R강의1.Rmd

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title: "R 언어 기초 - 데이터 다루기"
author: "문건웅"
date: "2018/8/21"
output:
  xaringan::moon_reader:
    lib_dir: libs
    nature:
      highlightStyle: github
      highlightLines: true
      countIncrementalSlides: false
---

```{r setup, include=FALSE}
options(htmltools.dir.version = FALSE)
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE,message=FALSE,comment=NA,fig.width=6,fig.asp=0.618,out.width="70%",fig.align="center")
```

## 소개

문건웅

- 가톨릭대학교 의과대학 교수
- 성빈센트병원 순환기내과 재직

- R packages (CRAN)
  - mycor, moonBook, ztable(2015)
  - ggiraphExtra(2016) 
  - dplyrAssist, editData, ggplotAssist(2017)

- Books
  - 의학논문 작성을 위한 R통계와 그래프(2015, 한나래) 
      - 2015년 대한민국 학술원 우수학술도서
  - 웹에서 클릭만으로 하는 R 통계분석(2015, 한나래) 
  - Learn ggplot2 Using Shiny App(2017, Springer)

- Web-R.org 운영

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## 강의 자료 보기

[https://github.com/cardiomoon/RLecture2018](https://github.com/cardiomoon/RLecture2018)


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## R, Rstudio 설치하기


R 설치하기

* R-project [www.R-project.org](http://www.R-project.org)

RStudio 설치하기

* RStudio [www.rstudio.com](http://www.rstudio.com)

Chrome 설치하기

* 크롬다운로드 [https://www.google.co.kr/chrome/browser/desktop/](https://www.google.co.kr/chrome/browser/desktop/)

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## RStudio server 접속하기


[http://web-R.org:8787](http://web-R.org:8787)


이름   | 아이디 |패스워드
-------|--------|------------
이규민 | index721| 4432\*\*\*\*
박장희 | tigermagic| 4321\*\*\*\*
이창준 | cjleecu | 7110\*\*\*\*
이은혜 | happypuppy233| 2065\*\*\*\*
안도현 | andoh94| 5515\*\*\*\*
이아연 | onlyyoujmy | 9334\*\*\*\*
송지수 | jssong1994 | 2998\*\*\*\*
이효정 | abcd5644 | 7103\*\*\*\*
김지홍 | jihongkim | 9128\*\*\*\*
오현주 | mintnlemon | 4432\*\*\*\*

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## 교재

```{r,echo=FALSE,out.width="25%",fig.show="hold",fig.align="default"}
require(knitr)
include_graphics("figures/book1.jpg")
include_graphics("figures/book2.jpg")
include_graphics("figures/book3.jpg")
include_graphics("figures/book4.png")
```
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##수업계획


날짜      |     주제     
----------|--------------------------
2018/8/21 | R언어 기초 
2018/8/28 | R을 이용한 의학통계(1)
2018/9/4 | R을 이용한 의학통계(2)
2108/9/11 | R을 이용한 그래프 그리기
2018/9/18 | R을 이용한 repoducible research
2018/10/2 | Project 발표 및 토론




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## R에서 쓰는 표현식, 연산자

```{r,eval=FALSE}
r<-2  
circle <- pi*r^2
circle
total<-100; n<-10
average <- total/n
average
5**2
(1+2)*3
```

<- 를 입력할 때는 Alt + - (맥에서는 Option + -) 를 누른다


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## R에서 쓰는 표현식, 연산자

```{r}
r<-2
circle <- pi*r^2
circle
total<-100; n<-10
average <- total/n
average
5**2
(1+2)*3
```


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## R에서 모든 데이터는 벡터다

변수에 데이타를 넣는 방법

* 변수에 데이타 할당 ; =, <-

* combine 사용 

* sequence 연산자 사용 (:)

* sequence 함수 사용 (seq)

* repeat함수 사용(rep) 

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```{r,eval=FALSE}
x=1
y<-2
a=c(1,2,3)
a
a[2]
b=1:10
b[9]
```

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```{r}
x=1
y<-2
a=c(1,2,3)
a
a[2]
b=1:10
b[9]
```

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```{r,eval=FALSE}
f=rep(a,3);f
(c=seq(5))
(d=seq(1,3,0.25))
(e=c(a,b))
```


---

```{r}
f=rep(a,3);f
(c=seq(5))
(d=seq(1,3,0.25))
(e=c(a,b))
```


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## 도움말 이용하기

```{r}
?seq
```

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## 기본데이터형


* 숫자형(numeric)  12, 4, 0.45

* 논리형(logical) TRUE, FALSE, T, F, 1, 0

* 복소수형(complex) 3+2i

* 문자형(character) "St.Vincent's Hospital","123",'3.14'


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## 값의 할당,비교


```{r,eval=FALSE}
r=2
r==2
r=3
r==2
r!=2
a=b=c=d=2
a+b+c+d
```

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## 값의 할당,비교


