R의 데이터 구조
- 프로그램에서 다양한 타입의 데이터를 변수에 저장하는 것이 필요하다.
- 운영체제는 사용자가 지정한 데이터 타입에 맞게 변수에 메모리를 할당한다.
- R의 기본 데이터 타입 (base object) 은 Vector (atomic vector 와 list) 이고, 이를 기반으로 구현된 아래의 데이터 구조가 많이 사용된다.
- Atomic vector
- List
- Matrix
- Array
- Factors
- Data frame
모든 데이터 타입은 Vector 로부터 시작
Matrix 와 Array 는 atomic vector 를 기반으로 만들어진 base object 이다.
Factor 와 Data frame 은 각각 atomic vector와 list 에 기반한 S3 클래스이다.
Two types of Vector
- Vector 는 Atomic vector 와 list 로 나눌 수 있다.
- Atomic vector 는 원자가 동질적이고, list 는 이질적일 수 있다.
- Atomic vector 는 1차원 구조이지만 list 는 다차원일 수 있다 (nested structure).
Atomic vector
- 네 가지 atomic vector (logical, integer, double, character)
- raw와 complex 도 있지만 잘 사용하지 않는다.
lgl_var <- c(TRUE, FALSE)
int_var <- c(1L, 6L, 10L)
dbl_var <- c(1, 2.5, 4.5)
chr_var <- c("these are", "some strings")
str(lgl_var)
## logi [1:2] TRUE FALSE
str(int_var)
## int [1:3] 1 6 10
str(dbl_var)
## num [1:3] 1 2.5 4.5
str(chr_var)
## chr [1:2] "these are" "some strings"
Coercion
- 만약 vector에 다른 타입의 데이터가 들어가면 강제로 형변환된다 (Coercion).
- 이 때, 우선순위는 logical, numeric, double, character 이다.
c(1, "a")
## [1] "1" "a"
c(TRUE, 1)
## [1] 1 1
c(1, 1.1)
## [1] 1.0 1.1
c(3.0, TRUE)
## [1] 3 1
c(c(1,2,3), 1)
## [1] 1 2 3 1
c(list(c(1,2,3)), "a")
## [[1]]
## [1] 1 2 3
##
## [[2]]
## [1] "a"
List
- List 는 원자가 어떤 타입이든 될 수 있고, list 도 될 수 있다.
x <- list(1:3, "a", c(TRUE, FALSE, TRUE), c(2.3, 5.9))
str(x)
## List of 4
## $ : int [1:3] 1 2 3
## $ : chr "a"
## $ : logi [1:3] TRUE FALSE TRUE
## $ : num [1:2] 2.3 5.9
x <- list(list(list(list())))
str(x)
## List of 1
## $ :List of 1
## ..$ :List of 1
## .. ..$ : list()
Excercises (Vector, list)
- atomic vector 의 6가지 종류는 무엇이고 list 와의 차이점은 무엇인가?
- integer, double, character, complex, raw, boolean.
- homogenous vs heterogenous
- 1d vs nested structure
- 아래 코드의 결과는?
c(1, FALSE)
## [1] 1 0
c("a", 1)
## [1] "a" "1"
c(list(1), "a")
## [[1]]
## [1] 1
##
## [[2]]
## [1] "a"
c(TRUE, 1L)
## [1] 1 1
- list 를 vector 로 변환하기 위해 사용하는 unlist 는 무엇을 하는가?
- coercion, nested structure 제거, 1d structure 로 변환
a <- list(c(1,2,3,4,5), c(1,2,3))
a
## [[1]]
## [1] 1 2 3 4 5
##
## [[2]]
## [1] 1 2 3
unlist(a)
## [1] 1 2 3 4 5 1 2 3
Attributes
- 모든 object 는 attribute를 가질 수 있다.
- attr 함수를 통해 attribute를 지정하거나 조회할 수 있다.
- attribute가 중요한 이유는
- attribute 를 통해 데이터의 구조를 설정하기도 한다.
- 많은 함수에서 attribute 에 따른 기능을 구현한다.
- attribute는 R 에서 객체를 구현하는 한 가지 방법이다.
- 새로운 해결 전략을 만들 수도 있고, 문제를 해결하는데 시간을 단축할 수 있다.
