Loading data into R 전자전기컴퓨터공학부 G201449030 이승연

This chapter covers 파일에 있는 데이터로 작업하기 관계형 데이터베이스로 작업하기 마무리

파일에 있는 데이터로 작업하기 데이터프레임 구조 이해 - 잘 구조화된 데이터 읽기 가장 쉬운 데이터 형식 : 헤더가 포함된 테이블 구조 행과 열(row & column) 행렬과 마찬가지의 모습을 하고 있지만 행렬과 달리 다양한 변수, 관측치, 범주 등을 표현하기 위해 특화됨 저장되거나 전송되는 데이터 블록의 맨 앞에 위치한 보충 데이터

파일에 있는 데이터로 작업하기 데이터프레임 구조 이해 - 잘 구조화된 데이터 http://win-vector.com/dfiles/car.data.csv 헤더로서 column의 이름 분리자가 콤마일 경우 comma-separated values(.csv)형식 실제 데이터들

파일에 있는 데이터로 작업하기 URL을 통하여 데이터 불러오기 uciCar : 새로운 데이터 프레임 오브젝트 컬럼이나 필드를 콤마로 분리 헤더의 유무

파일에 있는 데이터로 작업하기 불러온 데이터 분석하기 Class() : R 오브젝트의 타입

파일에 있는 데이터로 작업하기 불러온 데이터 분석하기 summary() : R 오브젝트의 요약본

파일에 있는 데이터로 작업하기 불러온 데이터 분석하기 dim() : row, column의 수

파일에 있는 데이터로 작업하기 불러온 데이터 분석하기 help() : 클래스에 관한 도움 문서 제공 help(class(uciCar)) help(“data.frame”)

파일에 있는 데이터로 작업하기 다른 데이터 형식 : .tsv, pipe-separated file, Microsoft Excel workbooks, JSON data, XML read.table() : tab, spaces, pipes등으로 분리된 타입에도 사용 가능 R 패키지 Powerful Flexible

파일에 있는 데이터로 작업하기 의미 있는 데이터 데이터프레임 구조 이해 - 덜 구조화된 데이터 모든 데이터가 항상 사용될 준비가 되지는 않았다 ex) http://mng.bz/mZbu data 불러오기 의미 있는 데이터 using R 문자열을 factor로 자동 변경 X

파일에 있는 데이터로 작업하기 결과화면 의미있는 데이터

파일에 있는 데이터로 작업하기 column이름 설정하기 column 이름 설정 c() : R의 메소드를 벡터로 만들어 주는 명령어 factor : 범주형 변수를 위한 데이터 타입

파일에 있는 데이터로 작업하기 결과화면 Column 이름이 생성됨 Good.Loan의 데이터 값이 BadLoan과 GoodLoan으로 변경 달라진점

파일에 있는 데이터로 작업하기 리스트 생성 반복문 실행 데이터프레임 d에 있는 column의 수 열 데이터프레임 d에 있는 column의 수 반복문 실행되는 동안 데이터의 전체 column이 리스트를 통해 재배치

This chapter covers 파일에 있는 데이터로 작업하기 관계형 데이터베이스로 작업하기 마무리

관계형데이터베이스로 작업하기 다양한 DB 툴 -> 파일로 가져오기 까다로움 가장 중요한 클라이언트 데이터 다양한 DB 툴 -> 파일로 가져오기 까다로움 DB의 데이터로 작업하기에 가장 옳은 방법 : R과 데이터베이스를 바로 연 결 MySQL,  PostgreSQL, H2…

관계형데이터베이스로 작업하기 데이터 예시 PUMS data(Public Use Microdata Sample; American Community Survey) http://www2.census.gov/acs2011_1yr/pums/csv_pus.zip http://www2.census.gov/acs2011_1yr/pums/csv_hus.zip 서버가 없는 데이터베이스 엔진 http://www.h2database.com/html/main.html 데이터베이스 로딩 툴 https://github.com/WinVector/SQLScrewdriver/blob/master/SQLScrewdriver.jar 데이터베이스 브라우저 http://squirrel-sql.sourceforge.net/

관계형데이터베이스로 작업하기 자바 명령어 실행 위해 자바 설치 -> 시스템 변수 편집(java jdk와 jre가 설치되어 있는 곳\bin;) 명령 용이하게 파일은 한 곳에

