티스토리 뷰

beginner/R 문법 기초

R 데이터 추출

johh 2019. 7. 12. 01:55

김승욱님 강의를 듣고 작성했습니다.

 

[R을 R려줘] R 문법 기초 - 인프런

데이터 분석을 시작하기 위해서 선택하는 필수 언어 중 하나인 R을 배우는 과정 입니다. 프로그래밍 언어를 처음 배우는 사람도 충분히 따라할 수 있을 정도로 쉽게 제작되어 있으니 부담없이 따라할 수 있습니다. 입문 프로그래밍 언어 R 온라인 강의

www.inflearn.com

$을 사용한 하위구조 데이터 추출

> colnames(aws)
[1] "AWS_ID" "TM"     "TA"     "Wind"   "X."  
> aws$TA # 1000개만 보이고 나머지는 안보인다.
   [1] 24.2 24.3 23.7 23.3 23.5 23.5 23.7 24.0
   [9] 24.4 25.0 25.4 26.2 26.6 25.9 25.5 24.8
  [17] 23.2 23.7 23.6 23.1 22.7 22.6 22.7 22.1
  [25] 22.2 22.2 22.0 21.7 21.6 21.4 20.8 20.9
  [33] 21.2 22.1 22.8 23.9 24.8 25.6 26.5 26.5
  [41] 27.1 27.6 26.7 25.7 24.7 23.3 22.5 22.2
  [49] 22.2 22.3 22.0 21.9 21.6 21.2 21.3 21.4
  [57] 22.1 22.8 23.7 24.3 24.7 24.9 25.0 25.1
  [65] 26.0 26.3 26.3 25.9 24.8 23.7 22.8 22.3
  [73] 22.0 21.8 21.9 21.8 21.6 21.2 21.0 22.0
  [81] 23.0 24.1 24.0 22.7 22.4 22.2 22.3 22.2
  [89] 21.8 21.5 21.4 21.3 21.0 21.0 20.8 20.4
  [97] 20.2 20.2 20.4 20.9 21.5 23.1 23.6 23.5
 [905] 34.6 34.2 33.5 31.6 30.4 29.4 28.9 28.6
 [913] 28.4 28.1 27.7 27.4 27.0 26.6 26.4 26.8
 [921] 28.6 30.5 32.1 32.4 33.4 34.1 34.3 34.9
 [929] 35.1 34.6 33.1 31.3 30.5 30.1 29.6 28.9
 [937] 28.5 28.2 27.8 27.4 27.0 26.8 26.5 26.6
 [945] 27.5 29.2 30.6 31.1 32.4 33.4 32.8 31.6
 [953] 30.3 31.1 32.0 31.3 29.9 27.8 27.7 27.5
 [961] 27.5 27.3 27.0 26.8 26.6 26.3 26.1 26.2
 [969] 26.9 28.4 29.7 30.8 31.8 32.5 33.6 34.1
 [977] 33.5 32.7 31.6 31.1 29.7 28.8 28.2 27.7
 [985] 27.4 27.3 27.1 26.9 26.6 26.4 26.2 26.5
 [993] 27.8 29.3 30.9 31.5 33.0 34.4 34.9 36.1
 [ reached getOption("max.print") -- omitted 4886 entries ]

 

벡터연산을 사용한 하위 구조 데이터 추출 - 행

단일 숫자
> aws[2,]
  AWS_ID            TM   TA Wind X.
2    108 2016-07-01 01 24.3  2.3  =
> aws[135,]
    AWS_ID            TM   TA Wind X.
135    108 2016-07-06 14 26.1  2.4  =
문자
> aws['2',]
  AWS_ID            TM   TA Wind X.
2    108 2016-07-01 01 24.3  2.3  =
> aws['135',]
    AWS_ID            TM   TA Wind X.
135    108 2016-07-06 14 26.1  2.4  =
연속
> aws[3:10,]
   AWS_ID            TM   TA Wind X.
3     108 2016-07-01 02 23.7  3.8  =
4     108 2016-07-01 03 23.3  3.0  =
5     108 2016-07-01 04 23.5  2.1  =
6     108 2016-07-01 05 23.5  2.7  =
7     108 2016-07-01 06 23.7  2.1  =
8     108 2016-07-01 07 24.0  0.3  =
9     108 2016-07-01 08 24.4  2.1  =
10    108 2016-07-01 09 25.0  2.2  =
이산
> aws[c(2, 135, 3:10),]
    AWS_ID            TM   TA Wind X.
2      108 2016-07-01 01 24.3  2.3  =
135    108 2016-07-06 14 26.1  2.4  =
3      108 2016-07-01 02 23.7  3.8  =
4      108 2016-07-01 03 23.3  3.0  =
5      108 2016-07-01 04 23.5  2.1  =
6      108 2016-07-01 05 23.5  2.7  =
7      108 2016-07-01 06 23.7  2.1  =
8      108 2016-07-01 07 24.0  0.3  =
9      108 2016-07-01 08 24.4  2.1  =
10     108 2016-07-01 09 25.0  2.2  =

