http://sjh4773.github.io/tags/r/ Recent content in r on My New Hugo Site Hugo -- gohugo.io kr-ko Sun, 28 Mar 2021 21:08:03 +0000 http://sjh4773.github.io/post/r-5/ Sun, 28 Mar 2021 21:08:03 +0000 http://sjh4773.github.io/post/r-5/ library(shiny) #화면 로직 - 화면에 무엇을 보여주고 어떻게 배치 할 것인지? ui <- fluidPage( sidebarLayout( #화면 좌측 패널 sidebarPanel( #콤보박스 2개 추가 selectInput(inputId="var_x", "Select a Variables of X :", choices = c("year","lifeExp","pop","gdpPercap") ), selectInput(inputId="var_y","Select a Variables of Y :", choices = c("year","lifeExp","pop","gdpPercap") ) ), #화면 우측 패널 mainPanel( #그래프 출력 항목 추가 plotOutput(outputId = "scatterPlot") ) ) ) #서버 로직 - 화면에서 받은 입력으로 데이터를 어떻게 구성해서 반영할 것인가? server <- function(input, output) { library(gapminder) #콤보박스의 입력값을 받아 gapminder의 산점도를 그려 결과를 지정한다. http://sjh4773.github.io/post/r-4/ Thu, 25 Mar 2021 23:42:07 +0000 http://sjh4773.github.io/post/r-4/ 상관분석 = 두 변수의 관계성 분석 실업자 수와 개인 소비 지출의 상관관계 R에 내장된 cor.test()를 이용하면 상관분석을 할 수 있다. library(ggplot2) economics <- as.data.frame(ggplot2::economics) cor.test(economics$unemploy, economics$pce) #unemploy(실업자 수), pce(개인 소비 지출) # 출력결과 # Pearson's product-moment correlation # # data: economics$unemploy and economics$pce # t = 18.63, df = 572, p-value < 2.2e-16 # alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0 # 95 percent confidence interval: # 0. http://sjh4773.github.io/post/r-3/ Thu, 25 Mar 2021 23:41:56 +0000 http://sjh4773.github.io/post/r-3/ t검정 - 두 집단의 평균 비교 ’t 검정(t-test)‘은 두 집단의 평균에 통계적으로 유의한 차이가 있는지 알아볼 때 사용하는 통계 분석 기법 # 일반 휘발유와 고급 휘발유의 도시 연비 t 검정 mpg_diff2 <- mpg %>% select(fl, cty) %>% filter(fl %in% c("r", "p")) # r:regular, p:premium table(mpg_diff2$fl) t.test(data = mpg_diff2, cty ~ fl, val.equal = T) # data: cty by fl # t = 1.2118, df = 107.23, p-value = 0.2283 # p-value가 0. http://sjh4773.github.io/post/r-2/ Wed, 24 Mar 2021 19:34:24 +0000 http://sjh4773.github.io/post/r-2/ library(KoNLP) library(dplyr) library(ggplot2) install.packages("stringr") library(stringr) # stringr 패키지는 문자열을 가능한 한 쉽게 처리하도록 설계 함수 # 세트를 제공합니다. useNIADic() twitter <- read.csv("./Data/twitter.csv", header = T, stringsAsFactors = F, fileEncoding = "UTF-8") glimpse(twitter) # 변수명 수정 twitter <- rename(twitter, no = 번호, id = 계정이름, date = 작성일, tw = 내용) # 특수문자 제거 twitter$tw <- str_replace_all(twitter$tw, "\\W", " ") head(twitter$tw) # 단어 빈도표 만들기 # 트윗에서 명사추출 nouns <- extractNoun(twitter$tw) # 추출한 명사 list를 문자열 벡터로 변환, 단어별 빈도표 생성 wordcount <- table(unlist(nouns)) wordcount # 데이터 프레임으로 변환 df_word <- as. http://sjh4773.github.io/post/r/ Tue, 23 Mar 2021 19:37:34 +0000 http://sjh4773.github.io/post/r/ KoNLP 패키지 설치하기 현재 KoNLP 패키지가 CRAN에서 삭제된 상태라 install.packages()를 이용해 설치할 수 없습니다. 아래 코드를 순서대로 실행하면 깃헙 버전 KoNLP 패키지를 설치할 수 있습니다. java와 rJava 설치 install.packages(“multilinguer”) library(multilinguer) install_jdk() KoNLP 의존성 패키지 설치 install.packages(c(“stringr”, “hash”, “tau”, “Sejong”, “RSQLite”, “devtools”), type = “binary”) 깃헙 버전 KoNLP 설치 install.packages(“remotes”) remotes::install_github(“haven-jeon/KoNLP”, upgrade = “never”, INSTALL_opts=c("–no-multiarch")) # 힙합 가사 텍스트 마이닝 # 문자로 된 데이터에서 가치 있는 정보를 얻어 내는 분석 기법을 # '텍스트 마이닝'이라고 한다.