R Archives - icodebroker

[R/COMMON] Oracle 데이터베이스 사용하기

■ Oracle 데이터베이스를 사용하는 방법을 보여준다. ▶ 예제 코드 (PY)


install.packages("rJava")
install.packages("DBI")
install.packages("RJDBC")

library(DBI)
library(rJava)
library(RJDBC)

driver<-JDBC("oracle.jdbc.driver.OracleDriver", "C:\\ojdbc6-11.2.0.3.jar")

connection<-dbConnect(driver, "jdbc:oracle:thin:@127.0.0.1:1521/DBNAME", "USERID", "PASSWORD")

query<-"SELECT * FROM APP.TEST"

dbGetQuery(connection, query)

install.packages("rJava")

install.packages("DBI")

install.packages("RJDBC")

library(DBI)

library(rJava)

library(RJDBC)

driver<-JDBC("oracle.jdbc.driver.OracleDriver", "C:\\ojdbc6-11.2.0.3.jar")

connection<-dbConnect(driver, "jdbc:oracle:thin:@127.0.0.1:1521/DBNAME", "USERID", "PASSWORD")

query<-"SELECT * FROM APP.TEST"

dbGetQuery(connection, query)

ojdbc6-11.2.0.3.zip

[R/COMMON] PostgreSQL 데이터베이스 사용하기

■ PostgreSQL 데이터베이스를 사용하는 방법을 보여준다. ▶ 예제 코드 (R)


install.packages("DBI")
install.packages("RPostgreSQL")

library(DBI)
library(RPostgreSQL)

driver<-dbDriver("PostgreSQL")

connection<-dbConnect(drviver, host = "127.0.0.1", port = "5432", dbname = "postgres", user = "postgres", password = "1234")

recordSet<-dbSendQuery(connection, "select * from testr")

fetch(recordSet, n = -1)

install.packages("DBI")

install.packages("RPostgreSQL")

library(DBI)

library(RPostgreSQL)

driver<-dbDriver("PostgreSQL")

connection<-dbConnect(drviver, host = "127.0.0.1", port = "5432", dbname = "postgres", user = "postgres", password = "1234")

recordSet<-dbSendQuery(connection, "select * from testr")

fetch(recordSet, n = -1)

[R/COMMON] for문 사용하기

■ for문을 사용하는 방법을 보여준다. ▶ 예제 코드 (R)


for(숫자 in 1:10)
{
    print(숫자)
}

[1] 1
[1] 2
[1] 3
[1] 4
[1] 5
[1] 6
[1] 7
[1] 8
[1] 9
[1] 10

for(숫자 in 1:10)

{

print(숫자)

}

[1] 1

[1] 2

[1] 3

[1] 4

[1] 5

[1] 6

[1] 7

[1] 8

[1] 9

[1] 10

[R/GGPLOT2] function 함수 : 그래프 저장하는 함수 만들기

■ function 함수를 상ㅇ해 그래프를 저장하는 함수를 만드는 방법을 보여준다. ▶ 예제 코드 (R)


매출 = read.csv('data_win.csv')

library(dplyr)
library(ggplot2)
library(scales)

월점포비교 = 매출 %>%
    filter(매출월 == 1) %>%
    group_by(점포) %>%
    summarise(합계 = sum(구매건수))

월매출그래프 = function(월)
{
    월점포비교 = 매출 %>%
        filter(매출월 == 월) %>%
        group_by(점포) %>%
        summarise(합계 = sum(구매건수))

    png(paste(월, '월매출.png', sep=''))

    print(qplot(점포, data = 월점포비교, geom = 'bar', fill = 점포) + geom_bar(aes(weight = 합계)) + scale_y_continuous(labels = comma))

    dev.off()
}

월매출그래프(10)

매출 = read.csv('data_win.csv')

library(dplyr)

library(ggplot2)

library(scales)

월점포비교 = 매출 %>%

filter(매출월 == 1) %>%

group_by(점포) %>%

summarise(합계 = sum(구매건수))

월매출그래프 = function(월)

{

월점포비교 = 매출 %>%

filter(매출월 == 월) %>%

group_by(점포) %>%

summarise(합계 = sum(구매건수))

png(paste(월, '월매출.png', sep=''))

print(qplot(점포, data = 월점포비교, geom = 'bar', fill = 점포) + geom_bar(aes(weight = 합계)) + scale_y_continuous(labels = comma))

dev.off()

}

월매출그래프(10)