 

벡터연산을 사용한 하위 구조 데이터 추출 - 열

단일 연속 이산
> aws[,3] 
   [1] 24.2 24.3 23.7 23.3 23.5 23.5 23.7 24.0 
   [9] 24.4 25.0 25.4 26.2 26.6 25.9 25.5 24.8 
  [17] 23.2 23.7 23.6 23.1 22.7 22.6 22.7 22.1 
  [25] 22.2 22.2 22.0 21.7 21.6 21.4 20.8 20.9 
  [33] 21.2 22.1 22.8 23.9 24.8 25.6 26.5 26.5 
  [41] 27.1 27.6 26.7 25.7 24.7 23.3 22.5 22.2 
  [49] 22.2 22.3 22.0 21.9 21.6 21.2 21.3 21.4 
  [57] 22.1 22.8 23.7 24.3 24.7 24.9 25.0 25.1 
  [65] 26.0 26.3 26.3 25.9 24.8 23.7 22.8 22.3 
  [73] 22.0 21.8 21.9 21.8 21.6 21.2 21.0 22.0 
  [81] 23.0 24.1 24.0 22.7 22.4 22.2 22.3 22.2 
  [89] 21.8 21.5 21.4 21.3 21.0 21.0 20.8 20.4 
  [97] 20.2 20.2 20.4 20.9 21.5 23.1 23.6 23.5 
 [105] 23.6 23.0 23.1 23.7 24.2 24.6 24.4 24.5 
 [113] 24.8 24.4 24.0 23.4 22.9 22.9 22.3 21.5 
 [121] 21.3 21.1 20.7 20.7 20.4 20.3 20.3 20.5 
 [129] 20.6 20.9 21.3 22.8 24.2 25.4 26.1 26.1 
 [137] 26.1 26.6 26.4 25.9 24.2 23.2 22.2 21.6 
 [145] 21.2 20.7 20.2 20.1 20.3 20.1 20.1 20.6 
 [153] 21.4 22.2 23.2 23.4 25.1 26.6 27.9 28.2 
 [161] 28.4 27.9 27.5 27.0 25.9 25.1 24.7 24.2 
 [169] 23.5 23.0 22.6 22.2 21.8 21.4 21.3 22.0 
 [177] 24.4 26.5 27.9 28.9 30.4 31.2 32.0 32.1 
 [185] 32.2 32.2 32.2 31.3 29.3 27.9 27.1 26.5 
 [193] 25.9 25.4 25.0 24.5 23.8 23.5 23.3 23.9 
 [201] 25.8 27.8 29.0 30.2 31.0 31.7 32.1 32.4 
 [209] 32.5 31.4 30.3 28.6 27.3 26.9 26.4 25.7 
 [217] 25.4 25.2 24.9 24.6 24.0 23.6 23.2 23.9 
 [225] 25.9 27.4 28.7 29.7 30.4 32.0 32.6 32.7 
 [233] 31.8 30.9 30.2 29.7 28.5 27.9 27.2 26.8 
 [241] 26.5 26.2 25.8 25.5 25.2 25.0 24.9 25.0 
 [249] 25.6 27.1 29.9 30.8 31.3 32.1 33.1 33.2 
 [257] 32.7 32.2 30.2 29.5 29.0 28.6 28.2 28.1 
 [265] 26.7 25.1 23.7 23.2 22.9 22.6 22.8 22.3 
 [273] 23.0 25.4 26.4 28.1 29.4 30.0 30.5 29.9 
 [281] 30.1 29.3 28.8 28.2 26.8 26.0 25.9 25.5 
 [289] 25.0 24.7 24.4 24.1 23.8 23.3 23.3 23.4 
 [297] 25.1 25.6 27.6 27.1 27.9 27.7 28.5 29.2 
 [305] 29.3 29.3 28.8 28.1 27.2 26.5 26.0 25.7 
 [313] 25.2 25.0 24.7 24.6 24.6 24.2 24.0 24.3 
 [321] 24.5 25.2 27.5 28.7 28.9 29.8 30.1 31.4 
 [329] 31.6 31.9 30.1 30.2 29.4 28.7 28.1 27.5 
 [337] 26.8 26.0 25.0 24.3 24.2 23.9 23.8 24.3 
 [345] 24.8 26.0 27.8 29.1 29.2 28.8 28.9 28.8 
 [353] 28.7 28.5 27.9 27.5 26.7 26.0 25.7 25.4 
 [361] 23.8 22.8 21.8 21.3 20.5 20.1 19.9 19.8 
 [369] 19.8 19.9 20.0 20.1 20.3 20.4 20.6 20.9 
 [377] 21.1 21.2 21.0 21.1 21.2 21.4 21.6 21.8 
 [385] 21.8 21.5 21.0 20.7 20.5 20.4 20.5 20.6 