관계형데이터베이스로 작업하기 Squirrel SQL 설치방법

관계형데이터베이스로 작업하기 Squirrel SQL 설치방법

관계형데이터베이스로 작업하기 Squirrel SQL 설치방법

관계형데이터베이스로 작업하기 Squirrel SqL 설치방법

관계형데이터베이스로 작업하기 Squirrel SQL과 H2가 설치되어 잘 연결된 결과화면 Squirrel SQL H2

관계형데이터베이스로 작업하기 데이터베이스에 데이터 넣기 SQL Screwdriver XML configuration file

관계형데이터베이스로 작업하기 데이터베이스에 데이터 넣기 SQL Screwdriver XML configuration file MySQL, PostgreSQL SQL Screwdriver XML configuration file

관계형데이터베이스로 작업하기 데이터베이스에 데이터 넣기 H2 화면 Squirrel SQL 화면

관계형데이터베이스로 작업하기 데이터베이스에 데이터 넣기 H2 화면 Squirrel SQL 화면

DB드라이버가 로드되기 전에 여분의 메모리를 위한 자바 옵션 설정 관계형데이터베이스로 작업하기 데이터베이스에 있는 데이터를 R로 불러오기 DB드라이버가 로드되기 전에 여분의 메모리를 위한 자바 옵션 설정

관계형데이터베이스로 작업하기 데이터베이스에 있는 데이터를 R로 불러오기 패키지 설치 후 불러오기

XML database configuration과 같이 데이터베이스 드라이버의 이름 명료화 관계형데이터베이스로 작업하기 데이터베이스에 있는 데이터를 R로 불러오기 XML database configuration과 같이 데이터베이스 드라이버의 이름 명료화

열 이름을 문자열로 묶을 때 작은 따옴표를 식별자로 관계형데이터베이스로 작업하기 데이터베이스에 있는 데이터를 R로 불러오기 열 이름을 문자열로 묶을 때 작은 따옴표를 식별자로

관계형데이터베이스로 작업하기 데이터베이스에 있는 데이터를 R로 불러오기 DB로 연결

hus 테이블에서 ORIGRANDGROUP<=1의 조건을 만족하는 튜플 추출 -> dhus로 관계형데이터베이스로 작업하기 데이터베이스에 있는 데이터를 R로 불러오기 hus 테이블에서 ORIGRANDGROUP<=1의 조건을 만족하는 튜플 추출 -> dhus로

관계형데이터베이스로 작업하기 데이터베이스에 있는 데이터를 R로 불러오기 IN아래의 조건을만족하는 hus.SERIALNO 값들 과 같은 값을 가지는 pus테이블 안의 SERIALNO 데이터를 dpus로

관계형데이터베이스로 작업하기 데이터로부터 subset 선택하기 자료요약함수, 데이터프레임의 부분집합을 추출할 때 편리한 함수

관계형데이터베이스로 작업하기 Recoding Variables : 가독성 위하여 변수 recoding Reorder levels of factor Ex) 레퍼런스 M을 만들어서 F가 M으로부터 다르게 부호화

관계형데이터베이스로 작업하기 Recoding Variables : 가독성 위하여 변수 recoding 1~7

관계형데이터베이스로 작업하기 Recoding Variables : 가독성 위하여 변수 recoding 1~24

관계형데이터베이스로 작업하기 Recoding Variables : 가독성 위하여 변수 recoding

관계형데이터베이스로 작업하기 Recoding Variables : 가독성 위하여 변수 recoding

관계형데이터베이스로 작업하기 as.factor() 명령어 levels라 불리는 값들 각 level은 지시자 변수(indicator variable) 역할을 한다 levels라 불리는 값들 Null값 처리를 위해 호스트 변수와 함께 사용하는 변수

관계형데이터베이스로 작업하기 Summary()

This chapter covers 파일에 있는 데이터로 작업하기 관계형데이터베이스로 작업하기 마무리

The end 마무리 데이터 프레임의 정의 구조 이해하기 파일과 데이터베이스로부터 데이터 불러오기 큰 규모의 dataset -> 데이터베이스로부터 직접 연결 Chap3 : explore, examine, summarize 추천! The end