[R] 기초 3편. 통계 분석에 사용되는 R 함수 한 번에 총정리하기

 

R은 통계 분석과 데이터 처리에 특화된 프로그래밍 언어다.
처음엔 낯설지만, 기본적인 함수만 익혀도 웬만한 통계 처리와 데이터 전처리는 손쉽게 할 수 있다.

이 글에서는 실무와 학습에 자주 사용하는 R의 내장 함수들을 분야별로 정리하고, 간단한 예시 코드도 함께 소개한다.

 

[R] 기초 1편. 데이터 타입부터 구조까지 한 번에 정리하기

[R] 기초 2편. 내장 함수, 데이터 핸들링, 제어문까지 한 번에 정리하기

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1. 📐 숫자 연산 관련 함수

sqrt()	제곱근	sqrt(4) → 2
abs()	절댓값	abs(-5) → 5
exp()	자연지수 e의 거듭제곱	exp(1) → 2.718...
log()	자연로그	log(10)
log10()	밑 10 로그	log10(100) → 2
pi	원주율 상수	pi
round()	반올림	round(3.5) → 4
ceiling()	올림	ceiling(3.2) → 4
floor()	내림	floor(3.8) → 3

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2. 🔤 문자 연산 함수

tolower()	소문자 변환	tolower("ABC") → "abc"
toupper()	대문자 변환	toupper("abc") → "ABC"
nchar()	문자열 길이	nchar("hello") → 5
substr()	문자열 부분 추출	substr("hello", 1, 2) → "he"
strsplit()	특정 기준으로 문자열 나누기	strsplit("a,b", ",")
grepl()	특정 문자 포함 여부 확인	grepl("a", "abc") → TRUE
gsub()	문자열 치환	gsub("a", "b", "abc") → "bbc"

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3. 📦 벡터 연산 함수

length()	벡터 길이	length(c(1,2,3))
paste()	문자열 결합	paste("A", "B") → "A B"
cov()	공분산 계산	cov(c(1,2), c(2,3))
cor()	상관계수 계산	cor(c(1,2), c(2,3)) → 1
table()	빈도표 생성	table(c("a", "b", "a"))
order()	정렬 순서 인덱스	order(c(3,1,2)) → 2 3 1

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4. 🧮 행렬 연산 함수

t()	전치행렬	t(matrix(1:4, 2))
diag()	대각행렬 생성	diag(3)
%*%	행렬 곱	A %*% B
solve()	역행렬 구하기	solve(matrix(c(2,1,1,2),2,2))

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5. 🔍 데이터 탐색 함수

head()	앞부분 확인	head(mtcars)
tail()	뒷부분 확인	tail(iris)
str()	데이터 구조 확인	str(iris)
quantile()	분위수 계산	quantile(c(1,2,3,4,5))
summary()	기본 통계 요약	summary(mtcars)

 

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6. 🧼 데이터 전처리 함수

subset()	조건으로 행 추출	subset(iris, Species == "setosa")
merge()	두 데이터프레임 병합	merge(df1, df2, by = "id")
apply()	행/열 기준 반복 적용	apply(matrix(1:6,2), 1, sum) → 각 행의 합계

 

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7. 📈 정규분포 관련 함수

dnorm()	정규분포 밀도	dnorm(0)
pnorm()	누적 확률	pnorm(1.96) → 약 0.975
rnorm()	정규분포 난수 생성	rnorm(5)
qnorm()	분위수 (역 누적확률)	qnorm(0.95)

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8. 🎲 표본 추출 함수

sample()	표본 추출	sample(1:10, 5)
runif()	균등분포 난수 생성	runif(5)

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9. 🗓️ 날짜/시간 처리 함수

Sys.Date()	현재 날짜	Sys.Date()
Sys.time()	현재 시간	Sys.time()
as.Date()	문자열을 날짜로 변환	as.Date("2024-01-01")
format()	날짜 출력 형식 지정	format(Sys.Date(), "%Y/%m/%d")
as.POSIXct()	시간 데이터를 datetime으로	as.POSIXct("2024-01-01 12:00")

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10. 📉 산점도 & 시각화 함수

plot()	산점도 및 기본 그래프	plot(mtcars$wt, mtcars$mpg)
abline()	회귀선 또는 기준선	abline(lm(mpg ~ wt, data = mtcars))

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11. 📂 파일 입출력 함수

read.csv()	CSV 불러오기	read.csv("data.csv")
write.csv()	CSV 저장	write.csv(df, "output.csv")
saveRDS()	R 객체 저장	saveRDS(mtcars, "data.rds")
readRDS()	R 객체 불러오기	readRDS("data.rds")

 

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12. 🛠️ 기타 환경 설정 함수

install.packages()	패키지 설치	install.packages("ggplot2")
library()	패키지 불러오기	library(ggplot2)
getwd()	현재 작업 경로	getwd()
setwd()	작업 경로 변경	setwd("/Users/yourname/data")

 

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🧾 마무리

이 글에서 정리한 함수들만 익혀도 R에서의 기본 통계 분석과 데이터 다루기는 충분히 가능하다.