 [393] 20.8 21.5 21.5 22.1 22.0 22.9 22.9 22.7 
 [401] 23.1 22.7 22.8 22.5 22.0 21.8 21.6 21.4 
 [409] 21.3 21.2 21.1 20.8 20.8 20.7 20.8 21.2 
 [417] 22.2 23.6 24.6 25.3 26.6 27.1 27.4 27.5 
 [425] 27.5 28.1 28.0 27.3 25.7 24.8 24.1 23.6 
 [433] 23.1 22.6 22.1 21.7 21.5 21.1 21.1 21.8 
 [441] 23.9 25.9 27.7 29.1 30.1 31.0 31.0 32.4 
 [449] 32.0 31.8 31.3 29.8 28.7 27.9 27.4 26.6 
 [457] 26.0 25.5 25.1 24.7 24.5 24.2 24.0 24.4 
 [465] 25.7 27.7 29.3 30.6 31.4 32.2 32.4 32.6 
 [473] 32.2 32.0 30.9 30.5 30.0 29.6 29.0 28.2 
 [481] 27.5 26.6 26.1 25.7 25.4 25.1 25.0 25.1 
 [489] 25.6 26.7 27.9 28.1 29.7 30.5 30.7 31.6 
 [497] 32.2 32.0 31.3 30.5 29.8 29.1 28.4 28.1 
 [505] 27.5 27.0 26.9 26.6 26.5 26.0 25.4 25.6 
 [513] 26.6 27.0 29.2 30.7 31.8 32.8 32.8 33.0 
 [521] 33.8 33.2 32.2 30.5 29.4 28.6 28.3 28.1 
 [529] 28.0 27.9 27.8 27.6 27.3 27.2 27.2 27.4 
 [537] 27.8 28.4 29.8 30.0 30.7 31.5 31.0 30.7 
 [545] 31.0 30.8 30.4 29.1 27.4 27.3 27.3 27.4 
 [553] 27.4 27.5 27.3 27.1 27.1 27.1 27.0 27.0 
 [561] 27.3 27.6 28.1 28.3 28.4 28.6 28.5 28.9 
 [569] 29.1 29.7 29.4 29.1 28.4 28.0 27.7 27.5 
 [577] 27.3 27.1 27.0 26.9 26.6 26.4 26.4 26.6 
 [585] 27.2 27.8 28.8 29.0 29.2 29.8 30.9 30.7 
 [593] 31.3 31.4 30.8 30.0 28.9 28.2 27.7 27.2 
 [601] 26.9 26.6 26.2 26.0 25.7 25.6 25.9 26.1 
 [609] 26.7 27.8 28.5 29.4 30.2 30.7 31.2 31.6 
 [617] 30.7 30.2 29.9 29.5 28.9 28.5 28.2 27.9 
 [625] 27.4 27.2 27.0 26.9 26.9 26.8 26.8 27.1 
 [633] 27.4 27.1 28.4 28.7 28.6 28.8 28.2 27.8 
 [641] 28.0 28.5 28.4 28.1 27.9 27.6 27.4 27.2 
 [649] 27.4 27.4 27.2 27.2 27.1 26.9 26.8 27.0 
 [657] 27.4 27.8 28.5 28.5 29.7 30.2 30.3 30.0 
 [665] 30.3 30.2 29.3 28.1 27.2 26.8 26.7 26.7 
 [673] 26.7 26.5 26.3 26.3 24.9 24.4 24.8 23.6 
 [681] 23.5 23.6 24.3 24.4 25.0 25.1 26.0 27.5 
 [689] 28.0 28.4 28.1 27.7 27.6 27.6 27.4 27.1 
 [697] 27.1 26.8 26.7 26.6 26.5 26.4 26.4 26.5 
 [705] 26.8 27.0 27.1 27.9 28.9 30.6 31.6 32.4 
 [713] 32.9 32.2 31.2 30.3 29.2 28.4 27.9 27.8 
 [721] 27.7 27.4 27.2 27.0 26.9 26.8 26.7 26.7 
 [729] 27.3 28.2 29.1 31.2 31.6 32.0 31.6 32.5 
 [737] 31.6 31.2 30.4 29.4 28.5 27.9 27.4 27.3 
 [745] 27.0 26.7 26.4 26.3 26.2 25.9 25.9 26.1 
 [753] 26.9 27.9 29.4 30.1 31.3 32.1 32.3 32.1 
 [761] 31.8 30.6 29.7 29.1 28.1 27.7 27.2 26.8 
 [769] 26.6 26.4 26.2 26.0 25.9 25.7 25.8 25.9 
 [777] 26.6 28.2 28.4 29.0 29.4 30.0 30.6 31.0 
 [785] 30.8 29.6 27.1 25.5 25.5 25.1 25.1 25.1 
