[Chapter 07: 연습문제] 난생처음 R 코딩 & 데이터 분석

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난생처음 R 코딩 & 데이터 분석

 

01. 다음 순서도를 R 코드로 작성하시오.

n <- 12
if (n %% 2 == 1) {
  type <- 'odd'
} else {
  type <- 'even'
}
print(type)

02. 다음 조건물을 ifelse문으로 작성하시오.

# ifelse(조건, if true, if false)
ifelse(n < 0, res <- -n, res <- n)

03. 스위치가 켜졌을 때는 입력값을 모두 곱하고, 꺼졌을 때는 입력값을 합하여 결과를 출력하려고 한다. 다음 코드가 정상적으로 실행되도록 2곳을 수정하시오.

input <- 1:10
n <- length(input)
switch <- TRUE

if(switch == T){
  result <- input[1]
  for(i in 1:n){
    result <- result * i
  }
} else {
  result <- sum(input)
}

print(result)

04. 1부터 20 사이의 모든 홀수의 곱을 구하는 코드를 작성하고 결과를 구하시오(단 for문 사용).

result <- 1
for (i in 1:20) {
  if (i %% 2 != 0) {
    result <- result * i
  }
}
print(result)

05. 1부터 20 사이의 모든 홀수의 곱을 구하는 코드를 작성하고 결과를 구하시오(단 while문 사용).

n <- 1
result <- 1
while(n <= 20){
  if(n %% 2 != 0){
    result <- result * n
  }
  n <- n + 1
}
print(result)

06. mtcars 데이터셋에서 mpg, hp, wt 세 개의 열에 대한 각각의 평균을 구하려 한다. apply() 함수를 사용하여 코드를 작성하시오.

apply(mtcars[,c('mpg','hp','wt')], 2, mean) # apply(mtcars[c('mpg','hp','wt')], 2, mean)

07. 삼각형의 밑변(base)과 높이(height)를 입력받아 넓이를 반환하는 triangle.area() 함수를 정의하시오. 그리고 이 함수를 사용해 밑변이 5.2, 높이가 4.6인 삼각형의 넓이를 구하시오.

triangle.area <- function(base, height){
  result <- base * height / 2
  return(result)
}

triangle.area(5.2, 4.6)

08. 숫자 벡터를 입력받아 최솟값, 최댓값, 평균값을 구하는 함수를 작성하려고 한다. [보기 2]의 스크립트를 실행하였을 때 'min: 1, max: 9, avg: 5'가 출력되도록 [보기 1]의 빈 칸을 채워 함수를 완성하시오.

multiple.answer <- function(data){
  res.min <- min(data)
  res.max <- max(data)
  res.avg <- mean(data)
  result <- list(min=res.min, max=res.max, avg=res.avg)
  return(result)
}

# test
data <- c(1,3,5,7,9)
result <- multiple.answer(data)
cat('min:', result$min, ', max:', result$max, ', avg:', result$avg, '\n')

09. mtcars 데이터셋에서 마력(mpg)이 가장 높은 자동차와 가장 낮은 모델명을 구하는 코드를 작성하고 결과를 구하시오.

rownames(mtcars[which.max(mtcars$mpg),])
rownames(mtcars[which.min(mtcars$mpg),])

10. 다음은 한 가전 회사의 A/S 홈페이지에 게시된 내용으로 드럼세탁기가 냉온수 급수가 안 될 때, 조치 사항을 안내하고 있다. 이 조치 사항을 순서도로 작성하시오.

11. 피보나치 수열은 [보기]와 같이 첫 번째 항은 0, 두 번째 항은 1, 세 번째 항부터는 바로 직전 두 항의 합으로 만들어진다. 예를 들면 세 번째 항은 1(=1 + 0), 네 번째 항은 2(=1 + 1)이다. 피보나치 수열을 20번째 항까지 구하는 코드를 for문을 사용하여 작성하고 결과를 출력하시오.

fibonacci <- function(num){
  for(i in 1:num){
    if(i == 1){
      result <- c(0)
    } else if(i == 2){
      result <- append(result, 1)
    } else if(i >= 3){
      result <- append(result, (result[i-1] + result[i-2]))
    }
  }
  return(result)
}
fibonacci(20)

12. R에 기본으로 내장된 USArrests 데이터셋은 1973년 미국 50개 주에서 발생한 강력 범죄에 대한 기록이다. 구체적으로 각 주를 관측값으로 하여 각 열에 인구 10만명 당 살인(Murder), 폭행(Assault), 강간(Rape)에 대한 체포건수를 저장하고 있다.

# (1) 살인, 폭행, 강간 범죄에 대한 체포건수의 합을 각각 구하시오.
apply(USArrests[,c('Murder','Assault','Rape')], 2, sum)

# (2) 살인, 폭행, 강간 범죄에 대한 체포건수의 평균을 각각 구하시오.
apply(USArrests[,c('Murder','Assault','Rape')], 2, mean)

# (3) 살인 범죄 체포가 가장 많이 발생한 주는 어디인지 구하시오.
rownames(USArrests)[which.max(USArrests$Murder)]

# (4) 폭행 범죄 체포가 가장 적게 발생한 주의 살인 범죄 체포건수를 구하시오.
USArrests[which.min(USArrests$Assault),'Murder']