seq, sample, rowMeans, rowSums

seq(-2, 2, by=.2) # 0.2씩 증가 (시작,끝,by)

seq(length=10, from=-5, by=.2) # -5부터 10개 생성 (10개, -5부터, .2씩) 

rnorm(20, mean = 0, sd = 1) # 정규분포를 따르는 20개 데이터 생성

runif(20, min=0, max=100) # 0~100사이의 20개 난수 생성 # 범위 지정 난수 발생

sample(0:100, 20) # 0~100사이의 20개 sample 생성

setwd("D:/Rwork/Part-I")

excel <- read.csv("excel.csv", header=TRUE)

head(excel, 10) 

str(excel)

#colMeans()함수 : 각 열의 평균 계산

colMeans(excel[1:5]) # 원래는 excel[r,c]로 표현하는데 인덱스를 하나로쓰면 excel[c]를 의미함

rowMeans(excel[,1:5]) # rowMeans(excel) 이거랑 같넹

# 결과치는 nrow만큼 나옴!

round(1.5) # 반올림 -> 2

ceiling(1.3) # 올림 -> 2

floor(1.9) # 내림 -> 1

r3 <- rbinom(n, 1, 0.5) # 1개 size에서 1/2(0.5)확률로 난수 정수 생성 

r3 #  0 1 0 1 1 0 1 1 1 0 

# 흔한 샘플링

no <- c(1,2,3,4,5)

score <- c(10,30,40,10,50)

df <- data.frame(no,score)

df

# 70%는 학습데이터로 쓰고 30%은 검증데이터로 쓰겠다!

sample(nrow(df),nrow(df)*0.7) # (5, 5의70%)

# 5 3 2 그러나 우리가 원하는것은 관측지(score)을 뽑아내는것이죠

idx <- sample(nrow(df),nrow(df)*0.7) # (5, 5의70%)

training<-df[idx,]

training # 70-학습데이터

test<-df[-idx,]

test # 30-검증데이터

# rowMeans(year_col) # 2차원 자료형

# rowSums(year_col)