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R프로그래밍 기초4 – 반복문(for)과 조건문(if)다루기

[R] 조건문 – if, else if, ifelse

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[R] 조건문 - if, else if, ifelse — [R] 조건문 – if, else if, ifelse

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[R] 조건문 ( if 문 ifelse문 swich문 which문 ) 본문

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Summary of article content: Articles about [R] 조건문 활용하기 – if, else, if else [R] 조건문 활용하기 – if, else, if else. 천선생 2019. 7. 10. 12:00. 안녕하세요. 천선생입니다. 지난 포스트까지는 데이터 유형에 대해 정리해봤습니다. …
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천선생의 삶

[R] 조건문 활용하기 – if else if else 본문

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Summary of article content: Articles about R 조건문 – if/ifelse/switch/which 조건문은 조건이 참인지 거짓인지에 따라 달라지는 계산이나 상황을 수행한다. 조건문에도 종류가 여러가지 있다. ◎ if if( 조건식 ) 실행문 > score … …
Most searched keywords: Whether you are looking for R 조건문 – if/ifelse/switch/which 조건문은 조건이 참인지 거짓인지에 따라 달라지는 계산이나 상황을 수행한다. 조건문에도 종류가 여러가지 있다. ◎ if if( 조건식 ) 실행문 > score … 조건문은 조건이 참인지 거짓인지에 따라 달라지는 계산이나 상황을 수행한다. 조건문에도 종류가 여러가지 있다. ◎ if if( 조건식 ) 실행문 > score = 85 > if(score >= 80) cat(‘합격’) 합격 > if(score >=..
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if, else if, ifelse

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조건문

조건문은 주어진 값에 따라 조건에 맞으면 문장 출력 또는 명령어 수행을 합니다.

1. if 문

조건문에서 if문의 장점은 문장 출력과 다른 명령어 수행을 할 수 있다는 점,

단점은 벡터 연산이 불가하고 오로지 하나의 조건에 대해서만 검사가 가능하다는 점 이라고 할 수 있습니다.

if ( 조건 ) {

(조건이 True일 때 실행될) 문장 또는 명령어 } else { (조건이 False일 때 실행될) 문장 또는 명령어 }

> grade <- 75 > if (grade >= 70) { + print(‘합격’) + } else { + print(‘불합격’) + } [1] “합격”

> vec1 <- c(10,20,30) > if (vec1 == 10) { + print(‘인사부’) + } else { + print(‘총무부’) + } [1] “인사부” # 결과값이 인사부인 이유는 첫 번째 요소인 10에 대해서만 조건 치환을 적용하기 때문 Warning message: In if (vec1 == 10) { : the condition has length > 1 and only the first element will be used # if문은 벡터 연산 불가

if문은 반복 연산이 불가하기 때문에

반복 연산이 필요하다면 for문(반복문)이나 if else문을 사용해야합니다.

2. if문의 else if 구문

조건문에서 else if문은 if문과 동일하게 문장 출력과 다른 명령어를 수행하고, 장점은 여러 조건에 대해서 검사가 가능합니다.

단점은 if문과 같이 벡터 연산이 불가하다는 점.

if ( 조건 1 ) {

(‘조건1’일 때 실행될) 문장 또는 명령어 } else if ( 조건 2 ){ (‘조건1’이 아니고 ‘조건2’일 때 실행될) 문장 또는 명령어 } else { (‘조건1’도, ‘조건2’도 아닐 때 실행될) 문장 또는 명령어 }

> grade <- 'A' > if (grade == ‘A’) { + print(‘합격’) + } else if (grade == ‘B’) { + print(‘보류’) + } else { + print(‘불합격’) + } [1] “합격”

> vec1 <- c(10,20,30) > if (vec1 == 10) { + print(‘인사부’) + } else if (vec1 == 20) { + print(‘재무부’) + } else { + print(‘총무부’) + } [1] “인사부” # 결과값이 인사부인 이유는 첫 번째 요소인 10에 대해서만 조건 치환을 적용하기 때문 Warning message: In if (vec1 == 10) { : the condition has length > 1 and only the first element will be used # else if문은 벡터 연산 불가

3. ifelse 문

조건문에서 ifelse문의 장점은 if문의 한계를 해결하여 벡터 연산(각 요소별 조건 검사)이 가능합니다.