[R/COMMON] print 함수 : 화면 출력하기

■ print 함수를 사용해 화면을 출력하는 방법을 보여준다. ▶ 예제 코드 (R)


홀짝 = function(숫자)
{
    if(숫자 %% 2 == 0)
    {
        print("짝수")
    }
    else
    {
        print("홀수")
    }

    return(숫자 / 2)
}

홀짝(3)
[1] "홀수"
[1] 1.5

홀짝 = function(숫자)

{

if(숫자 %% 2 == 0)

{

print("짝수")

}

else

{

print("홀수")

}

return(숫자 / 2)

}

홀짝(3)

[1] "홀수"

[1] 1.5

[R/COMMON] function 함수 : if문을 사용해 홀수/짝수 여부를 알려주는 함수 만들기

■ function 함수에서 if문을 사용해 홀수/짝수 여부를 알려주는 함수를 만드는 방법을 보여준다. ▶ 예제 코드 (R)


홀짝 = function(숫자)
{
    if(숫자 %% 2 == 0)
    {
        print("짝수")
    }
    else
    {
        print("홀수")
    }

    return(숫자 / 2)
}

홀짝(3)
[1] "홀수"
[1] 1.5

홀짝 = function(숫자)

{

if(숫자 %% 2 == 0)

{

print("짝수")

}

else

{

print("홀수")

}

return(숫자 / 2)

}

홀짝(3)

[1] "홀수"

[1] 1.5

[R/COMMON] paste 함수 : 문자열 결합하기

■ paste 함수를 사용해 문자열을 결합하는 방법을 보여준다. ▶ 예제 코드 (R)


paste("강남점", "사당점", "강동점", sep = "_")
[1] "강남점_사당점_강동점"

paste("강남점", "사당점", "강동점", sep = "_")

[1] "강남점_사당점_강동점"

※ sep 미지정시 디폴트로 공백 문자가 사용된다.

[R/GGPLOT2] jpeg 함수 : 그래프 저장하기

■ png 함수를 사용해 그래프를 저장하는 방법을 보여준다. ▶ 예제 코드 (R)


매출 = read.csv('data_win.csv')

library(dplyr)
library(ggplot2)
library(scales)

월점포비교 = 매출 %>%
    filter(매출월 == 1) %>%
    group_by(점포) %>%
    summarise(합계 = sum(구매건수))

jpeg('점포비교.jpg', 1000, 800)

qplot(점포, data = 월점포비교, geom = 'bar', fill = 점포) +
    geom_bar(aes(weight = 합계)) +
    scale_y_continuous(labels = comma)

dev.off()

매출 = read.csv('data_win.csv')

library(dplyr)

library(ggplot2)

library(scales)

월점포비교 = 매출 %>%

filter(매출월 == 1) %>%

group_by(점포) %>%

summarise(합계 = sum(구매건수))

jpeg('점포비교.jpg', 1000, 800)

qplot(점포, data = 월점포비교, geom = 'bar', fill = 점포) +

geom_bar(aes(weight = 합계)) +

scale_y_continuous(labels = comma)

dev.off()

[R/COMMON] 문자열 내에 큰 따옴표나 작은 따옴표 삽입하기

■ 문자열 내에 큰 따옴표나 작은 따옴표를 삽입하는 방법을 보여준다. ▶ 예제 코드 (R)


'가나다라'
[1] "가나다라"

"가나다라"
[1] "가나다라"

'가나"다라'
[1] "가나\"다라"

"가나'다라"
[1] "가나'다라"

"가나\"다라"
[1] "가나\"다라"

'가나\'다라'
[1] "가나'다라"

'가나다라'

[1] "가나다라"

"가나다라"

[1] "가나다라"

'가나"다라'

[1] "가나\"다라"

"가나'다라"

[1] "가나'다라"

"가나\"다라"

[1] "가나\"다라"

'가나\'다라'

[1] "가나'다라"

[R/GGPLOT2] png 함수 : 그래프 저장하기

■ png 함수를 사용해 그래프를 저장하는 방법을 보여준다. ▶ 예제 코드 (R)


매출 = read.csv('data_win.csv')

library(dplyr)
library(ggplot2)
library(scales)

월점포비교 = 매출 %>%
    filter(매출월 == 1) %>%
    group_by(점포) %>%
    summarise(합계 = sum(구매건수))

png('점포비교.png', 1000, 800)

qplot(점포, data = 월점포비교, geom = 'bar', fill = 점포) +
    geom_bar(aes(weight = 합계)) +
    scale_y_continuous(labels = comma)

dev.off()