 [793] 25.1 25.2 24.9 24.8 24.6 24.3 24.0 24.4 
 [801] 26.4 28.3 29.8 31.1 31.6 31.9 32.3 33.4 
 [809] 33.8 33.5 33.3 32.1 30.6 29.3 28.6 28.2 
 [817] 28.0 27.7 27.4 27.1 26.7 26.3 26.0 26.4 
 [825] 27.8 29.7 30.9 32.7 32.7 33.9 35.1 34.2 
 [833] 34.4 35.4 35.0 32.9 32.1 31.3 30.6 30.1 
 [841] 29.6 29.1 28.6 28.1 27.4 26.9 26.5 26.7 
 [849] 28.6 30.4 32.1 32.5 33.5 34.5 34.8 34.8 
 [857] 35.2 35.6 35.1 33.8 32.5 31.5 30.4 29.8 
 [865] 29.4 28.8 28.4 28.1 27.6 27.0 26.7 27.0 
 [873] 28.7 30.4 31.9 32.6 33.0 33.1 33.0 33.6 
 [881] 33.8 33.9 33.5 32.6 31.0 30.3 29.7 29.1 
 [889] 28.7 28.5 28.1 27.9 27.5 27.4 27.1 27.2 
 [897] 28.5 30.3 31.8 32.3 33.3 33.6 34.3 34.8 
 [905] 34.6 34.2 33.5 31.6 30.4 29.4 28.9 28.6 
 [913] 28.4 28.1 27.7 27.4 27.0 26.6 26.4 26.8 
 [921] 28.6 30.5 32.1 32.4 33.4 34.1 34.3 34.9 
 [929] 35.1 34.6 33.1 31.3 30.5 30.1 29.6 28.9 
 [937] 28.5 28.2 27.8 27.4 27.0 26.8 26.5 26.6 
 [945] 27.5 29.2 30.6 31.1 32.4 33.4 32.8 31.6 
 [953] 30.3 31.1 32.0 31.3 29.9 27.8 27.7 27.5 
 [961] 27.5 27.3 27.0 26.8 26.6 26.3 26.1 26.2 
 [969] 26.9 28.4 29.7 30.8 31.8 32.5 33.6 34.1 
 [977] 33.5 32.7 31.6 31.1 29.7 28.8 28.2 27.7 
 [985] 27.4 27.3 27.1 26.9 26.6 26.4 26.2 26.5 
 [993] 27.8 29.3 30.9 31.5 33.0 34.4 34.9 36.1 
 [ reached getOption("max.print") -- omitted 4886> aws[,3] 
  		 > aws[,3:4] 
      TA Wind 
1   24.2  2.3 
2   24.3  2.3 
3   23.7  3.8 
4   23.3  3.0 
5   23.5  2.1 
6   23.5  2.7 
7   23.7  2.1 
8   24.0  0.3 
9   24.4  2.1 
10  25.0  2.2 
11  25.4  2.4 
12  26.2  1.0 
13  26.6  2.2 
14  25.9  0.6 
15  25.5  1.6 
16  24.8  2.1 
17  23.2  1.5 
18  23.7  3.1 
19  23.6  2.7 
20  23.1  4.4 
21  22.7  1.7 
22  22.6  0.9 
23  22.7  2.9 
24  22.1  3.3 
25  22.2  1.2 
26  22.2  1.9 
27  22.0  2.3 
28  21.7  2.1 
29  21.6  1.3 
30  21.4  2.8 
31  20.8  1.7 
32  20.9  1.6 
33  21.2  2.2 
34  22.1  1.3 
35  22.8  1.3 
36  23.9  1.9 
37  24.8  3.0 
38  25.6  3.1 
39  26.5  2.1 
40  26.5  3.3 
41  27.1  2.6 
42  27.6  3.4 
43  26.7  2.7 
44  25.7  2.4 
45  24.7  3.0 
46  23.3  3.6 
47  22.5  3.0 
48  22.2  2.6 
49  22.2  2.2 
50  22.3  1.5 
51  22.0  1.5 
52  21.9  2.0 
53  21.6  1.3 
54  21.2  1.2 
55  21.3  1.7 
56  21.4  1.8 
57  22.1  1.0 
58  22.8  1.2 
59  23.7  2.0 
60  24.3  1.3 
61  24.7  1.7 
62  24.9  2.5 
63  25.0  1.9 
64  25.1  2.1 
65  26.0  2.1 
66  26.3  1.1 
67  26.3  1.5 
68  25.9  2.3 
69  24.8  2.2 
70  23.7  0.6 