Attribute 생성 방법
- attr 함수
y <- 1:10
attr(y, "my_attribute") <- "This is a vector"
attr(y, "my_attribute")
## [1] "This is a vector"
- structure 함수
- attirubte가 추가된 새로운 object를 반환한다.
structure(1:10, my_attribute = "This is a vector")
## [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
## attr(,"my_attribute")
## [1] "This is a vector"
- attribute 조회
- attributes 함수를 이용하면 list 형태로 반환
attributes(y)
## $my_attribute
## [1] "This is a vector"
세 가지 중요한 attribute
- 아래 attributes 는 R 기본 함수에서 사용법이 약속 되어있다.
- Names : 각 element 에 지정될 수 있는 chracter vector 이다.
- Dimensions : Matrix 와 Array에서 쓰인다.
- Class : S3 object system 에서 쓰인다.
- 데이터를 변형해도 이 attribute 는 사라지지 않는다.
- 다양한 함수에서 이 attribute 를 통해 기능을 구현하고 있다.
Names
v <- c(1, 2, 3)
names(v) <- c('a')
names(v)
## [1] "a" NA NA
y <- c(a = 1, 2, 3)
names(y)
## [1] "a" "" ""
attr(y, "names")
## [1] "a" "" ""
Factors
- Factor는 integer vector 를 기반으로한 S3 object 이다.
- Factor는 ’미리 정한 값’만 인자로 넣을 수 있는 Vector 로 볼 수 있다.
- Factor는 범주형 변수를 저장할 때만 쓰인다.
- Factor의 중요한 두 개의 attributes,
- class : 이것은 factor 가 factor 임을 알려주고, integer vector 와 다른 쓰임을 갖게 한다.
- levels : level은 ‘미리 정한 값’ 을 정의한다.
library(pryr)
x <- factor(c("a", "b", "b", "a"))
x
## [1] a b b a
## Levels: a b
typeof(x)
## [1] "integer"
otype(x)
## [1] "S3"
class(x)
## [1] "factor"
str(x)
## Factor w/ 2 levels "a","b": 1 2 2 1
class(x)
## [1] "factor"
levels(x)
## [1] "a" "b"
- factor는 interger vector 의 확장 버전이다.
c(factor(c("a", "b", "c")), factor("b"))
## [1] 1 2 3 1
- factor는 범주형 변수에서처럼 값이 한정적일 때 levels를 미리 정의할 수 있다.
sex_char <- c("m", "m", "m")
sex_factor <- factor(sex_char, levels = c("m", "f"))
table(sex_char)
## sex_char
## m
## 3
Excercise (Attributes, Names, Factor)
- “test” attribute 를 갖는 vector 생성하기
a <- 1:5
attr(a, "test") <- "my attribute"
a
## [1] 1 2 3 4 5
## attr(,"test")
## [1] "my attribute"
a <- structure(1:5, test = "my attribute")
a
## [1] 1 2 3 4 5
## attr(,"test")
## [1] "my attribute"
“comment” attribute 만들고 출력해보기
b <- structure(1:5, comment = "my attribute")
b
## [1] 1 2 3 4 5
Matrices and arrays
- dim attribute 를 atomic vector 에 추가하면 배열 (array) 이 된다.
- Matrix 는 array 의 한 종류로 2차원 array 이다.
- array 는 atomic vector에 dimension 이 할당된 것이다.
