R로 트래픽과 관련된 시뮬레이션 작업을 하면서 필요했던 부분에 대해 기록했다.

기본

사칙 연산

1+1 # 2
1-1 # 0
1*2 # 2
2/1 # 2

# 나머지
3%%2 # 1

1+1 # 2

1-1 # 0

1*2 # 2

2/1 # 2

# 나머지

3%%2 # 1

NULL 체크

R에서는 is를 사용해서 타입을 체크할 수 있다.

foo = NA
bar = 'bar'
if(is.na(foo)) {
    print('foo is null.')
}

if(!is.na(bar)) {
    print('bar is not null.')
}

foo = NA

bar = 'bar'

if(is.na(foo)) {

print('foo is null.')

}

if(!is.na(bar)) {

print('bar is not null.')

}

포맷에 맞춰서 출력하기

C에서 printf와 유사하게 R에서도 포맷에 맞춰 출력할 수 있다.

A = 'A'
B = 'B'
C = 'C'

print(
    sprintf(
        "OUTPUT : %s, %s, %s", A, B, C
    )
)

[1] "OUTPUT : A, B, C"

A = 'A'

B = 'B'

C = 'C'

print(

sprintf(

"OUTPUT : %s, %s, %s", A, B, C

)

[1] "OUTPUT : A, B, C"

변수 타입 알아내기

어떤 변수의 타입을 알아낼 때 필요한 함수들이다.

# class
class(mtcars)

[1] "data.frame"

# str
str(mtcars)

'data.frame':   32 obs. of  11 variables:
 $ mpg : num  21 21 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 ...
 $ cyl : num  6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 ...
 $ disp: num  160 160 108 258 360 ...
 $ hp  : num  110 110 93 110 175 105 245 62 95 123 ...
 $ drat: num  3.9 3.9 3.85 3.08 3.15 2.76 3.21 3.69 3.92 3.92 ...
 $ wt  : num  2.62 2.88 2.32 3.21 3.44 ...
 $ qsec: num  16.5 17 18.6 19.4 17 ...
 $ vs  : num  0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 ...
 $ am  : num  1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ gear: num  4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 ...
 $ carb: num  4 4 1 1 2 1 4 2 2 4 ...

# class

class(mtcars)

[1] "data.frame"

# str

str(mtcars)

'data.frame': 32 obs. of 11 variables:

$ mpg : num 21 21 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 ...

$ cyl : num 6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 ...

$ disp: num 160 160 108 258 360 ...

$ hp : num 110 110 93 110 175 105 245 62 95 123 ...

$ drat: num 3.9 3.9 3.85 3.08 3.15 2.76 3.21 3.69 3.92 3.92 ...

$ wt : num 2.62 2.88 2.32 3.21 3.44 ...

$ qsec: num 16.5 17 18.6 19.4 17 ...

$ vs : num 0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 ...

$ am : num 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 ...

$ gear: num 4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 ...

$ carb: num 4 4 1 1 2 1 4 2 2 4 ...

vector의 인덱스 구하는 방법

idx = match(key, temp_list$key)

1	idx = match(key, temp_list$key)

반복(Loop)

# for 루프
for(mpg in mtcars$mpg) {
    print(mpg)
}

# while 루프
i = 1
total = length(mtcars$mpg)
while(TRUE) {
    if(total < i) {
        break
    }

    print(mtcars$mpg[i])

    i = i + 1
}

# for 루프

for(mpg in mtcars$mpg) {

print(mpg)

}

# while 루프

i = 1

total = length(mtcars$mpg)

while(TRUE) {

if(total < i) {

break

}

print(mtcars$mpg[i])

i = i + 1

}

2개의 vector에서 교집합 구하기

a = c("A", "B", "C", "D", "E")
b = c("1", "2", "3", "4", "E")
intersect(a, b) # E

a = c("A", "B", "C", "D", "E")

b = c("1", "2", "3", "4", "E")

intersect(a, b) # E

파일

현재 소스파일 경로 구하기

php 의 __FILE__와 같이 소스파일의 경로를 R에서도 구할 수 있다.

filepath = (function() {
    return(attr(
        body(
            sys.function()
        ), "srcfile"
    )$filename)
})()
print(filepath) # c:/temp/test.txt

# 디렉토리도 구할 수 있다.
dirname(file.path(filepath))

# 현재 작업 디렉토리
getwd() # "C:/Users/.../Documents"

filepath = (function() {

return(attr(

body(

sys.function()

), "srcfile"

)$filename)

})()

print(filepath) # c:/temp/test.txt

# 디렉토리도 구할 수 있다.

dirname(file.path(filepath))

# 현재 작업 디렉토리

getwd() # "C:/Users/.../Documents"

데이터 객체를 텍스트 파일로 저장하기

# 단순 텍스트로 저장. 이어서 쓰기 가능
write.table(mtcars, "C:/temp/test.txt", append = TRUE)

# csv로 저장
write.csv(mtcars, "C:/temp/test.csv")

# 단순 텍스트로 저장. 이어서 쓰기 가능

write.table(mtcars, "C:/temp/test.txt", append = TRUE)

# csv로 저장

write.csv(mtcars, "C:/temp/test.csv")

source 불러오기 할 때 에러 해결

윈도에서 R 파일을 불러오는데 이런 에러가 발생했다. 소스에 한글이 있어서 발생했다.

>  source("D:\\test.R")
경고메시지(들): 
In grepl("\n", lines, fixed = TRUE) :
  이 로케일에서는 입력문자열 17는 유효하지 않습니다
>

> source("D:\\test.R")

경고메시지(들):

In grepl("\n", lines, fixed = TRUE) :

이 로케일에서는 입력문자열 17는 유효하지 않습니다

source에 함수에서 encoding 옵션을 사용해서 해결했다.

source("D:\\test.R", encoding="utf-8")

1	source("D:\\test.R", encoding="utf-8")

성능

처리시간 출력하기

어떤 함수가 얼마나 걸리는지 알아볼 수 있다.

print(system.time(
    main()
))

 사용자  시스템 elapsed 
   1.15    0.00    1.15

print(system.time(

main()

))

사용자 시스템 elapsed

1.15 0.00 1.15

차트

plot 차트 그리기

plot(mtcars$mpg,mtcars$threshold, type="l", col=cols[1], lty = "dashed",
    xlab="seq", ylab="values", ylim=ylim,
    main="threshold와 다른 변수들간의 상관관계",
    sub=sprintf("최대 허용량 : %s, 초당 요청자수 : %s", MAX_CNT, REQUEST_CNT_PER_SEC),
    panel.first = grid()
)

plot(mtcars$mpg,mtcars$threshold, type="l", col=cols[1], lty = "dashed",

xlab="seq", ylab="values", ylim=ylim,

main="threshold와 다른 변수들간의 상관관계",

sub=sprintf("최대 허용량 : %s, 초당 요청자수 : %s", MAX_CNT, REQUEST_CNT_PER_SEC),

panel.first = grid()

)

[카테고리:] R Project

R-Project를 작업하면서 기록한 내용

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