매출 = read.csv('data_win.csv')

library(dplyr)

library(ggplot2)

library(scales)

월점포비교 = 매출 %>%

filter(매출월 == 1) %>%

group_by(점포) %>%

summarise(합계 = sum(구매건수))

png('점포비교.png', 1000, 800)

qplot(점포, data = 월점포비교, geom = 'bar', fill = 점포) +

geom_bar(aes(weight = 합계)) +

scale_y_continuous(labels = comma)

dev.off()

[R/GGPLOT2] theme_set 함수 : 디폴트 테마 설정하기

■ theme_set 함수에서 디폴트 테마를 설정하는 방법을 보여준다. ▶ 예제 코드 (R)


library(ggplot2)

x = rnorm(100)
y = rnorm(100)

큰글꼴 = theme_bw(base_size = 30, base_family = 'serif')

이전테마 = theme_set(큰글꼴)

qplot(x, y)

theme_set(이전테마)

library(ggplot2)

x = rnorm(100)

y = rnorm(100)

큰글꼴 = theme_bw(base_size = 30, base_family = 'serif')

이전테마 = theme_set(큰글꼴)

qplot(x, y)

theme_set(이전테마)

[R/GGPLOT2] theme_bw 함수 : base_size 인자 및 base_family 인자를 사용해 폰트 크기와 폰트 설정하기

■ theme_bw 함수에서 base_size 인자 및 base_family 인자를 사용해 폰트 크기와 폰트를 설정하는 방법을 보여준다. ▶ 예제 코드 (R)


library(ggplot2)

x = rnorm(100)
y = rnorm(100)

qplot(x, y) + theme_bw(base_size = 30, base_family = 'serif')

library(ggplot2)

x = rnorm(100)

y = rnorm(100)

qplot(x, y) + theme_bw(base_size = 30, base_family = 'serif')

[R/GGPLOT2] theme_bw 함수 : Black & White 테마 사용하기

■ theme_bw 함수에서 Black & White 테마를 사용하는 방법을 보여준다. ▶ 예제 코드 (R)


library(ggplot2)

x = rnorm(100)
y = rnorm(100)

qplot(x, y) + theme_bw()

library(ggplot2)

x = rnorm(100)

y = rnorm(100)

qplot(x, y) + theme_bw()

[R/GGPLOT2] qplot 함수 : Bar 차트 그리기

■ qplot 함수에서 Bar 차트를 그리는 방법을 보여준다. ▶ 예제 코드 (R)


매출 = read.csv('data_win.csv')

library(dplyr)
library(ggplot2)
library(scales)

월점포비교 = 매출 %>% filter(매출월 == 1) %>% group_by(점포) %>% summarise(합계 = sum(구매건수))

qplot(점포, data = 월점포비교, geom = 'bar', fill = 점포) + geom_bar(aes(weight = 합계)) + scale_y_continuous(labels = comma)

매출 = read.csv('data_win.csv')

library(dplyr)

library(ggplot2)

library(scales)

월점포비교 = 매출 %>% filter(매출월 == 1) %>% group_by(점포) %>% summarise(합계 = sum(구매건수))

qplot(점포, data = 월점포비교, geom = 'bar', fill = 점포) + geom_bar(aes(weight = 합계)) + scale_y_continuous(labels = comma)

[R/GGPLOT2] qplot 함수 : main 인자를 사용해 차트 제목 설정하기

■ qplot 함수에서 main 인자를 사용해 차트 제목을 설정하는 방법을 보여준다. ▶ 예제 코드 (R)


library(dplyr)
library(ggplot2)
library(scales)

매출 = read.csv("data_win.csv")

점포월매출 = 매출 %>% group_by(매출월, 점포) %>% summarise(합계 = sum(구매건수))

a점포매출 = 점포월매출 %>% filter(점포 == "a")

qplot(매출월, 합계, data = a점포매출, geom = "line", main = "a 점포 매출") +
    scale_x_continuous(breaks = 1:12) +
    scale_y_continuous(labels = comma) +
    expand_limits(y = c(190000, 550000))

library(dplyr)

library(ggplot2)

library(scales)

매출 = read.csv("data_win.csv")

점포월매출 = 매출 %>% group_by(매출월, 점포) %>% summarise(합계 = sum(구매건수))

a점포매출 = 점포월매출 %>% filter(점포 == "a")

qplot(매출월, 합계, data = a점포매출, geom = "line", main = "a 점포 매출") +

scale_x_continuous(breaks = 1:12) +

scale_y_continuous(labels = comma) +

expand_limits(y = c(190000, 550000))