a <- matrix(1:6, ncol = 3, nrow = 2)
a
## [,1] [,2] [,3]
## [1,] 1 3 5
## [2,] 2 4 6
b <- array(1:12, c(2, 3, 2))
b
## , , 1
##
## [,1] [,2] [,3]
## [1,] 1 3 5
## [2,] 2 4 6
##
## , , 2
##
## [,1] [,2] [,3]
## [1,] 7 9 11
## [2,] 8 10 12
d <- 1:6
dim(d) <- c(3, 2)
d
## [,1] [,2]
## [1,] 1 4
## [2,] 2 5
## [3,] 3 6
e <- 1:6
attr(e, "dim") <- c(3,2)
e
## [,1] [,2]
## [1,] 1 4
## [2,] 2 5
## [3,] 3 6
library(pryr)
typeof(a)
## [1] "integer"
typeof(b)
## [1] "integer"
typeof(d)
## [1] "integer"
otype(a)
## [1] "base"
otype(b)
## [1] "base"
otype(d)
## [1] "base"
attributes(a)
## $dim
## [1] 2 3
attributes(b)
## $dim
## [1] 2 3 2
attributes(d)
## $dim
## [1] 3 2
a <- array(c("a", "b", "c", "d", "e", "f"), c(2,3))
a
## [,1] [,2] [,3]
## [1,] "a" "c" "e"
## [2,] "b" "d" "f"
- rownames와 colnames는 matrix 의 name attribute 를 설정하기 위해 사용됨
rownames(a) <- c("A", "B")
colnames(a) <- c("a", "b", "c")
a
## a b c
## A "a" "c" "e"
## B "b" "d" "f"
attributes(a)
## $dim
## [1] 2 3
##
## $dimnames
## $dimnames[[1]]
## [1] "A" "B"
##
## $dimnames[[2]]
## [1] "a" "b" "c"
- length 는 전체 원소의 갯수를 출력함
- array 는 integer vector 기반이므로 원소의 갯수 출력
length(a)
## [1] 6
- dimnames 를 통해 array 에서 각 dimension 에 대한 변수의 이름을 설정할 수 있음
dimnames(b) <- list(c("one", "two"), c("a", "b", "c"), c("A", "B"))
b
## , , A
##
## a b c
## one 1 3 5
## two 2 4 6
##
## , , B
##
## a b c
## one 7 9 11
## two 8 10 12
Dataframe
- Dataframe은 R 에서 데이터 분석 시 가장 일반적으로 사용되는 데이터구조
- Dataframe 은 list 를 기반으로 만들어진 S3 클래스이다.
- 2-dimensional structure
- 일반적으로 각 element 는 equal-length vector
- Dataframe은 matrix 와 list 의 성질을 동시에 갖음
data frame 의 생성
df <- data.frame(x = 1:3, y = c("a", "b", "c"))
df
## x y
## 1 1 a
## 2 2 b
## 3 3 c
Data frame 의 성질
library(pryr)
otype(df)
## [1] "S3"
typeof(df)
## [1] "list"
class(df)
## [1] "data.frame"
dim(df)
## [1] 3 2
- data frame 에서는 character vector를 자동으로 factor 로 변형한다.
df <- data.frame(
x = 1:3,
y = c("a", "b", "c"),
stringsAsFactors = FALSE)
str(df)
## 'data.frame': 3 obs. of 2 variables:
## $ x: int 1 2 3
## $ y: chr "a" "b" "c"
Data frame 의 병합
cbind(df, data.frame(z = 3:1))
## x y z
## 1 1 a 3
## 2 2 b 2
## 3 3 c 1
rbind(df, data.frame(x = 10, y = "z"))
## x y
## 1 1 a
## 2 2 b
## 3 3 c
## 4 10 z
Special columns
- 사용하는 경우는 많이 없지만 개념적으로 가능함
df <- data.frame(x = 1:3)
df$y <- list(1:2, 1:3, 1:4)
df
## x y
## 1 1 1, 2
## 2 2 1, 2, 3
## 3 3 1, 2, 3, 4
- data frame 생성 시 컬럼으로 넣으려면 I 키워드를 통해 가능하다.
dfl <- data.frame(x = 1:3, y = I(list(1:2, 1:3, 1:4)))
dfl
## x y
## 1 1 1, 2
## 2 2 1, 2, 3
## 3 3 1, 2, 3, 4
dfl$y[[1]]
## [1] 1 2
- matrix 도 data frame 의 컬럼으로 추가할 수 있다.
dfm <- data.frame(x = 1:3, y = I(matrix(1:9, nrow = 3)))
dfm
## x y.1 y.2 y.3
## 1 1 1 4 7
## 2 2 2 5 8
## 3 3 3 6 9
dfm[2, "y"]
## [,1] [,2] [,3]
## [1,] 2 5 8
Excercise (Data frame)
- Data frame은 어떤 attribute 를 갖는가?
df <- data.frame(
x = 1:3,
y = c("a", "b", "c"),
stringsAsFactors = FALSE)
attributes(df)
## $names
## [1] "x" "y"
##
## $class
## [1] "data.frame"
##
## $row.names
## [1] 1 2 3
