Rcmdr.kr: An R Commander User in Korea

clipboard(클립보드)를 활용한 데이터셋 불러오기

modernity4Rcmdr — Mon, 19 Dec 2022 16:22:50 +0900

Data > import dataset > 텍스트 파일, 클립보드 또는 URL에서...

R에서 외부 자료를 불러올 때 기본 포맷으로 .csv를 사용한다. 그러나, 현실에서 많은 사용자들은 그냥 엑셀포맷 .xlsx를 이용하는 경향이 짙다. R사용자가 자료를 .csv로 보내달라고 하면, 귀찮아할 것이다.

보내온 엑셀파일을 여는 방법이 있다. R Commander에서도 기능을 제공한다. 그러나, 솔직히 불편하게 되어있는 점을 인정하지 않을 수 없다. Rstudio에서 'Import Dataset...' 기능을 사용하면, 쉽게 엑셀 자료를 R로 불러올 수 있기 때문이다. 엑셀자료를 불러오는데 걸림돌은 엑셀 시트의 내용이 구조화되어 있지 않거나, 또는 구조화되어 있어도 빈 공간들이 많은 경우이다.

여러개의 엑셀 파일 또는 시트에서 데이터셋을 많이 불러오는 경우가 아니라면, 적어도 단일 데이터셋을 불러오는 경우라면, '편법'을 이용할 수 있다. 마이크로소프트 오피스 또는 엑셀 프로그램을 갖고 있는 경우, 또는 유사한 스프레드시트를 갖고 있는 경우는 원하는 부분을 블록화할 수 있고, 또 복사와 붙이기가 가능하다. 줄여말하면, 클립보드 기능을 사용하면 R로 엑셀에서 데이터셋을 불러올 수 있다. 매우 손쉽다.

1. 엑셀 시트에서 R로 불러오고 싶은 부분을 마우스를 이용하여 선택(drag)하고, 복사한 다음에

2. 아래와 같은 선택을 하면 된다:

Windows 7의 사례

Dataset <- read.table("clipboard", header=TRUE, stringsAsFactors=FALSE, 
  sep="", na.strings="NA", dec=".", strip.white=TRUE)

faithful 데이터셋 예제

modernity4Rcmdr — Mon, 25 Jul 2022 15:11:41 +0900

require(stats); require(graphics)
f.tit <-  "faithful data: Eruptions of Old Faithful"

ne60 <- round(e60 <- 60 * faithful$eruptions)
all.equal(e60, ne60)             # relative diff. ~ 1/10000
table(zapsmall(abs(e60 - ne60))) # 0, 0.02 or 0.04
faithful$better.eruptions <- ne60 / 60
te <- table(ne60)
te[te >= 4]                      # (too) many multiples of 5 !
plot(names(te), te, type = "h", main = f.tit, xlab = "Eruption time (sec)")

plot(faithful[, -3], main = f.tit,
     xlab = "Eruption time (min)",
     ylab = "Waiting time to next eruption (min)")
lines(lowess(faithful$eruptions, faithful$waiting, f = 2/3, iter = 3),
      col = "red")

Linux 사례 (MX 21)

faithful 데이터셋

modernity4Rcmdr — Mon, 25 Jul 2022 15:06:15 +0900

datasets::faithful

Linux 사례 (MX 21)

data(faithful, package="datasets")
summary(faithful)
str(faithful)

Linux 사례 (MX 21)

데이터셋의 내부는 다음과 같다:

Linux 사례 (MX 21)

?faithful	# datasets 패키지에 포함된 faithful 데이터셋 도움말 보기

faithful {datasets}

R Documentation

Old Faithful Geyser Data

Description

Waiting time between eruptions and the duration of the eruption for the Old Faithful geyser in Yellowstone National Park, Wyoming, USA.

Usage

faithful

Format

A data frame with 272 observations on 2 variables.

[,1]	eruptions	numeric	Eruption time in mins
[,2]	waiting	numeric	Waiting time to next eruption (in mins)

Details

A closer look at faithful$eruptions reveals that these are heavily rounded times originally in seconds, where multiples of 5 are more frequent than expected under non-human measurement. For a better version of the eruption times, see the example below.

