-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
Expand file tree
/
Copy path02-Rintro.Rmd
More file actions
194 lines (120 loc) · 7.05 KB
/
Copy path02-Rintro.Rmd
File metadata and controls
194 lines (120 loc) · 7.05 KB
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
# R basics
## What is R / Rstudio
R은 통계나 생물통계, 유전학을 연구하는 사람들 사이에서 널리 사용되는 오픈소스 프로그래밍 언어 입니다. Bell Lab에서 개발한 S 언어에서 유래했으며 엄청나게 많은 라이브러리 (다른 사람들이 만들어 놓은 코드)가 있어서 쉽게 가져다 사용할 수 있습니다. R은 복잡한 수식이나 통계 알고리즘을 간단히 구현하고 사용할 수 있으며 C, C++, Python 등 다른 언어들과의 병행 사용도 가능합니다. 2019년 top five language에 랭크 되었으며 이는 빅데이터 증가에 따라 인기가 높아진 것으로 볼 수 있습니다 (참고로 2018년에는 7위).
{width=450px}
Despite being a much more specialized language than the others, it’s maintained its popularity in recent years due to the world being awash in an ever-growing pile of big data.
https://spectrum.ieee.org/computing/software/the-top-programming-languages-2019
R은 데이터를 통계분석에 널리 사용되는데 이는 데이터를 눈으로 확인하기 위한 visualization 이나 벡터 연산 등의 강력한 기능 때문에 점점 더 많은 사람들이 사용하고 있습니다. 기존에는 속도나 확장성이 다른 언어들에 비해 단점으로 지적되었으나 R 언어의 계속적인 개발과 업데이트로 이러한 단점들이 빠르게 보완되고 있습니다. R 사용을 위해서는 R 언어의 코어 프로그램을 먼저 설치하고 그 다음 R 언어용 IDE인 RStudio 설치가 필요합니다.
## R / Rstudio installation
- R 사이트에 접속 후 (https://www.r-project.org/) 좌측 메뉴 상단에 위치한 CRAN 클릭.
- 미러 사이트 목록에서 Korea의 아무 사이트나 들어감
- Download R for Windows를 클릭 후 base 링크 들어가서
- Download R 3.6.3 for Windows 링크로 실행 프로그램 다운로드 (2020.3 현재 R 버전은 3.6.3). 로컬 컴퓨터에 Download 된 R-3.6.3-win.exe 를 실행하고 설치 프로그램의 지시에 따라 R 언어 소프트웨어 설치를 완료합니다.
- Rstudio는 R 언어를 위한 오픈소스 기반 통합개발환경(IDE)으로 R 프로그래밍을 위한 편리한 기능들을 제공해 줍니다. 다음 사이트에 접속 (https://www.rstudio.com/), 상단의 Products > RStudio 클릭
- RStudio Desktop 선택
- Download RStudio Desktop 클릭
- RStudio Desktop Free 버전의 Download를 선택하고
- Download RStudio for Windows (2020.03현재 version 1.2.5033) 클릭, 다운로드. 로컬 컴퓨터에 다운로드된 RStudio-1.2.5033.exe를 실행하고 설치 가이드에 따라 설치 완료합니다.
## Rstudio interface
- 아래 그림의 좌측 상단의 공간은 코드편집창, 좌측 하단은 콘솔창 입니다.
## Keyboard shortcuts
- 참고사이트
- https://support.rstudio.com/hc/en-us/articles/200711853-Keyboard-Shortcuts
- Tools --> Keyboard shortcut Quick Reference (```Alt + Shift + K```)
- 코드편집창 이동 (```Ctrl+1```) 콘솔창 이동(```Ctrl+2```)
- 한 줄 실행 (```Ctrl+Enter```)
- 주석처리 (```Ctrl + Shift + C```)
- 또는 ```#```으로 시작하는 라인
- 실습
- 코드편집창에서 다음 입력
- 
- 단축키 ```Ctrl + enter```로 코드 실행
- 단축키 ```Ctrl + 2```로 커서 콘솔창으로 이동
- ```x```값 ```x+y```값 확인
- 단축키 ```Ctrl + 1```로 코드편집창 이동
- 단축키 ```Ctrl + Shift + C``` 사용
```{r, eval=F}
# x <- 10
# y <- 20
```
## Set working directory
시작 전 항상 작업 디렉토리 설정. 예를 들어 c:\ 아래 새로운 디렉토리 rprog2020 을 만들고 작업공간으로 설정
```{r, eval=FALSE}
getwd()
dir()
setwd("C:\\rprog2020")
getwd()
dir()
```
또는 아래와 같이 RStudio 메뉴 에서 설정
## Hello world
```{r, eval=FALSE}
mystring <- "Hello \n world!"
cat(mystring)
print(mystring)
```
## Help
R의 장점 중 하나로 방대한 양의 도움말 페이지가 제공됩니다. ```?``` 명령을 사용하면 되며 구글이나 웹에서도 도움을 얻을 수 있습니다.
```{r, eval=F}
?cat
?print
?mean
help("mean")
example("mean")
help.search("mean")
help(package="MASS")
```
## RStudio workspace
## R packages
R은 "package"라 불리우는 다양한 함수 라이브러리를 사용할 수 있습니다. 예를 들어 ```sum()``` 이나 ```sd()```와 같은 함수는 ```stats```이라는 패키지에서 구현된 함수 입니다. 이러한 패키지는 인터넷의 ```repository```에서 구할 수 있으며 대표적으로 The Comprehensive R Archive Network (CRAN) http://cran.r-project.org/web/views/ 와 생물학자를 위한 Bioconductor specialised in genomics http://www.bioconductor.org/packages/release/BiocViews.html#___Software 가 있습니다. 이러한 패키지의 설치는 아래와 같이 RStudio를 이용하거나 콘솔창에서 ```install.packages()``` 함수를 이용할 수 있습니다.
- UsingR package installation
패키지를 설치하고 사용하기 위해서는 ```library()``` 함수를 사용해서 미리 loading 해 두어야 합니다. 한 번 로딩으로 작업 세션이 끝날때까지 관련된 함수를 사용할 수 있으나 R 세션이나 RStudio를 재시작 할 경우 다시 로딩해야 사용할 수 있습니다.
```{r, eval=F}
library(UsingR)
```
- R 설치 디렉토리
- R 패키지 설치 디렉토리
```{r, eval=F}
.libPaths()
path.package()
```
## Data sets
대부분의 패키지는 함수와 함께 관련된 도움말, 예제, 그리고 데이터셋을 같이 제공해 줍니다. ```library()``` 함수를 사용할 때 자동으로 같이 로딩이 되며 ```data()``` 함수를 사용해서 사용자 작업공간에 복사본을 만들어서 사용할 수 있습니다.
```{r, eval=F}
head(rivers)
length(rivers)
class(rivers)
data(rivers)
data(package="UsingR")
library(HistData)
head(Cavendish)
str(Cavendish)
head(Cavendish$density2)
data(package="HistData")
```
## Cheatsheet
---
<a rel="license" href="http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/"><img alt="크리에이티브 커먼즈 라이선스" style="border-width:0" src="https://i.creativecommons.org/l/by-nc-nd/4.0/88x31.png" /></a><br />이 저작물은 <a rel="license" href="http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/">크리에이티브 커먼즈 저작자표시-비영리-변경금지 4.0 국제 라이선스</a>에 따라 이용할 수 있습니다.