터프레임과 행렬은 모두 2차원 데이터이지만 다음과 같은 점이 다르다.

•  데이터프레임의 각 열은 서로 다른 자료형이 될 수 있다.
•  데이터프레임은 열 이름, 행 이름을 가질 수 있다.

  - 생성 함수 : data.frame(열이름1=요소, 열이름2=요소, …)

  - 처리 함수 : apply(), str(), ncol(), nrow(), summary()

 Matrix와 다른 점은 DataFrame은 컬럼으로 자료의 종류가 달라도 상관없다. 

 예를 들어 첫 번째 컬럼은 numeric, 두 번째 컬럼은 문자열, 세 번째 컬럼은 논릿값 등 자유롭게 지정할 수 있다. 

 이것은 같은 길이의 vector들의 list로 볼 수 있다.

 person.info <-  data.frame(

    bunho= c(1, 2, 3), 

    irum = c('hong', 'lee', 'kim), 

    imkum = c(150, 250, 350.5)

 )