451 31.3  0.5 
452 29.8  2.3 
453 28.7  2.6 
454 27.9  0.4 
455 27.4  0.6 
456 26.6  0.8 
457 26.0  1.0 
458 25.5  1.4 
459 25.1  1.7 
460 24.7  1.8 
461 24.5  1.7 
462 24.2  2.6 
463 24.0  1.7 
464 24.4  2.2 
465 25.7  2.9 
466 27.7  2.4 
467 29.3  1.8 
468 30.6  1.2 
469 31.4  0.9 
470 32.2  1.0 
471 32.4  2.4 
472 32.6  1.3 
473 32.2  2.5 
474 32.0  1.3 
475 30.9  1.7 
476 30.5  0.8 
477 30.0  1.6 
478 29.6  2.8 
479 29.0  2.7 
480 28.2  2.1 
481 27.5  2.3 
482 26.6  2.4 
483 26.1  1.8 
484 25.7  2.0 
485 25.4  2.4 
486 25.1  1.7 
487 25.0  2.6 
488 25.1  2.0 
489 25.6  1.8 
490 26.7  2.9 
491 27.9  2.5 
492 28.1  2.3 
493 29.7  1.4 
494 30.5  2.8 
495 30.7  1.9 
496 31.6  2.4 
497 32.2  2.2 
498 32.0  2.7 
499 31.3  2.1 
500 30.5  1.9 
 [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 5386 rows ] 		> aws[,c(1,3)] 
    AWS_ID   TA 
1      108 24.2 
2      108 24.3 
3      108 23.7 
4      108 23.3 
5      108 23.5 
6      108 23.5 
7      108 23.7 
8      108 24.0 
9      108 24.4 
10     108 25.0 
11     108 25.4 
12     108 26.2 
13     108 26.6 
14     108 25.9 
15     108 25.5 
16     108 24.8 
17     108 23.2 
18     108 23.7 
19     108 23.6 
20     108 23.1 
21     108 22.7 
22     108 22.6 
23     108 22.7 
24     108 22.1 
25     108 22.2 
26     108 22.2 
27     108 22.0 
28     108 21.7 
29     108 21.6 
30     108 21.4 
31     108 20.8 
32     108 20.9 
33     108 21.2 
34     108 22.1 
35     108 22.8 
36     108 23.9 
37     108 24.8 
38     108 25.6 
39     108 26.5 
40     108 26.5 
41     108 27.1 
42     108 27.6 
43     108 26.7 
44     108 25.7 
45     108 24.7 
46     108 23.3 
47     108 22.5 
48     108 22.2 
49     108 22.2 
50     108 22.3 
51     108 22.0 
52     108 21.9 
53     108 21.6 
54     108 21.2 
55     108 21.3 
56     108 21.4 
57     108 22.1 
58     108 22.8 
59     108 23.7 
60     108 24.3 
61     108 24.7 
62     108 24.9 
63     108 25.0 
64     108 25.1 
65     108 26.0 
66     108 26.3 
67     108 26.3 
68     108 25.9 
69     108 24.8 
70     108 23.7 

