R강의1.html

<!DOCTYPE html>
<html>
  <head>
    <title>R 언어 기초 - 데이터 다루기</title>
    <meta charset="utf-8">
    <meta name="author" content="문건웅" />
    <link href="libs/remark-css/default.css" rel="stylesheet" />
    <link href="libs/remark-css/default-fonts.css" rel="stylesheet" />
  </head>
  <body>
    <textarea id="source">
class: center, middle, inverse, title-slide

# R 언어 기초 - 데이터 다루기
### 문건웅
### 2018/8/21

---


## 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

---

## 강의 자료 보기

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


---

## 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/)

---

## 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\*\*\*\*

---

## 교재

&lt;img src="figures/book1.jpg" width="25%" /&gt;&lt;img src="figures/book2.jpg" width="25%" /&gt;&lt;img src="figures/book3.jpg" width="25%" /&gt;&lt;img src="figures/book4.png" width="25%" /&gt;
---

##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


---

## R에서 쓰는 표현식, 연산자


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

&lt;- 를 입력할 때는 Alt + - (맥에서는 Option + -) 를 누른다


---

## R에서 쓰는 표현식, 연산자


```r
r&lt;-2
circle &lt;- pi*r^2
circle
```

```
[1] 12.56637
```

```r
total&lt;-100; n&lt;-10
average &lt;- total/n
average
```

```
[1] 10
```

```r
5**2
```

```
[1] 25
```

```r
(1+2)*3
```

```
[1] 9
```


---

## R에서 모든 데이터는 벡터다

변수에 데이타를 넣는 방법

* 변수에 데이타 할당 ; =, &lt;-

* combine 사용 

* sequence 연산자 사용 (:)

* sequence 함수 사용 (seq)

* repeat함수 사용(rep) 

---


```r
x=1
y&lt;-2
a=c(1,2,3)
a
a[2]
b=1:10
b[9]
```

---


```r
x=1
y&lt;-2
a=c(1,2,3)
a
```

```
[1] 1 2 3
```

```r
a[2]
```

```
[1] 2
```

```r
b=1:10
b[9]
```

```
[1] 9
```

---


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


---


```r
f=rep(a,3);f
```

```
[1] 1 2 3 1 2 3 1 2 3
```

```r
(c=seq(5))
```

```
[1] 1 2 3 4 5
```

```r
(d=seq(1,3,0.25))
```

```
[1] 1.00 1.25 1.50 1.75 2.00 2.25 2.50 2.75 3.00
```

```r
(e=c(a,b))
```

```
 [1]  1  2  3  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10
```


---

## 도움말 이용하기


```r
?seq
```

---

## 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'


---

## 값의 할당,비교


```r
r=2
r==2
r=3
r==2
r!=2
a=b=c=d=2
a+b+c+d
```

---

## 값의 할당,비교


```r
r=2 ; r==2
```

```
[1] TRUE
```

```r
r=3 ; r==2 ; r!=2
```

```
[1] FALSE
```

```
[1] TRUE
```

```r
a=b=c=d=2 ; a+b+c+d
```

```
[1] 8
```

---

## 값의 계산

평균의 계산

```r
total=2680;n=31
```

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

---

## 값의 계산


평균의 계산

```r
total=2680;n=31
average=total/n
average
```

```
[1] 86.45161
```

```r
round(average,1)
```

```
[1] 86.5
```


---

## 데이터 구조 

* 벡터(vector)

* 행렬(matrix)

* 배열(array)

* 데이타프레임(dataframe)

* 리스트(list)

* 범주형자료(categorical variable)

* 시계열(Time series)

---

## 왜 벡터로 되어있을까?

### 언제든지 자료를 추가할 수 있다.

```r
a=1:5
a=c(a,101,102)
b=c(a,103)
b
```

---

## 왜 벡터로 되어있을까?


### 언제든지 자료를 추가할 수 있다.

```r
a=1:5
a=c(a,101,102)
b=c(a,103)
b
```

```
[1]   1   2   3   4   5 101 102 103
```

---

###  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)
```


---

### 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
```

```
[1] 28.34467 21.71807 35.93750 25.20809 23.45679
```

