[R] 인덱싱(Indexing)

 

 

다른 언어를 쓰다 R을 처음 접하면 요소에 접근하는 방법이 헷갈린다. 정리하며 익혀보도록 하자!

 

 

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첨자(Indexing)

R에서 요소근은 $, [], [[]], [,]등 여러 형태로 나타난다. 또 R언어는 인덱스가 1부터 시작한다. 프로그래밍을 처음 배울때는 왜 0부터 시작하지? 했는데 이제는 왜 1부터 시작하지? 라는 생각이 든다. matlab도 1부터 시작하는 것을 보면 아마 통계기반 언어들의 특징인것 같다. 통계를 위한 데이터들을 나타낼 때 0번째는 의미가 없기 때문이 아닐까한다.

 

그럼 이제 벡터, 행렬, 배열, 리스트, 데이터 프레임등 열거형 데이터의 인덱싱을 알아보자!

 

 

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벡터 인덱싱

벡터는 다른 언어와 마찬가지로 [](대괄호)를 사용한다. 

test.vector = 1:8
test.vector[1]
# [1] 1

 

인덱스에 벡터를 넣어 여러 값을 한번에 추출 할 수 있다. 주의할 점은 height[c(1,3)]과 height[1,3]은 완전히 다른 의미다. 전자는 height의 1,3번째 요소를 추출 하는 것이고 후자는 height벡터의 1행 3열을 의미한다. heigth벡터는 1차원이기 때문에 차원 오류를 반환한다.

test.vector[c(2,5,3)]
# [1] 2 5 3

test.vector[2,5,3]
# Error in height[1, 3] : incorrect number of dimensions

test.vector[4:6]
# [1] 4 5 6

사실 우리는 이미 벡터를 이용한 인덱싱을 한적이 있다. letters[1:4]는 letters라는 기본 상수 벡터에서 1:4 벡터로 인덱싱을 한것이다.

 

파이썬과 달라 주의할 점은 음수 ("-")로 인덱싱은 요소를 제외하는 것을 의미한다.

test.vector[-3]
# [1] 1 2 4 5 6 7 8

test.vector[-6:-2]
# [1] 1 7 8

test.vector[-c(1,5,6,7)]
# [1] 2 3 4 8

 

벡터의 요소에 이름을 부여한 후 이름으로 접근 할 수 도 있다.

names(test.vector) = letters[1:length(test.vector)]
test.vector
# a b c d e f g h 
# 1 2 3 4 5 6 7 8 

test.vector['a']
# a 
# 1 

test.vector[c('c','f','g')]
# c f g 
# 3 6 7

이름을 붙이는 것은 데이트를 관리할 때 도움된다.

 

 

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행렬 인덱싱

행렬,배열 자료형의 다차원 인덱싱은 C언어와 비슷하다.

m1 = matrix(1:6,nrow = 2,byrow = T)
m1
#      [,1] [,2] [,3]
# [1,]    1    2    3
# [2,]    4    5    6

# 2행 추출
m1[2,]
# [1] 4 5 6

# 3열 추출
m1[,3]
# [1] 3 6

# 1행 2열 추출
m1[1,2]
# [1] 2

 

역시 벡터로 인덱싱 할 수 있다.

m1 = matrix(1:6,nrow = 2,byrow = T)
m1
#      [,1] [,2] [,3]
# [1,]    1    2    3
# [2,]    4    5    6

# 1행 2~3행 추출
m1[1,2:3]
# [1] 2 3

# 1~2행 1~2열 추출
m1[1:2,2:3]
#      [,1] [,2]
# [1,]    2    3
# [2,]    5    6

 

 

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데이터 프레임 인덱싱

예시 데이터 프레임을 만들어보자.

df = data.frame(x = 1:5,y = letters[1:5], z = seq(10,50,10))
#   x y  z
# 1 1 a 10
# 2 2 b 20
# 3 3 c 30
# 4 4 d 40
# 5 5 e 50

 

기본적으로 행과 열을 추출할 때는 행렬과 같다.

# 2열 추출
df[2,]
# [1] 10 20 30 40 50

# 3행 추출
df[,3]
#   x y  z
# 2 2 b 20

# 1,3행 2~3열 추출
df[c(1,3),2:3]
#   y  z
# 1 a 10
# 3 c 30

 

열 이름으로 추출 할 수도 있다.

df['x']
#   x
# 1 1
# 2 2
# 3 3
# 4 4
# 5 5

df[,'x']
# [1] 1 2 3 4 5

df$x
# [1] 1 2 3 4 5