451    108 31.3 
452    108 29.8 
453    108 28.7 
454    108 27.9 
455    108 27.4 
456    108 26.6 
457    108 26.0 
458    108 25.5 
459    108 25.1 
460    108 24.7 
461    108 24.5 
462    108 24.2 
463    108 24.0 
464    108 24.4 
465    108 25.7 
466    108 27.7 
467    108 29.3 
468    108 30.6 
469    108 31.4 
470    108 32.2 
471    108 32.4 
472    108 32.6 
473    108 32.2 
474    108 32.0 
475    108 30.9 
476    108 30.5 
477    108 30.0 
478    108 29.6 
479    108 29.0 
480    108 28.2 
481    108 27.5 
482    108 26.6 
483    108 26.1 
484    108 25.7 
485    108 25.4 
486    108 25.1 
487    108 25.0 
488    108 25.1 
489    108 25.6 
490    108 26.7 
491    108 27.9 
492    108 28.1 
493    108 29.7 
494    108 30.5 
495    108 30.7 
496    108 31.6 
497    108 32.2 
498    108 32.0 
499    108 31.3 
500    108 30.5 
 [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 5386 rows ]

 

단일 문자 복수 문자
> aws['wind']
Error in `[.data.frame`(aws, "wind") : undefined columns selected
> aws[,'wind']
Error in `[.data.frame`(aws, , "wind") : undefined columns selected
> aws[,'Wind']
   [1] 2.3 2.3 3.8 3.0 2.1 2.7 2.1 0.3 2.1 2.2
  [11] 2.4 1.0 2.2 0.6 1.6 2.1 1.5 3.1 2.7 4.4
  [21] 1.7 0.9 2.9 3.3 1.2 1.9 2.3 2.1 1.3 2.8
  [31] 1.7 1.6 2.2 1.3 1.3 1.9 3.0 3.1 2.1 3.3
  [41] 2.6 3.4 2.7 2.4 3.0 3.6 3.0 2.6 2.2 1.5
  [51] 1.5 2.0 1.3 1.2 1.7 1.8 1.0 1.2 2.0 1.3
  [61] 1.7 2.5 1.9 2.1 2.1 1.1 1.5 2.3 2.2 0.6
  [71] 0.3 0.4 1.9 1.1 1.3 1.7 1.0 2.2 1.9 3.1
  [81] 2.5 2.9 3.9 4.5 4.6 3.8 3.7 3.5 3.6 4.1
  [91] 3.9 3.3 3.5 3.9 3.9 5.3 4.4 4.0 3.3 2.4
 [101] 1.9 3.1 3.3 1.1 2.0 3.3 3.5 5.1 3.6 4.2
 [111] 3.3 2.9 3.2 3.3 4.5 3.4 2.5 1.0 1.2 0.7
 [121] 0.5 1.1 0.2 1.6 2.4 1.7 2.0 2.1 2.3 1.9
 [131] 2.3 1.5 1.9 2.7 2.4 2.5 3.5 2.8 2.4 2.3
 [141] 2.4 1.3 1.9 2.0 1.5 1.8 1.9 1.0 1.8 0.4
 [151] 0.5 0.8 0.3 0.7 0.7 3.0 0.5 1.1 1.9 2.7
 [161] 2.0 2.1 3.0 1.6 1.3 1.0 0.6 0.8 1.2 0.7
 [171] 0.7 0.3 0.9 1.1 0.7 1.3 1.2 1.6 1.3 1.4
 [181] 1.5 2.6 2.5 3.7 3.7 3.7 2.0 2.3 3.2 2.0
 [191] 2.1 0.9 0.9 0.9 1.0 0.6 0.9 0.1 0.6 0.3
 [201] 1.1 0.7 2.0 2.4 2.1 2.9 3.3 4.1 3.6 3.7
 [211] 3.4 2.8 2.9 3.0 0.6 1.4 1.7 1.2 1.5 1.3
 [221] 1.8 1.4 0.9 0.2 1.1 1.0 1.3 1.4 2.2 2.2
 [231] 2.2 2.6 3.3 3.5 3.3 2.3 2.6 2.2 2.4 1.5
 [241] 0.4 1.1 0.2 0.9 0.9 0.2 1.0 1.3 1.3 1.6
 [251] 1.9 1.2 0.7 2.2 1.2 3.1 2.7 3.8 3.2 1.7
 [261] 1.4 1.5 1.1 0.6 2.3 2.6 2.3 1.4 1.9 1.6
 [271] 1.3 0.4 0.5 2.0 0.4 1.0 1.5 3.0 3.1 4.0
 [281] 4.2 3.8 2.6 2.4 2.3 1.6 1.7 1.5 1.0 1.0
 [291] 3.1 1.5 0.9 1.3 2.7 2.0 1.5 1.5 2.3 1.8
 [301] 2.1 2.7 2.9 3.7 3.3 2.4 2.9 2.1 2.4 2.3
 [311] 2.2 3.0 1.1 2.0 3.2 2.9 2.2 2.8 2.8 3.1
 [321] 2.3 2.6 1.7 1.9 1.2 2.6 3.3 3.1 2.0 1.6
 [331] 1.5 2.1 0.3 2.1 1.0 2.4 2.1 2.7 2.0 2.8