There are many versions of this dataset around: Azzalini and Bowman (1990) use a more complete version.

Source

W. Härdle.

References

Härdle, W. (1991). Smoothing Techniques with Implementation in S. New York: Springer.

Azzalini, A. and Bowman, A. W. (1990). A look at some data on the Old Faithful geyser. Applied Statistics, 39, 357–365. doi: 10.2307/2347385.

Examples

require(stats); require(graphics)
f.tit <-  "faithful data: Eruptions of Old Faithful"

ne60 <- round(e60 <- 60 * faithful$eruptions)
all.equal(e60, ne60)             # relative diff. ~ 1/10000
table(zapsmall(abs(e60 - ne60))) # 0, 0.02 or 0.04
faithful$better.eruptions <- ne60 / 60
te <- table(ne60)
te[te >= 4]                      # (too) many multiples of 5 !
plot(names(te), te, type = "h", main = f.tit, xlab = "Eruption time (sec)")

plot(faithful[, -3], main = f.tit,
     xlab = "Eruption time (min)",
     ylab = "Waiting time to next eruption (min)")
lines(lowess(faithful$eruptions, faithful$waiting, f = 2/3, iter = 3),
      col = "red")

[Package datasets version 4.0.4 Index]

RcmdrPlugin.introR에 Rcmdr.kr 블로그 링크 연결

modernity4Rcmdr — Sun, 3 Jul 2022 14:32:48 +0900

RcmdrPlugin.introR이라는 R Commander의 플러그인 패키지를 개발하고 있습니다. https://rcmdr-advanced.tistory.com/4

1. RcmdrPlugin.introR 소스 파일 목록

rcmdr-advanced.tistory.com

도움말 > Rcmdr.kr blog (introR)

Help > Rcmdr.kr blog (introR)

이곳 rcmdr.kr 블로그를 소개하는 링크를 연결하였습니다.

Linux 사례 (MX 21)

7. Generalized linear mixed model...

modernity4Rcmdr — Fri, 1 Jul 2022 21:03:27 +0900

통계 > 적합성 모델 > 일반화 선형 혼합 모델...
Statistics > Fit models > Generalized linear mixed model...

Linux 사례 (MX21)

'도구 > 패키지 적재하기...' 메뉴 기능을 이용하여 lme4 패키지를 찾아서 적재하자. lme4 패키지에는 일반화 선형 혼합 모델을 만들고 분석하는데 필요한 glmer()와 예제 데이터셋 cbpp가 포함되어 있다.

'데이터 > 패키지에 있는 데이터 > 첨부된 패키지에서 데이터셋 읽기...' 메뉴 기능을 통하여 lme4 패키지에 있는 cbpp 데이터셋을 찾아서 선택하자. 그러면 R Commander의 상단에 있는 <활성 데이터셋 없음>이 'cbpp'로 활성화될 것이다.
https://rcmdr.tistory.com/240

cbpp 데이터셋

lme4::cbpp() data(cbpp, package="lme4") '도구 > 패키지 적재하기...' 메뉴 기능을 선택하고 lme4 패키지를 찾아서 선택한다. 그리고 '데이터 > 패키지에 있는 데이터 > 첨부된 패키지에서 데이터셋 읽기...'

rcmdr.kr

require(lme4)
data(cbpp, package="lme4")

Linux 사례 (MX 21)

GLMM.1 <- glmer(incidence / size ~ period + (1 | herd ), family=binomial(logit), data=cbpp, 
  weights=size)
summary(GLMM.1)
exp(coef(GLMM.1))  # Exponentiated coefficients ("odds ratios")

Anova(GLMM.1)  # period 변수의 영향 여부 검정

Linux 사례 (MX 21) - R Markdown

Linux 사례 (MX 21)

?glmer  # lme4 패키지의 glmer() 도움말 보기

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faithful 데이터셋 예제

faithful 데이터셋

Old Faithful Geyser Data

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7. Generalized linear mixed model...