---

### 연산에서 벡터는 재사용된다


```r
a&lt;-1:10
b&lt;-c(1,-1)
a+b
```

* `\(b^2\)` `\(\pm\)` 4*a*c


```r
b&lt;-10
a&lt;-c&lt;-2
b^2+c(1,-1)*4*a*c
```

---

### 연산에서 벡터는 재사용된다


```r
a&lt;-1:10
b&lt;-c(1,-1)
a+b
```

```
 [1]  2  1  4  3  6  5  8  7 10  9
```

* `\(b^2\)` `\(\pm\)` 4*a*c


```r
b&lt;-10
a&lt;-c&lt;-2
b^2+c(1,-1)*4*a*c
```

```
[1] 116  84
```

---

## 행렬(matrix)이란 무엇인가 ?

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


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

```
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    5    9
[2,]    2    6   10
[3,]    3    7   11
[4,]    4    8   12
```


---


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

```
 [1] "A" "B" "C" "D" "E" "F" "G" "H" "I" "J" "K" "L"
```

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

```
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] "A"  "B"  "C"  "D" 
[2,] "E"  "F"  "G"  "H" 
[3,] "I"  "J"  "K"  "L" 
```

---


```r
b
```

```
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] "A"  "B"  "C"  "D" 
[2,] "E"  "F"  "G"  "H" 
[3,] "I"  "J"  "K"  "L" 
```

```r
b[3,2]
b[2,4]
b[2,] 
b[,3]
length(b), ncol(b), nrow(b)
```
---


```r
b[3,2]
```

```
[1] "J"
```

```r
b[2,4]
```

```
[1] "H"
```

```r
b[2,] 
```

```
[1] "E" "F" "G" "H"
```

```r
b[,3]
```

```
[1] "C" "G" "K"
```

---


```r
length(b)
```

```
[1] 12
```

```r
ncol(b)
```

```
[1] 4
```

```r
nrow(b)
```

```
[1] 3
```

---

## apply()함수


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

```
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    5    9
[2,]    2    6   10
[3,]    3    7   11
[4,]    4    8   12
```

```r
apply(a,1,sum)
apply(a,2,mean)
rowSums(a)
colMeans(a)
```
---


```r
apply(a,1,sum)
```

```
[1] 15 18 21 24
```

```r
apply(a,2,mean)
```

```
[1]  2.5  6.5 10.5
```

```r
rowSums(a)
```

```
[1] 15 18 21 24
```

```r
colMeans(a)
```

```
[1]  2.5  6.5 10.5
```

---

## 범주형자료(1) 성별


```r
sex=c("Male","Female","Female","Male","Male");(sex=factor(sex))
```

```
[1] Male   Female Female Male   Male  
Levels: Female Male
```

```r
str(sex)
```

```
 Factor w/ 2 levels "Female","Male": 2 1 1 2 2
```

```r
levels(sex)
```

```
[1] "Female" "Male"  
```

```r
length(sex)
```

```
[1] 5
```

---

##  흡연 : "none","ex-smoker","smoker"


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

```
[1] none      none      ex-smoker smoker    none     
Levels: none ex-smoker smoker
```


---

## 배열 (array)


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

---

##  데이타프레임(data.frame)


* 우리가 다루는 거의 모든 자료는 데이타프레임이다.

```r
mydata=data.frame(height=Height,weight=Weight,
                  sex=sex,smoking=smoking)
```

---

## 데이타프레임의 일부 선택(subset)


* 행렬과 비슷하다. 

```r
mydata
```

```
  height weight    sex   smoking
1    168     80   Male      none
2    173     65 Female      none
3    160     92 Female ex-smoker
4    145     53   Male    smoker
5    180     76   Male      none
```


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

---

## 데이타프레임의 일부 선택(subset)


```r
mydata[3,]
```

```
  height weight    sex   smoking
3    160     92 Female ex-smoker
```

```r
mydata[,1]
```

```
[1] 168 173 160 145 180
```

```r
mydata[3,2]
```

```
[1] 92
```

---

## 데이타프레임의 열 선택


* 데이타프레임의 열에 이름으로 접근할때는 *$*기호를 쓴다.

```r
mydata$height
```

```
[1] 168 173 160 145 180
```

```r
mydata[["height"]]
```

```
[1] 168 173 160 145 180
```