[R/GGPLOT2] expand_limits 함수 : y 인자를 사용해 Y축 최소값/최대값 설정하기

■ expand_limits 함수에서 y 인자를 사용해 Y축 최소값/최대값을 설정하는 방법을 보여준다. ▶ 예제 코드 (R)


library(dplyr)
library(ggplot2)
library(scales)

매출 = read.csv("data_win.csv")

점포월매출 = 매출 %>% group_by(매출월, 점포) %>% summarise(합계 = sum(구매건수))

a점포매출 = 점포월매출 %>% filter(점포 == "a")

qplot(매출월, 합계, data = a점포매출, geom = "line") +
    scale_x_continuous(breaks = 1:12) +
    scale_y_continuous(labels = comma) +
    expand_limits(y = c(190000, 550000))

library(dplyr)

library(ggplot2)

library(scales)

매출 = read.csv("data_win.csv")

점포월매출 = 매출 %>% group_by(매출월, 점포) %>% summarise(합계 = sum(구매건수))

a점포매출 = 점포월매출 %>% filter(점포 == "a")

qplot(매출월, 합계, data = a점포매출, geom = "line") +

scale_x_continuous(breaks = 1:12) +

scale_y_continuous(labels = comma) +

expand_limits(y = c(190000, 550000))

[R/GGPLOT2] scale_y_continuous 함수 : labels 인자를 사용해 Y축 틱 레이블을 과학적 표기법으로 표시하지 않기

■ scale_y_continuous 함수에서 labels 인자를 사용해 Y축 틱 레이블을 과학적 표기법으로 표시하지 않는 방법을 보여준다. ▶ 예제 코드 (R)


library(dplyr)
library(ggplot2)
library(scales)

매출 = read.csv("data_win.csv")

점포월매출 = 매출 %>% group_by(매출월, 점포) %>% summarise(합계 = sum(구매건수))

qplot(매출월, 합계, data = 점포월매출, geom = "line", color = 점포) +
  scale_x_continuous(breaks = 1:12) +
  scale_y_continuous(labels = format_format(scientific = F))

library(dplyr)

library(ggplot2)

library(scales)

매출 = read.csv("data_win.csv")

점포월매출 = 매출 %>% group_by(매출월, 점포) %>% summarise(합계 = sum(구매건수))

qplot(매출월, 합계, data = 점포월매출, geom = "line", color = 점포) +

scale_x_continuous(breaks = 1:12) +

scale_y_continuous(labels = format_format(scientific = F))

[R/GGPLOT2] scale_y_continuous 함수 : labels 인자를 사용해 Y축 틱 레이블을 천 단위마다 콤마로 표시하기

■ scale_y_continuous 함수에서 labels 인자를 사용해 Y축 틱 레이블을 천 단위마다 콤마로 표시하는 방법을 보여준다. ▶ 예제 코드 (R)


library(dplyr)
library(ggplot2)
library(scales)

매출 = read.csv("data_win.csv")

점포월매출 = 매출 %>% group_by(매출월, 점포) %>% summarise(합계 = sum(구매건수))

qplot(매출월, 합계, data = 점포월매출, geom = "line", color = 점포) +
    scale_x_continuous(breaks = 1:12) +
    scale_y_continuous(labels = comma)

library(dplyr)

library(ggplot2)

library(scales)

매출 = read.csv("data_win.csv")

점포월매출 = 매출 %>% group_by(매출월, 점포) %>% summarise(합계 = sum(구매건수))

qplot(매출월, 합계, data = 점포월매출, geom = "line", color = 점포) +

scale_x_continuous(breaks = 1:12) +

scale_y_continuous(labels = comma)

[R/GGPLOT2] scale_x_continuous 함수 : breaks 인자를 사용해 X축 틱 레이블 설정하기

■ scale_x_continuous 함수에서 breaks 인자를 사용해 X축 틱 레이블을 설정하는 방법을 보여준다. ▶ X축 틱 레이블을 3, 6, 9, 12로 설정하기 (R)

[R/GGPLOT2] scale_y_continuous 함수 : breaks 인자를 사용해 Y축 틱 레이블 설정하기

■ scale_y_continuous 함수에서 breaks 인자를 사용해 Y축 틱 레이블을 설정하는 방법을 보여준다. ▶ Y축 틱 레이블을 200000에서 500000까지 50000씩 증가해서 표시하기 (R)

