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데이터 타입의 중요성은 아무리 강조해도 부족함이 없는데, R 초보자들이 주로 만들어내는 대부분의 오류는 input 데이터 타입과 output 데이터 타입이 서로 달라서 발생한다.
이번 포스트에선, 이 문제를 줄이기 위해 데이터 타입의 판별과 그 변환 방법에 대해 학습해보겠다.
데이터 타입 판별과 타입 변환
- 데이터의 타입에 따라 사용자가 원하는 결과와 다른 결과가 출력될 수도 있다.
- 특히, 요인 변수가 숫자로 코딩돼 잇는 상태에서, 양적인 변수로 타입이 설정돼 있다면, 그래프 출력의 오류나, 분석 결과의 오류 등이 발생할 수 있으므로, 주의해야 한다.
1) 데이터 타입 판별 함수
함 수 | 의 미 |
class(x) | 객체 x의 클래스 |
str(x) | 객체 x의 내부 구조 |
is.factor(x) | 주어진 객체 x가 요인(factor)인가? |
is.numeric(x) | 주어진 객체 x가 숫자인 벡터인가? |
is.character(x) | 주어진 객체 x가 문자인 벡터인가? |
is.matrix(x) | 주어진 객체 x가 행렬인가? |
is.array(x) | 주어진 객체 x가 배열인가? |
is.data.frame(x) | 주어진 객체 x가 데이터 프레임인가? |
2) 데이터 타입 변환 함수
함 수 | 의 미 |
as.factor(x) | 주어진 객체 x를 요인(factor)로 변환 |
as.numeric(x) | 주어진 객체 x를 숫자인 벡터로 변환 |
as.character(x) | 주어진 객체 x를 문자열 벡터로 변환 |
as.matrix(x) | 주어진 객체 x를 행렬로 변환 |
as.array(x) | 주어진 객체 x를 배열로 변환 |
as.data.frame(x) | 주어진 객체 x를 데이터 프레임으로 변환 |
지금까지 R의 데이터 타입 확인과 타입 변환 함수에 대해 알아보았다.
다음 포스트에선 R에서 사용할 수 있는 함수들을 모아놓은 패키지에 대해 공부해보도록 하자.
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