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데이터를 분석하기 전에 먼저 결정해야하는 것은 R에서 데이터를 나타내는 방법입니다. 데이터에 차원이 하나만 있으면 벡터가 이러한 유형의 데이터를 잘 나타냅니다. 그러나 데이터에 둘 이상의 차원이있는 경우 행렬, 목록 또는 데이터 프레임을 사용할 수 있습니다. 그래서, 질문은: 언제 어느 것을 사용합니까?
모든 데이터가 단일 클래스 인 경우 행렬 및 고차원 배열이 유용합니다. 즉, 모든 데이터가 숫자이거나 모든 데이터가 문자입니다. 수학자 또는 통계 학자 인 경우 매트릭스에 익숙하며이 유형의 객체를 매우 자주 사용합니다.
데이터를 단일 스프레드 시트로 상상하면 데이터 프레임이 좋은 선택 일 수 있습니다. 데이터 프레임은 개념적으로 열과 열 제목이있는 스프레드 시트와 매우 비슷한 동일한 길이의 명명 된 벡터 목록입니다.
데이터가 객체 컬렉션으로 구성되어 있지만 배열 또는 데이터 프레임으로 표현할 수없는 경우 목록이 이상적인 선택입니다. 목록에는 다른 목록이나 데이터 프레임을 포함하여 모든 종류의 다른 개체가 포함될 수 있으므로 대단히 유연합니다. 따라서 R에는 목록을 처리 할 수있는 다양한 도구가 있습니다.
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데이터 프레임은 대부분의 분석 및 데이터 처리 작업에 매우 적합한 선택입니다. 이는 데이터를 표현하는 매우 편리한 방법이며 데이터베이스 테이블 작업과 유사합니다. 읽기 기능을 사용하여 쉼표로 구분 된 값 (CSV) 파일에서 데이터를 읽을 때. csv () 또는 읽기. table (), R은 결과를 데이터 프레임에 넣습니다.설명
| 설명 | vector | R의 기본 데이터 객체는 단일 유형 (예: 문자, 숫자 또는 정수)의 하나 이상의 값으로 구성되며,. |
|---|---|---|
| 이것을 스프레드 시트의 단일 열 또는 행 또는 데이터베이스 테이블의 | 열로 생각하십시오.
행렬 또는 배열 |
단일 유형의 다차원 객체 (원자 |
| 라고 함)입니다. 행렬은 두 차원의 배열입니다. | 많은 차원에서 숫자를 저장해야하는 경우
배열을 사용하십시오. list |
리스트는 모든 유형의 객체를 포함 할 수 있습니다.
목록은 함께 속한 데이터 모음을 저장하는 데 매우 유용합니다. 목록에는 목록이 포함될 수 있으므로이 유형의 |
| 객체는 매우 유용합니다. | 데이터. 프레임 | 데이터 프레임은 모든
요소의 길이가 동일한 특별한 종류의 명명 된 목록입니다. 데이터 프레임은 단일 스프레드 시트 또는 데이터베이스의 테이블 |
| 과 유사합니다. |
![Nikon D7000을 사용하여 라이브 뷰 및 무비 모드 자동 초점을 사용하여 뷰 파인더 촬영과 마찬가지로 <[SET:descriptionko]촬영](https://i.howtospotfake.org/img/photography-2018/using-live-view-and-movie-mode-autofocus-with-nikon-d7000.jpg "Nikon D7000을 사용하여 라이브 뷰 및 무비 모드 자동 초점을 사용하여 뷰 파인더 촬영과 마찬가지로 <[SET:descriptionko]촬영")
