벡터(vector)

벡터(VECTOR)

• 같은 유형의 데이터를 여러 개 변수로 보관해야 할 경우 벡터를 사용
• 여러 변수들을 하나의 이름으로 묶은 집합
• 벡터의 항목을 변경할 수 있으며, 추가 작업이 가능
• 벡터의 각 항목에 이름을 부여하여 인덱스 뿐만 아니라 이름으로도 접근이 가능

1. 벡터 생성작업

• c()함수를 이용하여 벡터 생성
• 벡터 항목의 요소들은 한가지 데이터 타입이어야 하며, 그렇지 않을 경우 강제 형변환을 일으키게 됨.

2. 벡터 항목에 이름설정하기

• names()함수을 이용하여 이름 설정
• names() 반환값은 지정한 이름값을 문자열 벡터에 할당
• names(이름을 저장할 객체) <- 이름값 지정

• #벡터 생성
  coffee<-c(3000,3000,4000,4500,4500)
  
  #벡터 항목에 이름 설정
  names(coffee)<-c("아메리카노","에스프레소","까페라떼","까페모카","마끼야또")
  > coffee
  아메리카노 	에스프레소     까페라떼     카페모카	마끼야또
       3000       3000       4000       4500	4500 

3. 벡터 원소 출력하기

• vector[n]: n번째 항목 출력 또는 vector["이름"]: 이름에 해당하는 항목 출력
• vector[s:e]: s번째 항목부터 e번째 항목 출력
• vector[-n]: -n번째 항목만 제외하고 나머지 항목 출력
• vector[n]<-"new": n번째 항목을 "new"라는 항목으로 수정
• vector["이름"]+500: 이름에 해당하는 항목에 500 덧셈
• vector+500: 벡터 전체 항목에 대해 500 덧셈

4. 벡터 집합연산작업

• 벡터의 하나의 집합으로 간주하고 집합간의 교집합, 합집합, 일치여부 등을 연산
• 집합연산에 사용하는 함수
• identical(x,y): 두 집합의 항목이 일치하면 TRUE, 일치하지 않으면 FALSE
• union(x,y): 두 집합의 항목을 합집합 계산
• intersect(x,y): 두 집합의 항목을 교집합 계산
• setdiff(x,y): x의 차집합 계산
• setequal(x,y): 두 집합의 구성값이 동일하면 TREU, 동일하지 않으면 FALSE

• #예시
  > a_v<-c("딸기","수박","메론")
  > b_v<-c("딸기","수박","메론","키위")
  > setdiff(b_v,a_v)
  [1] "키위"
  > identical(a_v,b_v)
  [1] FALSE
  > c_v<-c("딸기","수박","딸기","메론")
  > setequal(a_v,c_v)
  [1] TRUE

5. 벡터에 연속적 데이터 할당하기

• 연속적 데이터(일정 규칙대로 값을 할당)를 벡터에 할당하여 데이터 처리, 그래프 등에서 유용하게 사용할 수 있음
• 연속적 데이터를 할당하기 위한 seq함수
• seq(시작값, 끝값, 증가값) - 시작값부터 끝값까지 일정한 증가값 만큼씩의 값을 벡터에 할당
• 반복적 항목으로 이루어진 벡터 생성 - rep함수
• rep(반복할 벡터항목, times(또는 each))
  • times - 반복할 벡터항목 전체를 몇 번 반복할 것인지 횟수를 기술
  • each - 반복할 벡터항목 각각을 몇 번 반복할 것인지 횟수를 기술

• #200씩 증가
  > y<-seq(0,1000,200)
  > y
  [1]    0  200  400  600  800 1000
  
  #증가값을 설정안하면 기본은 1씩 증가
  > y1<-seq(1,10)
  > y1
   [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10
  
  #1:2를 2번 반복
  > part<-rep(1:2,times=2)
  > part
  [1] 1 2 1 2
  
  #1과2를 각각 3번씩 반복
  > part2<-rep(1:2,each=3)
  > part2
  [1] 1 1 1 2 2 2

6. 벡터의 길이를 구하는 작업

• 벡터가 몇 개 항목으로 구성되었는지를 계산하는 작업
• length(벡터): 해당 벡터의 길이를 계산하여 보여줌
• NROW(벡터): 벡터 뿐만 아니라 행렬의 행, 데이터프레임의 행 수를 계산해서 보여줌

• > coffee<-c("아메리카노","카푸치노","녹차라떼","카페모카")
  > NROW(coffee)
  [1] 4
  > length(coffee)
  [1] 4