---

## 열의 순서로 접근


```r
mydata[1]   # 결과는 데이타 프레임
```

```
  height
1    168
2    173
3    160
4    145
5    180
```

```r
mydata[[1]] # 결과는 벡터
```

```
[1] 168 173 160 145 180
```

---

## 새로운 열 추가

```r
mydata
```

```
  height weight    sex   smoking
1    168     80   Male      none
2    173     65 Female      none
3    160     92 Female ex-smoker
4    145     53   Male    smoker
5    180     76   Male      none
```

* BMI라는 열을 추가하고 싶다.


---

## 새로운 열 추가


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

```
  height weight    sex   smoking      BMI
1    168     80   Male      none 28.34467
2    173     65 Female      none 21.71807
3    160     92 Female ex-smoker 35.93750
4    145     53   Male    smoker 25.20809
5    180     76   Male      none 23.45679
```


---

## 구조보기: str()


```r
str(mydata)
```

```
'data.frame':	5 obs. of  5 variables:
 $ height : num  168 173 160 145 180
 $ weight : num  80 65 92 53 76
 $ sex    : Factor w/ 2 levels "Female","Male": 2 1 1 2 2
 $ smoking: Factor w/ 3 levels "none","ex-smoker",..: 1 1 2 3 1
 $ BMI    : num  28.3 21.7 35.9 25.2 23.5
```

---

## 요약: summary()


```r
summary(mydata)
```

```
     height          weight         sex         smoking       BMI       
 Min.   :145.0   Min.   :53.0   Female:2   none     :3   Min.   :21.72  
 1st Qu.:160.0   1st Qu.:65.0   Male  :3   ex-smoker:1   1st Qu.:23.46  
 Median :168.0   Median :76.0              smoker   :1   Median :25.21  
 Mean   :165.2   Mean   :73.2                            Mean   :26.93  
 3rd Qu.:173.0   3rd Qu.:80.0                            3rd Qu.:28.34  
 Max.   :180.0   Max.   :92.0                            Max.   :35.94  
```

---

## 실제 데이타로 실습


```r
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
require(swirl)
swirl()
```
    </textarea>
<script src="https://remarkjs.com/downloads/remark-latest.min.js"></script>
<script>var slideshow = remark.create({
"highlightStyle": "github",
"highlightLines": true,
"countIncrementalSlides": false
});
if (window.HTMLWidgets) slideshow.on('afterShowSlide', function (slide) {
  window.dispatchEvent(new Event('resize'));
});
(function() {
  var d = document, s = d.createElement("style"), r = d.querySelector(".remark-slide-scaler");
  if (!r) return;
  s.type = "text/css"; s.innerHTML = "@page {size: " + r.style.width + " " + r.style.height +"; }";
  d.head.appendChild(s);
})();</script>

<script>
(function() {
  var i, text, code, codes = document.getElementsByTagName('code');
  for (i = 0; i < codes.length;) {
    code = codes[i];
    if (code.parentNode.tagName !== 'PRE' && code.childElementCount === 0) {
      text = code.textContent;
      if (/^\\\((.|\s)+\\\)$/.test(text) || /^\\\[(.|\s)+\\\]$/.test(text) ||
          /^\$\$(.|\s)+\$\$$/.test(text) ||
          /^\\begin\{([^}]+)\}(.|\s)+\\end\{[^}]+\}$/.test(text)) {
        code.outerHTML = code.innerHTML;  // remove <code></code>
        continue;
      }
    }
    i++;
  }
})();
</script>
<!-- dynamically load mathjax for compatibility with self-contained -->
<script>
(function () {
  var script = document.createElement('script');
  script.type = 'text/javascript';
  script.src  = 'https://cdn.bootcss.com/mathjax/2.7.1/MathJax.js?config=TeX-MML-AM_CHTML';
  if (location.protocol !== 'file:' && /^https?:/.test(script.src))
    script.src  = script.src.replace(/^https?:/, '');
  document.getElementsByTagName('head')[0].appendChild(script);
})();
</script>
  </body>
</html>