 [341] 2.9 1.5 2.2 2.8 3.8 3.2 3.9 3.1 2.5 3.2
 [351] 2.7 2.0 3.1 1.2 2.6 3.2 1.5 3.4 3.7 2.3
 [361] 2.4 3.2 4.3 3.5 3.2 4.0 4.3 3.3 5.0 3.8
 [371] 4.7 3.9 4.3 4.4 5.0 3.7 2.7 3.9 3.8 3.0
 [381] 2.3 1.5 1.4 1.6 2.5 3.8 4.2 4.4 3.1 3.1
 [391] 3.3 1.8 2.3 1.8 2.8 1.3 2.9 2.4 2.8 3.4
 [401] 2.0 3.3 1.7 2.2 2.8 2.0 2.3 1.7 2.6 1.5
 [411] 1.3 0.4 1.1 0.9 0.4 1.1 0.8 1.5 1.2 1.1
 [421] 1.3 1.8 1.2 1.9 2.1 2.1 2.7 2.4 2.1 2.2
 [431] 1.0 1.3 0.6 0.2 1.6 1.3 0.5 1.6 1.4 1.5
 [441] 1.9 2.0 2.3 2.7 1.8 2.0 2.0 1.2 0.6 1.0
 [451] 0.5 2.3 2.6 0.4 0.6 0.8 1.0 1.4 1.7 1.8
 [461] 1.7 2.6 1.7 2.2 2.9 2.4 1.8 1.2 0.9 1.0
 [471] 2.4 1.3 2.5 1.3 1.7 0.8 1.6 2.8 2.7 2.1
 [481] 2.3 2.4 1.8 2.0 2.4 1.7 2.6 2.0 1.8 2.9
 [491] 2.5 2.3 1.4 2.8 1.9 2.4 2.2 2.7 2.1 1.9
 [501] 2.8 2.2 2.2 1.2 1.2 2.5 1.8 1.8 1.0 1.6
 [511] 2.5 2.0 1.5 2.0 2.1 2.4 3.2 2.2 2.0 2.8
 [521] 2.1 2.7 2.9 3.0 2.5 2.9 2.3 2.5 1.5 0.5
 [531] 0.6 1.4 1.2 1.4 1.2 1.6 1.5 3.1 1.6 2.1
 [541] 2.9 3.0 3.6 3.0 2.5 2.1 1.7 3.4 2.2 1.6
 [551] 0.8 0.7 1.4 2.5 2.2 1.3 1.4 1.9 2.0 2.4
 [561] 2.9 1.9 2.7 2.5 2.1 1.8 0.6 1.1 2.2 2.7
 [571] 1.7 1.9 1.4 1.5 1.6 1.0 1.5 1.4 1.4 1.5
 [581] 1.7 0.8 1.7 1.4 1.8 1.5 1.9 1.8 2.0 2.8
 [591] 1.7 2.9 2.0 2.9 3.8 2.0 2.4 1.8 2.4 1.4
 [601] 1.4 1.9 1.5 1.7 0.7 0.8 1.5 3.1 2.7 3.0
 [611] 4.0 3.4 4.6 3.5 4.2 4.7 2.9 3.4 2.7 3.3
 [621] 2.0 2.7 1.9 2.2 2.4 1.9 2.7 1.8 3.6 2.2
 [631] 2.9 3.4 3.6 3.0 4.3 3.6 5.5 3.6 4.1 3.0
 [641] 4.1 3.7 4.3 3.2 4.6 3.8 3.2 3.4 3.1 3.1
 [651] 2.8 2.7 3.6 1.4 1.2 2.7 3.0 4.0 4.3 3.5
 [661] 3.8 4.2 4.5 3.9 3.6 3.3 3.2 3.6 1.6 2.1
 [671] 1.1 0.6 0.7 1.5 0.9 2.5 0.7 1.4 2.7 3.3
 [681] 1.2 1.5 2.4 1.1 2.9 2.4 1.5 1.6 1.3 0.8
 [691] 1.9 2.5 1.8 0.6 1.0 1.3 1.1 2.0 1.8 2.5
 [701] 2.0 1.9 1.9 2.3 2.6 2.8 1.8 0.8 1.9 1.2
 [711] 2.7 2.7 1.8 2.9 3.1 2.4 2.0 2.0 1.9 1.1
 [721] 0.6 1.1 0.6 0.0 1.5 0.7 0.6 1.0 0.8 0.7
 [731] 0.3 1.4 1.7 2.5 3.3 4.4 5.9 3.1 2.5 3.3
 [741] 2.0 1.3 0.7 0.8 1.1 0.5 0.4 0.5 0.6 0.7
 [751] 0.3 1.5 1.1 0.7 0.8 1.9 2.2 2.4 2.9 2.9
 [761] 3.5 2.6 2.5 2.5 1.0 0.8 1.0 1.6 1.0 0.4
 [771] 0.4 1.1 0.4 0.7 0.6 1.0 0.7 1.3 0.7 1.4
 [781] 1.5 0.7 1.4 0.7 2.1 3.7 5.8 1.6 1.0 1.8
 [791] 0.8 0.6 0.7 1.5 0.7 0.9 1.5 1.4 1.5 2.2
 [801] 1.5 1.8 1.8 1.2 1.6 1.5 1.8 1.9 2.8 1.0
 [811] 2.5 2.3 2.4 2.1 1.1 0.3 1.5 2.7 0.6 0.6
 [821] 0.6 1.4 2.0 1.8 2.3 2.2 2.2 1.5 2.0 2.3
 [831] 1.6 2.2 2.2 2.0 2.1 2.0 1.7 0.5 1.3 1.2
 [841] 0.5 0.4 1.2 1.6 1.6 2.0 2.2 1.8 2.5 1.4
 [851] 0.7 0.9 2.3 2.5 1.0 1.6 2.1 2.4 2.4 2.6
 [861] 1.3 1.3 3.5 1.9 0.8 0.8 1.2 0.3 0.8 1.3
 [871] 1.6 1.3 1.4 1.6 1.3 0.7 1.5 2.2 2.7 2.7
 [881] 2.4 2.9 2.8 2.6 3.0 1.0 1.1 1.3 1.6 2.1
 [891] 1.9 0.9 1.4 1.0 0.6 0.4 0.6 1.5 1.1 2.3
 [901] 2.7 2.9 2.6 2.5 3.0 3.7 3.2 3.7 2.5 2.4