단점은 주어진 값에 따라 yes or no 를 반환해주고, 리턴값만 반환하기 때문에 오직 출력만 가능하고 조건별 명령어 수행은 불가합니다.

ifelse ( 조건, True일 때 리턴할 값, False일 때 리턴할 값)

> vec1 <- c(10,20,30) > ifelse (vec1 == 10, ‘인사부’, ‘총무부’) # in oracle : decode(vec1,10, ‘인사부’, ‘총무부’) [1] “인사부” “총무부” “총무부”

# ifelse 는 중복사용도 가능합니다.

> ifelse (vec1 == 10, ‘인사부’, + ifelse (vec1 == 20, ‘재무부’, ‘총무부’)) [1] “인사부” “재무부” “총무부”

Q.

# Q1. emp date frame에서 deptno를 기반으로 부서명을 갖는 dename 컬럼 추가

( 10 : 인사부, 20 : 재무부, 30 : 총무부) > emp EMPNO ENAME JOB MGR HIREDATE SAL COMM DEPTNO 1 7369 SMITH CLERK 7902 1980-12-17 0:00 800 NA 20 2 7499 ALLEN SALESMAN 7698 1981-02-20 0:00 1600 300 30 … 13 7902 FORD ANALYST 7566 1981-12-03 0:00 3000 NA 20 14 7934 MILLER CLERK 7782 1982-01-23 0:00 1300 NA 10 > dname <- ifelse(emp$DEPTNO == 10, '인사부', + ifelse (emp$DEPTNO == 20, '재무부', '총무부')) > emp$dname <- dname > emp EMPNO ENAME JOB MGR HIREDATE SAL COMM DEPTNO dname 1 7369 SMITH CLERK 7902 1980-12-17 0:00 800 NA 20 재무부 2 7499 ALLEN SALESMAN 7698 1981-02-20 0:00 1600 300 30 총무부 … 13 7902 FORD ANALYST 7566 1981-12-03 0:00 3000 NA 20 재무부 14 7934 MILLER CLERK 7782 1982-01-23 0:00 1300 NA 10 인사부

# Q2. deptno가 10이면서 sal이 4000이상인 사람은 “임원후보”로 출력

# 1) if문 (벡터 연산 불가)

> if (emp$DEPTNO == 10 & emp$SAL > 4000) { + print(‘임원후보’) + } else { + print(‘임원후보아님’) + } [1] “임원후보아님” Warning message: In if (emp$DEPTNO == 10 & emp$SAL > 4000) { : the condition has length > 1 and only the first element will be used

# 2) ifelse문 (벡터 연산 가능) > ifelse(emp$DEPTNO == 10 & emp$SAL > 4000, ‘임원후보’,’임원후보아님’) [1] “임원후보아님” “임원후보아님” “임원후보아님” “임원후보아님” “임원후보아님” “임원후보아님” “임원후보아님” “임원후보아님” [9] “임원후보” “임원후보아님” “임원후보아님” “임원후보아님” “임원후보아님” “임원후보아님”

# 진리값 연산자 사용 시 주의사항 # & : 각 요소별 여러개의 논리 연산 가능 (벡터 비교 가능)

# && : 단 하나의 논리 연산만 가능 (벡터 비교 불가능)

# if문은 벡터 연산이 불가능하여 진리값 하나만 판단하므로 사실 &, &&연산자 둘 다 상관없지만

ifelse문은 벡터 연산이 가능하므로 무조건 &연산자만 사용해야 합니다. R 진리값 연산자 참고 [R] 진리값, 진리값의 연산자

참고: KIC 캠퍼스 머신러닝기반의 빅데이터분석 양성과정

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[R] 조건문 ( if 문, ifelse문 , swich문 , which문 )

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조건문이란?

