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 많은 패키지가 (다른 사람들이 만들어 놓은 코드) 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.

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

2.3.2 Exercise

  1. 코드편집창에서 다음 입력하시오

  • 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

2.3.3 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 programming

2.4.1 Console calculator

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

2.4.2 Exercise

다음 공식들을 계산하는 R 코드를 작성하시오

\[ \sqrt{(4+3)(2+1)} \]

\[ 2^3 + 3^2 \]

\[ \frac{0.25 - 0.2}{\sqrt{0.2 (1-0.2)/100}}\]

2.4.3 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

2.4.4 Exercise

  1. 변수 x에 1, 3, 5, 7, 9를, 변수 y에 2, 4, 6, 8, 10을 저장하는 코드를 작성하시오

  2. 앞서 변수 x와 y를 더한 값을 z에 저장하는 코드를 작성하시오

  3. 변수 x에 “hello world!” 를 저장하고 x의 값을 출력하는 코드를 작성하시오

2.4.5 Functions

함수(Function)란 사용자가 원하는 기능을 수행하는 코드의 모음으로서 반복적으로 쉽게 사용할 수 있도록 만들어 놓은 코드 입니다. 특정 데이터를 입력으로 받아 원하는 기능을 수행한 후 결과 데이터를 반환하는 구조를 가집니다. 함수는 일반적으로 다음과 같은 포멧으로 구현할 수 있습니다.

my_function_name <- function(parameter1, parameter2, ... ){
  ##any statements
  return(object)
}

예를 들어 다음과 같은 my_sine 함수를 만들 수 있으며 parameter (매개변수)는 x이고 y는 반환값을 저장하는 지역변수 입니다.

my_sine <- function(x){
    y <- sin(x)
    return(y)
}
  • 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)

2.4.6 Exercise

  1. 변수 x에 1, 3, 5, 7, 9를, 변수 y에 2, 4, 6, 8, 10을 저장하는 코드를 작성하시오

  2. x와 y를 더한 값을 z에 저장하는 코드를 작성하시오

  3. mysum 이라는 이름의 함수를 작성하되 두 변수를 입력으로 받아 더한 후 결과를 반환하는 코드를 작성하시오

  4. mymean 이라는 이름의 함수를 작성하되 두 변수를 입력으로 받아 평균을 구한 후 결과를 반환하는 코드를 작성하시오

2.5 Terminology

  • Session: R 언어 실행 환경
  • Console: 명령어 입력하는 창
  • Code: R 프로그래밍 변수/제어문 모음
  • Object types:
    • vector: 값들의 모임 combine function c() EX: c(6, 11, 13, 31, 90, 92)
    • matrix: 2D 형태 값들의 모임
    • array: 1D, 2D, 3D, … 형태 값들의 모임
    • factor: 범주형 데이터
    • data frame: 2D 형태 값들의 모임 (다른 타입 값 가능)
    • list:
    • function: 특정 기능 수행, [함수이름, 입력값 (arguments), 출력값 (return)] 으로 구성
  • Data (value) types:
    • Integers
    • doubles/numerics
    • logicals
    • characters.
  • Conditionals (조건, 제어):
    • if, ==, & (AND), | (OR) Ex: (2 + 1 == 3) & (2 + 1 == 4)
    • for, while: 반복 수

2.6 Supports

2.6.1 Help

R은 방대한 양의 도움말 데이터를 제공하며 다음과 같은 명령어로 찾아볼 수 있습니다.

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

2.7 R packages and Dataset

2.7.1 R packages

  • UsingR package installation

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

2.7.2 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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