x <- 'what is your name?'
x <- "what's your name?" #작은따옴표를 안에 쓰려면 큰따옴표로

# character() 인자에 빈값을 넣으면?
y <- character() # my) character()를 사용하면 문자열 1차원 벡터가 생성
y #***character(0) = 빈값의 character 벡터라고 뜬다.
class(y) # 속성은 character
length(y) #길이(=데이터의 개수) 0인 character

# 케릭터 객체에 ""을 넣으면?
y2<-""
y2 # ""
class(y2) #속성은 character
length(y2) # ***length는 문자열 데이터의 개수... 문자열 길이 아님!***

length("1") # "1"도 길이가 1이지만,  ""도 길이가 1이다!! length는 문자열의 데이터의 개수 <---> nchar() 문자열 길이

y3 <- c("e", "12", "2") # 문자임

y4 <- character(10)
y4 # *** 큰따옴표가 10쌍이다.
# 3번째에다가 값을 넣어보자.
y4[3] <- "third"
y4 # "" "" "third" "" ...

# 10개까지만 있는 문자열 벡터에다가 12번째에 값을 넣어보면?
y4[12] <- "twelveth"
y4 # ***11번째에는 NA(결측치)가 차고,  12번째에 값이 들어간다
length(y4) # 길이는 12가 된다.

y4[11] <- "11"
y4


# 문자열인지 확인하기
n = 3
m = "3"
# 아래 부분이 필요한 것은 함수 속 if문...에서... 문자열/숫자 확인할 때!
is.character(n) # FALSE
is.character(m) # TRUE

class(n)
class(m)

#아래부분이 필요한 것은, 엑셀 등에서 가져온 자료가 숫자가 아니라 문자열일 경우 바꿔주기
n2 = as.character(n)  # 3 -> "3"
class(n2)

# 문자열은 1차원 벡터에 있어서, 자료형이 우선순위
t <- c(1:5) # 1, 2, 3, 4, 5

# 1차원 벡터에 있어서, 하나라도 문자열이 들어가면 모두 따옴표가 붙어 문자열이 되어버린다.
t2 <- c(1:5, "a")
t2 # "1", "2", "3", "4", "5", "a"

# 숫자 + logical을 섞는다면?
t3 <- c(1:5, TRUE, FALSE)
t3 # ***logical도 컴퓨터는 1, 0으로 알아듣는 숫자다
class(t3)


t4 <- c(1:5, TRUE, FALSE, "a")
t4 #문자열이 하나라도 섞이면 전부다 따옴표가 붙고, 문자열이 된다.
#***이 때, TRUE는 "1"이 아니라 "TRUE"로 바뀐다.


df1 <- data.frame( n       = c(1:5), #df는 각 요소의 개수가 딱맞는 사각형이어야한다.
                    letters = c("a", "b", "23", "1", "24") )
df1
# **** data.frame에서는 문자열을 "따옴표"로 표시해주지 않는다! ****
# ***data.frame의 형식을 문자열 따옴표를 보는 방법은 str()을 이용하는 것이다 ***
str(df1) # factor도 문자열을 포함한다?

df2 <- data.frame( n       = c(1:4, "a"), #df는 각 요소의 개수가 딱맞는 사각형이어야한다.
                    letters = c("a", "b", "23", "1", "24") )
str(df2) # data.frame도 칼럼별로 문자열이 자료형 우선순위를 가진다.

# my)***
df2 <- data.frame( n       = c(1:4, "a"), #df는 각 요소의 개수가 딱맞는 사각형이어야한다.
                    letters = c("a", "b", "23", "1", "24"),
                    stringsAsFactors = FALSE)
# 이전에 배운 sapply()로 칼럼별로 class를 본다.
apply(df2, MARGIN = 2, FUN = "class")
sapply(df2, "class")

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