```{r}
r=2 ; r==2
r=3 ; r==2 ; r!=2
a=b=c=d=2 ; a+b+c+d
```

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## 값의 계산

평균의 계산
```{r}
total=2680;n=31
```

평균 average를 계산하시오.(단, 소수점 첫째자리에서 반올림 하시오)

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## 값의 계산


평균의 계산
```{r}
total=2680;n=31
average=total/n
average
round(average,1)
```



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## 데이터 구조 

* 벡터(vector)

* 행렬(matrix)

* 배열(array)

* 데이타프레임(dataframe)

* 리스트(list)

* 범주형자료(categorical variable)

* 시계열(Time series)

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## 왜 벡터로 되어있을까?

### 언제든지 자료를 추가할 수 있다.
```{r,eval=FALSE}
a=1:5
a=c(a,101,102)
b=c(a,103)
b
```

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## 왜 벡터로 되어있을까?


### 언제든지 자료를 추가할 수 있다.
```{r}
a=1:5
a=c(a,101,102)
b=c(a,103)
b
```

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###  자료의 연산이 아주 쉽다.

BMI(body mass index) 계산을 어떻게 할까?

```{r}
Height=c(168,173,160,145,180)
Weight=c(80,65,92,53,76)
```


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### 자료의 연산이 아주 쉽다.


```{r}
Height=c(168,173,160,145,180)
Weight=c(80,65,92,53,76)
BMI=Weight/(Height/100)^2
BMI
```

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### 연산에서 벡터는 재사용된다


```{r,eval=FALSE}
a<-1:10
b<-c(1,-1)
a+b
```

* $b^2$ $\pm$ 4*a*c

```{r,eval=FALSE}
b<-10
a<-c<-2
b^2+c(1,-1)*4*a*c
```

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### 연산에서 벡터는 재사용된다

```{r}
a<-1:10
b<-c(1,-1)
a+b
```

* $b^2$ $\pm$ 4*a*c

```{r}
b<-10
a<-c<-2
b^2+c(1,-1)*4*a*c
```

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## 행렬(matrix)이란 무엇인가 ?

* 자료를 2차원으로 배열한 것
* 수학의 행렬과 다른 점은 숫자 이외에도 가능하다는 것이다.

```{r}
a=matrix(1:12,ncol=3)
a
```


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```{r}
(b=LETTERS[1:12])

(b=matrix(b,ncol=4,byrow=TRUE))
```

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```{r}
b
```
```{r,eval=FALSE}
b[3,2]
b[2,4]
b[2,] 
b[,3]
length(b), ncol(b), nrow(b)
```
---


```{r}
b[3,2]
b[2,4]
b[2,] 
b[,3]
```

---


```{r}
length(b)
ncol(b)
nrow(b)
```

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## apply()함수

```{r}
(a=matrix(1:12,ncol=3))
```
```{r,eval=FALSE}
apply(a,1,sum)
apply(a,2,mean)
rowSums(a)
colMeans(a)
```
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```{r}
apply(a,1,sum)
apply(a,2,mean)
rowSums(a)
colMeans(a)
```

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## 범주형자료(1) 성별


```{r}
sex=c("Male","Female","Female","Male","Male");(sex=factor(sex))
str(sex)
levels(sex)
length(sex)
```

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##  흡연 : "none","ex-smoker","smoker"


```{r}
smoking=c(1,1,2,3,1)
smoking=factor(smoking)
levels(smoking)=c("none","ex-smoker","smoker")
smoking
```


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## 배열 (array)


* 행렬과 비슷하나 다차원구조를 가질수 있다.
* 2차원 배열 = 행렬

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##  데이타프레임(data.frame)


* 우리가 다루는 거의 모든 자료는 데이타프레임이다.
```{r}
mydata=data.frame(height=Height,weight=Weight,
                  sex=sex,smoking=smoking)
```

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## 데이타프레임의 일부 선택(subset)


* 행렬과 비슷하다. 
```{r}
mydata
```

```{r,eval=FALSE}
mydata[3,]
mydata[,1]
mydata[3,2]
```

---

## 데이타프레임의 일부 선택(subset)


```{r}
mydata[3,]
mydata[,1]
mydata[3,2]
```

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## 데이타프레임의 열 선택


* 데이타프레임의 열에 이름으로 접근할때는 *$*기호를 쓴다.
```{r}
mydata$height
mydata[["height"]]
```


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## 열의 순서로 접근

```{r}
mydata[1]   # 결과는 데이타 프레임
mydata[[1]] # 결과는 벡터
```

---

## 새로운 열 추가
```{r}
mydata
```

* BMI라는 열을 추가하고 싶다.


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## 새로운 열 추가

```{r}
mydata$BMI=mydata$weight*10000/(mydata$height)^2
mydata
```


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## 구조보기: str()

```{r}
str(mydata)
```

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## 요약: summary()

```{r}
summary(mydata)
```

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## 실제 데이타로 실습

```{r,comment=NA,eval=FALSE}
mtcars
head(mtcars,10)
str(mtcars)
summary(mtcars)
mtcars$mpg
stem(mtcars$mpg)
hist(mtcars$mpg)
boxplot(mtcars$mpg)
fivenum(mtcars$mpg)
quantile(mtcars$mpg)
```

---


## swirl


An interactive learning environment for R and statistics

```{r,eval=FALSE}
require(swirl)
swirl()
```