[R/GGPLOT2] qplot 함수 : color 인자를 사용해 레전드 표시하기

■ qplot 함수에서 color 인자를 사용해 레전드를 표시하는 방법을 보여준다. ▶ 예제 코드 (R)


library(dplyr)
library(ggplot2)

매출 = read.csv("data_win.csv")

점포월매출 = 매출 %>% group_by(매출월, 점포) %>% summarise(합계 = sum(구매건수))

qplot(매출월, 합계, data = 점포월매출, geom = "line", color = 점포) +
    scale_x_continuous(breaks = 1:12) +
    theme_grey(base_family = "나눔고딕코딩")

library(dplyr)

library(ggplot2)

매출 = read.csv("data_win.csv")

점포월매출 = 매출 %>% group_by(매출월, 점포) %>% summarise(합계 = sum(구매건수))

qplot(매출월, 합계, data = 점포월매출, geom = "line", color = 점포) +

scale_x_continuous(breaks = 1:12) +

theme_grey(base_family = "나눔고딕코딩")

[R/GGPLOT2] theme_grey 함수 : base_family 인자를 사용해 폰트 설정하기

■ theme_grey 함수에서 base_family 인자를 사용해 폰트를 설정하는 방법을 보여준다. ▶ 예제 코드 (R)


library(dplyr)
library(ggplot2)

매출 = read.csv("data_win.csv")

월매출 = 매출 %>% group_by(매출월) %>% summarise(합계 = sum(구매건수))

qplot(매출월, 합계, data = 월매출, geom = "line") +
    scale_x_continuous(breaks = 1:12) +
    theme_grey(base_family = "나눔고딕코딩")

library(dplyr)

library(ggplot2)

매출 = read.csv("data_win.csv")

월매출 = 매출 %>% group_by(매출월) %>% summarise(합계 = sum(구매건수))

qplot(매출월, 합계, data = 월매출, geom = "line") +

scale_x_continuous(breaks = 1:12) +

theme_grey(base_family = "나눔고딕코딩")

※ 윈도우용에서 테스트시 폰트 설정이 정상적으로 적용되지

[R/GGPLOT2] scale_x_continuous 함수 : breaks 인자를 사용해 X축 틱 레이블 설정하기

■ scale_x_continuous 함수에서 breaks 인자를 사용해 X축 틱 레이블을 설정하는 방법을 보여준다. ▶ X축 틱 레이블을 1부터 12까지 12개 설정하기 (R)


library(dplyr)
library(ggplot2)

매출 = read.csv("data_win.csv")

월매출 = 매출 %>% group_by(매출월) %>% summarise(합계 = sum(구매건수))

qplot(매출월, 합계, data = 월매출, geom = "line") + scale_x_continuous(breaks = 1:12)

library(dplyr)

library(ggplot2)

매출 = read.csv("data_win.csv")

월매출 = 매출 %>% group_by(매출월) %>% summarise(합계 = sum(구매건수))

qplot(매출월, 합계, data = 월매출, geom = "line") + scale_x_continuous(breaks = 1:12)

[R/GGPLOT2] qplot 함수 : Line 차트 그리기

■ qplot 함수를 사용해 Line 차트를 그리는 방법을 보여준다. ▶ 예제 코드 (R)


library(dplyr)
library(ggplot2)

매출 = read.csv("data_win.csv")

월매출 = 매출 %>% group_by(매출월) %>% summarise(합계 = sum(구매건수))

qplot(매출월, 합계, data = 월매출, geom = "line")

library(dplyr)

library(ggplot2)

매출 = read.csv("data_win.csv")

월매출 = 매출 %>% group_by(매출월) %>% summarise(합계 = sum(구매건수))

qplot(매출월, 합계, data = 월매출, geom = "line")

[R/GGPLOT2] qplot 함수 : Scatter 차트 그리기

■ qplot 함수를 사용해 Scatter 차트를 그리는 방법을 보여준다. ▶ 예제 코드 (R)


library(dplyr)
library(ggplot2)

매출 = read.csv("data_win.csv")

월매출 = 매출 %>% group_by(매출월) %>% summarise(합계 = sum(구매건수))

qplot(매출월, 합계, data = 월매출)

library(dplyr)

library(ggplot2)

매출 = read.csv("data_win.csv")

월매출 = 매출 %>% group_by(매출월) %>% summarise(합계 = sum(구매건수))

qplot(매출월, 합계, data = 월매출)