Chapter 2 R/Rstudio basics

2.1 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).

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 통계분석에 널리 사용되는데 이는 데이터 가시화를 위한 그래픽 기능이나 벡터 연산 등의 편리함 때문에 점점 더 많은 사람들이 사용하고 있습니다. 기존에는 느린 속도나 부족한 확장성이 다른 언어들에 비해 단점으로 지적되었으나 R 언어의 계속적인 개발과 업데이트로 이러한 단점들이 빠르게 극복되고 있습니다. R 사용을 위해서는 R 언어의 코어 프로그램을 먼저 설치하고 그 다음 R 언어용 IDE인 RStudio 설치가 필요합니다.

2.2 R / Rstudio installation

2.2.1 R 설치

  • 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 x.x.x for Windows 링크 클릭으로 실행 프로그램 다운로드 - 로컬 컴퓨터에 Download 된 R-x.x.x-win.exe 를 실행
  • 설치 가이드에 따라 R 언어 소프트웨어 설치 완료

2.2.2 Rstudio 설치

Rstudio는 R 언어를 위한 오픈소스 기반 통합개발환경(IDE)으로 R 프로그래밍을 위한 편리한 기능들을 제공해 줍니다.

  • 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 클릭, 다운로드
  • 로컬 컴퓨터에 다운로드된 RStudio-x.x.x.exe 실행
  • 설치 가이드에 따라 설치 완료

2.3 Rstudio interface

  • 좌측 상단의 공간은 코드편집창, 좌측 하단은 콘솔창 이며 각 위치를 기호에 따라서 바꿀 수 있습니다.

2.3.1 Keyboard shortcuts

  • 참고사이트
  • 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 + enter로 코드 실행
    • 단축키 Ctrl + 2로 커서 콘솔창으로 이동
    • x값 x+y값 확인
    • 단축키 Ctrl + 1로 코드편집창 이동
    • 단축키 Ctrl + Shift + C 사용
# x <- 10
# y <- 20

2.3.2 Set a working directory

  • 시작 전 항상 작업 디렉토리 설정하는 것이 좋습니다. 예를 들어 c:\ 아래 새로운 디렉토리 kribb-r 을 만들고 작업공간으로 설정할 수 있습니다.
getwd()
dir()
setwd("C:\\kribb-r")
getwd()
dir()
  • 또는 RStudio > Session > Set Working Directory > Choose Directory

2.3.3 Set a project

  • 프로젝트를 만들어서 사용할 경우 파일이나 디렉토리, 내용 등을 쉽게 구분하여 사용 가능합니다. 아래와 같이 원하는 위치에 원하는 이름의 프로젝트를 생성하고 프로젝트를 시작할 때는 해당 디렉토리의 xxx.Rproj 파일을 클릭합니다.

  • File > New Project > New Directory > New Project > “kribb-R” > Create Project

  • File > New File > R Script > “day1.R”

2.4 R coding practice

2.4.1 Console calculator

2 + 2
((2 – 1)^2 + (1 – 3)^2 )^(1/2)
2 + 2; 2 - 2

2.4.1.1 Exercise

다음 공식들을 계산하는 R 코드를 작성하시오

\[ \sqrt{(4+3)(2+1)} \] \[ 2^3 + 3^2 \] \[ \frac{0.25 - 0.2}{\sqrt{0.2 (1-0.2)/100}}\]

2.4.2 Variables and values

  • 프로그래밍 언어의 공통적 개념 변수, 함수, 자료형, 조건문, 반복문
  • Assignment operator ( <- OR = )
    • Valid object name <- value
    • 단축키: Alt + - (the minus sign)
x <- 2
y <- x^2 – 2*x + 1
y
x <- "two"  
some_data <- 9.8
  • 내장 변수 Built-in variables
pi
  • 변수이름 작명법
    • 문자, 숫자, “_”, “.” 등으로 구성
    • 대소문자 구분
    • 가독성, 의미있는 변수 이름
    • 길이 제한 없음
i_use_snake_case <- 1
otherPeopleUseCamelCase <- 2
some.people.use.periods <- 3
And_aFew.People_RENOUNCEconvention <- 4

  • 자동 완성 기능 (Tab completion) in RStudio

  • 이전 명령은 콘솔에서 위 아래 화살표

  • 내장 함수 (Built-in functions)

x <- pi
sin(x)
sqrt(x)
log(x)
log(x, 10)
x <- c(10, 20, 30)
x + x
mean(x)
sum(x)/length(x)

2.4.2.1 Exercise

변수 x에 1, 3, 5, 7, 9를, 변수 y에 2, 4, 6, 8, 10을 저장하는 코드를 작성하고 x와 y를 더한 값을 z에 저장하는 코드를 작성하시오

2.5 Supports

2.5.1 Help

help("mean")
?mean
example("mean")
help.search("mean")
??mean
help(package="MASS")

2.6 R packages and Dataset

2.6.1 R packages

  • UsingR package installation

install.packages("UsingR")
  • UsingR package loading
library(UsingR)
help(package="UsingR")

2.6.2 Data sets

  • 일반적으로 패키지 안에 관련된 데이터도 같이 저장
  • data() function를 이용해서 패키지 데이터를 사용자 작업공간에 복사해서 사용 가능
head(rivers)
length(rivers)
class(rivers)
data(rivers)
data(package="UsingR")
library(HistData)
head(Cavendish)
str(Cavendish)
head(Cavendish$density2)

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