 [911] 0.6 1.0 1.6 2.1 0.5 0.8 0.8 0.8 0.2 0.7
 [921] 1.8 0.9 1.5 1.6 1.1 2.1 2.9 4.0 3.1 3.2
 [931] 2.8 3.6 2.9 0.8 1.1 1.9 2.6 2.4 2.4 1.7
 [941] 2.6 2.0 2.0 2.3 2.8 2.4 2.5 1.7 2.1 0.9
 [951] 1.2 3.7 2.1 1.0 1.2 0.9 4.8 1.0 1.0 1.7
 [961] 0.9 0.7 1.0 0.8 1.4 1.8 0.7 0.7 1.2 2.0
 [971] 1.5 1.9 3.1 2.7 3.0 2.8 2.0 2.8 3.3 2.4
 [981] 2.3 2.0 1.3 1.4 1.6 1.4 0.4 0.8 0.9 0.3
 [991] 0.7 1.6 1.7 2.5 2.7 4.0 3.1 2.0 2.7 2.9
 [ reached getOption("max.print") -- omitted 4886 entries ]		 > aws[,c('AWS_ID','TA')]
    AWS_ID   TA
1      108 24.2
2      108 24.3
3      108 23.7
4      108 23.3
5      108 23.5
6      108 23.5
7      108 23.7
8      108 24.0
9      108 24.4
10     108 25.0
410    108 21.2
411    108 21.1
412    108 20.8
413    108 20.8
414    108 20.7
415    108 20.8
416    108 21.2
417    108 22.2
418    108 23.6
419    108 24.6
420    108 25.3
421    108 26.6
422    108 27.1
423    108 27.4
424    108 27.5
425    108 27.5
426    108 28.1
427    108 28.0
428    108 27.3
429    108 25.7
430    108 24.8
431    108 24.1
432    108 23.6
433    108 23.1
434    108 22.6
435    108 22.1
436    108 21.7
437    108 21.5
438    108 21.1
439    108 21.1
440    108 21.8
441    108 23.9
442    108 25.9
443    108 27.7
444    108 29.1
445    108 30.1
446    108 31.0
447    108 31.0
448    108 32.4
449    108 32.0
450    108 31.8
451    108 31.3
452    108 29.8
453    108 28.7
454    108 27.9
455    108 27.4
456    108 26.6
457    108 26.0
458    108 25.5
459    108 25.1
460    108 24.7
461    108 24.5
462    108 24.2
463    108 24.0
464    108 24.4
465    108 25.7
466    108 27.7
467    108 29.3
468    108 30.6
469    108 31.4
470    108 32.2
471    108 32.4
472    108 32.6
473    108 32.2
474    108 32.0
475    108 30.9
476    108 30.5
477    108 30.0
478    108 29.6
479    108 29.0
480    108 28.2
481    108 27.5
482    108 26.6
483    108 26.1
484    108 25.7
485    108 25.4
486    108 25.1
487    108 25.0
488    108 25.1
489    108 25.6
490    108 26.7
491    108 27.9
492    108 28.1
493    108 29.7
494    108 30.5
495    108 30.7
496    108 31.6
497    108 32.2
498    108 32.0
499    108 31.3
500    108 30.5
 [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 5386 rows ]


벡터연산을 통한 하위 구조 데이터 추출

숫자 문자 복수
> aws[1,3]
[1] 24.2		 > aws[1,'TA']
[1] 24.2		 > aws[2:5, c('TA','Wind')]
    TA Wind
2 24.3  2.3
3 23.7  3.8
4 23.3  3.0
5 23.5  2.1

 

'beginner > R 문법 기초' 카테고리의 다른 글

R 데이터 병합 및 요약  (0) 2019.07.16
R 데이터 치환 및 삽입  (0) 2019.07.16
R 데이터 확인  (0) 2019.07.11
R 데이터 입력  (0) 2019.07.10
R 기본 문법  (0) 2019.07.05
공지사항
최근에 올라온 글
최근에 달린 댓글
Total
Today
Yesterday
링크
TAG more
«   2024/05   »
일 월 화 수 목 금 토
1 2 3 4
5 6 7 8 9 10 11
12 13 14 15 16 17 18
19 20 21 22 23 24 25
26 27 28 29 30 31
글 보관함