: 조건문이란 말그대로 지정한 조건에 해당할 때, 코드를 수행하는 구문을 의미합니다. 이를 활용하여 원하는 데이터를 출력 또는 연산할 수 있으며, 조건문 안에 들어가는 값은 논리값으로 입력합니다.

1) if문

: if ( 조건문 : 반환값은 T / F ) {조건을 만족할 때 수행할 코드 }

– 장점 : 문장 출려과 다른 명령어 수행을 할 수 있습니다.

– 단점 : 벡터 연산이 불가하고 하나의 조건에 대해서만 검사가 가능합나다.

조건문은 크게 if문, ifelse문으로 존재합니다. 이때 else는, 조건을 확장시키는 역할을 하게 됩니다.

첫번째 조건이 만족하지 않으면 if 조건문 밖으로 탈출하게 되는데, 이후 else문을 만나게 되면 (즉, 이외의 조건에서) 이때의 코드를 수행하게 됩니다.

if(조건식){ 산술/비교/논리 연산자 실행문1 <- 참 }else{ 실행문1 <- 거짓 } if문 활용 예제) 학점 구하기 score <- scan() score if(score >= 90){ # 조건식1 result = “A학점” }else if(score >= 80){ # 조건식1 result = “B학점” }else if(score >= 70){ # 조건식2 result = “C학점” }else if(score >= 60){ # 조건식3 result = “D학점” }else{ result = “F학점” } cat(“당신의 학점은 “, result) # 당신의 학점은? print(result)

2) ifelse문

: ifelse(조건, 참, 거짓) – 3항 연산자 기능, 특정 조건을 통해서 간단히 전처리 할 수 있습니다.

조건을 제시하고 해당할 때의 반환값, 해당하지 않을 때의 반환값을 순서대로 한줄로 구현 가능한 장점이 있습니다.

추가 장점 : 벡터 연산(각 요서별 조건 검사)이 가능하빈다.

단점 : 주어진 값에 따라 yes or no 를 반환해주고, 리턴값만 반환하기 때문에 오직 출력만 가능하고 조건별 수행이 불가합니다.

ifelse문 예제1)

score <- c(78,95,85,65) score ifelse(score >= 80, “우수” , “노력”) 결과값 : “노력” “우수” “우수” “노력”

3) swich문

swich(비교구문, 실행구문1, 실행구문2, 실행구문3…) 원하는 값을 읽어옵니다.

예제를 통해서 바로 보여드리겠습니다.

① 예제

switch(“name”, id=”hong”, pwd=”1234″, age=25, name=”홍길동”) 결과값 : 홍길동 switch(“pwd”, id=”hong”, pwd=”1234″, age=25, name=”홍길동”) 결과값 : 1234

② 예제

empname <- scan(what = "") empname - kang 입력 switch(empname, hong=250, lee=350, kim=200, kang=400) 결과값 : 400 4) which 문 - which()의 괄호내의 조건에 해당하는 위치(인텍스)를 출력합니다. - 벡터에서 사용 -> index 값 리턴

예제 ①

name <- c("kim" , "lee" , "choi" , "park") which(name == "choi") 결과값 : 3(index) <3번째 자리>

예제 ②

– 데이터프레임에서 사용 (서로 다른 자료형)

no <- c(1:5) # 1~5 name <- c("홍길동" , "이순신" , "강감찬" , "유관순", "김유신") score <- c(85,78,89,90,74) exam <- data.frame(학번 = no, 이름 = name, 성적 = score) exam 결과값) 학번 이름 성적 1 1 홍길동 85 2 2 이순신 78 3 3 강감찬 89 4 4 유관순 90 5 5 김유신 74 which(exam$이름 == "유관순") 결과값 = 4 <4번째 저장> exam[4,] 결과값) 학번 이름 성적 4 유관순 90

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if, else, if else

안녕하세요. 천선생입니다.

지난 포스트까지는 데이터 유형에 대해 정리해봤습니다.

