R 데이터의 입력과 저장, 데이터 불러오기

학습목표
1. 데이터 입력에 대해 알아본다.
2. 분석한 결과를 외부 파일로 저장하는 방법에 대해 살펴본다.
3. 외부 데이터를 불러오는 방법에 대해 알아본다.

 

 

1. 데이터 입력

작업 디렉토리 설정 및 현재 디렉토리 확인

• setwd( ) 함수를 사용해 작업 디렉토리를 변경하면 문서나 그림 파일 등에 손쉽게 접근 가능
• D 드라이브하에 "datav" 라는 디렉토리가 만들어져 있다고 가정하면, 아래 명령을 통해 현 작업 디렉토리를 설정하고 모든 파일을 이 datav에 저장할 수 있으며 또한 저장된 자료를 불러오는 곳으로 활용 가능

> setwd('D:\\datav')

• 현재 작업 디렉토리가 적절하게 변경되었는지 확인하기 위해 작업 디렉토리 확인을 다음과 같이 수행 가능

> getwd( )
[1] "D:\datav"

 

 

c( ) _ 데이터 입력

• 가장 기본적인 데이터 입력방법
• 벡터: 하나 이상의 관측값을 갖는 자료구조를 의미
• 좌측에는 벡터 이름이 위치하며, '<-' 나 '=' 연산자는 데이터가 할당됨을 의미
• 우측에는 입력대상이 되는 데이터의 관측값이 c 함수 내에 나타나게 됨

> x <- c(1,2,3,4,5)
> x
[1] 1 2 3 4 5

> (y <- c(10,20,30,40,50))
[1] 10 20 30 40 50

> dat <- cbind(x,y)

• cbind: 두 벡터를 열 방향으로 결합 하는 함수

> dat
     x  y
[1,] 1 10
[2,] 2 20
[3,] 3 30
[4,] 4 40
[5,] 5 50

 

 

scan( ) _ 데이터 입력

• 다음 함수를 실행하면 실행 프롬프트가 "1:" 로 바뀌는데 이 때 자료를 하나씩 입력하고 Enter 키를 치면 다음 값을 입력할 수 있게 됨
• 마지막 값을 입력하고 추가로 입력 값이 없으면 그냥 Enter 를 한 번 더 치면 입력이 종료

> w1 <- scan()
1: 23
2: 4
3: 5
4: 6
5: 7
6: 
Read 5 items

> w1
[1] 23  4  5  6  7

 

 

 

2. 데이터 저장

sink( ) _ 출력 결과 파일 저장

• 화면에 출력된 모든 결과를 파일로 저장할 수 있음
• 시작 시 아래와 같이 저장할 파일명을 지정하고 원하는 함수를 실행 후 종료 시 sink() 로 마감하면 됨

> sink('printa.txt')
> summary(iris)
> sink()

 

파일 탐색기에서 printa.txt 를 열어보면 다음과 같은 summary 결과가 저장되었음을 확인할 수 있다.

 

 

write.csv( ) _ 데이터 저장

• R에서 생성된 객체(object)는 외부 파일로 저장 가능한데, 경로를 별도로 지정하지 않으면 이미 설정된 작업 디렉토리에 저장됨
• 예제: R작업 경로가 "D:/datav" 로 저장되어 있다고 하자. 아까전 생성한 dat 객체를 "dat_exam1.csv" 라는 파일로 저장해보자.
  • csv(comma separated values) : 엑셀, 노트패드 등 다양한 프로그램에서 쉽게 저장 및 편집 할 수 있는 데이터 포맷

> write.csv(dat,'dat_exam1.csv')

 

write.table( ) _ 데이터 저장

• write.csv() 와 유사한 함수지만, 기본적으로 지정되어 있는 옵션상 차이점이 존재
• 예제: dat 를 dat_exam2.txt 라는 텍스트 파일로 저장하고 write.csv() 함수를 사용할 경우와 비교해보자

> write.table(dat,'dat_exam2.txt')

• 콤마 대신 공백(탭)을 기준으로 관측값을 구별하게 됨
• 콤마를 이용해 관측값을 구별하기 위해서는 함수 내 다음과 같이 sep=" , " 라는 옵션을 추가

> write.table(dat,'dat_exam2.txt', sep=",")

 

 

 

3. 데이터 불러오기

read.csv( ) _ 데이터 불러오기

• 저장된 csv 자료는 read.csv() 함수를 이용해 R 프로그램으로 불러올 수 있음

> dat2 <- read.csv('dat_exam1.csv')

> dat2
  X x  y
1 1 1 10
2 2 2 20
3 3 3 30
4 4 4 40
5 5 5 50

• header=T 라는 옵션을 주게 되면 첫 번째 행의 문자열을 변수명으로 취하게 됨
  • 다만, read.csv() 함수에서는 default 옵션이므로 생략하더라도 무관

> us_dat <- read.csv('USArrested.csv',header=T)
> head(us_dat)

 

 

str( ) _ 데이터 구조 확인하기

• 불러온 자료에 대한 구조를 다음과 같이 확인할 수 있다.

> str(dat2)
'data.frame':	5 obs. of  3 variables:
 $ X: int  1 2 3 4 5
 $ x: int  1 2 3 4 5
 $ y: int  10 20 30 40 50

 

 

read.table( ) _ 데이터 불러오기

• 텍스트 파일은 read.csv() 외에도 read.table() 를 이용해 불러올 수 있음
• header=T를 생략하게 되면 R은 데이터에 지정된 변수명이 없다고 생각하여 임의로 V1, V2 를 변수명으로 사용
  • 즉, read.table() 은 header=F 가 default 로 지정되어 있음을 유의

> read.table('dat_exam1.csv')

  V1       V2
1 NA ,"x","y"
2  1    ,1,10
3  2    ,2,20
4  3    ,3,30
5  4    ,4,40
6  5    ,5,50

 

 

na.srings 옵션을 이용한 결측치 결정

• 결측치가 'NA' 로 표시됨
• na.strings 옵션을 지정해주면 특정한 문자를 결측치로 인식 가능

> nadat <- read.csv('var.txt', na.strings='aa', header=TRUE)
> 
> nadat
  var1 var2
1   11 <NA>
2   22   bb
3   33   cc

 

 

4. 객체 확인 및 삭제

ls( ) _ 객체 확인

• 작업하다 보면 여러 객체들이 생성되어 일일이 확인하기 어려울 경우가 있는데 이때 ls() 함수를 사용하면 현재 만들어진 객체를 모두 확인 가능

> ls()
 [1] "dat"   "dat2"  "dat3"  "nadat" "order" "var"   "var1"  "var2"  "w1"    "x"     "y"

 

 

rm( ) _ 모든 객체 삭제

• 생성된 모든 객체를 지우고 싶다면 다음을 수행

> rm(list=ls())

> ls()
character(0)