이번 포스트와 다음 포스트에서는 처음 프로그래밍을 접하셨을 때 가장 어려워하시는

조건문과 반복문에 대해 알아보도록 할건데요,

특히 이번 포스트에서는 조건문에 대해서 알아보도록 하겠습니다.

– IF?

조건문이란 말그대로 지정한 조건에 해당할 때, 코드를 수행하는 구문을 의미합니다.

이를 활용하여 원하는 데이터를 출력 또는 연산할 수 있으며, 조건문 안에 들어가는 값은 논리값으로 입력합니다.

– 논리값이란?

TRUE / FALSE 를 의미합니다. 즉, 조건문 안에 들어가는 식은 논리연산자 형식이 올바르다고 할 수 있습니다.

# if문 예제 if ( 조건문 : 반환값은 T / F ) { 조건을 만족할 때 수행할 코드 }

– ELSE?

조건문은 크게 if문, ifelse문으로 존재합니다. 이때 else는, 조건을 확장시키는 역할을 하게 됩니다.

가령, 첫번째 조건이 만족하지 않으면 if 조건문 밖으로 탈출하게 되는데,

이후 else문을 만나게 되면 (즉, 이외의 조건에서) 이때의 코드를 수행하게 됩니다.

# if else문 예제 if ( 1번 조건문 : 반환값은 T / F ) { 1번 조건을 만족할 때 수행할 코드 } else { 1번 조건문을 만족하지 않을 때 수행할 코드 } # 조건의 확장 if ( 1번 조건문 : 반환값은 T / F ) { 1번 조건을 만족할 때 수행할 코드 } else if (2번 조건문) { 2번 조건을 만족할 때 수행할 코드 } else { 2번 조건문을 만족하지 않을 때 수행할 코드 }

– ifelse?

ifelse는 함수로 받아들이는 것이 이해가 빠를 것이라고 생각됩니다.

조건을 제시하고 해당할 때의 반환값, 해당하지 않을 때의 반환값을 순서대로 한줄로 구현 가능한 장점이 있습니다!

#ifelse 예제 ifelse(조건문, T일때 반환값, F일때 반환값)

– 활용

정의 위주의 설명으로는 완벽한 이해가 힘든 부분이기 때문에, 우리는 데이터를 갖고 실습해보도록 하겠습니다.

데이터는 R에서 기본적으로 제공해주는 mtcars를 사용하겠습니다.

#ifelse 함수 활용예제 data <- mtcars str(data) # 'data.frame': 32 obs. of 11 variables: # $ mpg : num 21 21 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 ... # $ cyl : num 6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 ... # $ disp: num 160 160 108 258 360 ... # $ hp : num 110 110 93 110 175 105 245 62 95 123 ... # $ drat: num 3.9 3.9 3.85 3.08 3.15 2.76 3.21 3.69 3.92 3.92 ... # $ wt : num 2.62 2.88 2.32 3.21 3.44 ... # $ qsec: num 16.5 17 18.6 19.4 17 ... # $ vs : num 0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 ... # $ am : num 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 ... # $ gear: num 4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 ... # $ carb: num 4 4 1 1 2 1 4 2 2 4 ... data$mpg_class <- ifelse(data$mpg >= 20, ‘연비좋음’, ‘연비나쁨’) str(data) # ‘data.frame’: 32 obs. of 12 variables: # $ mpg : num 21 21 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 … # $ cyl : num 6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 … # $ disp : num 160 160 108 258 360 … # $ hp : num 110 110 93 110 175 105 245 62 95 123 … # $ drat : num 3.9 3.9 3.85 3.08 3.15 2.76 3.21 3.69 3.92 3.92 … # $ wt : num 2.62 2.88 2.32 3.21 3.44 … # $ qsec : num 16.5 17 18.6 19.4 17 … # $ vs : num 0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 … # $ am : num 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 … # $ gear : num 4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 … # $ carb : num 4 4 1 1 2 1 4 2 2 4 … # $ mpg_class: chr “연비좋음” “연비좋음” “연비좋음” “연비좋음” … # ifelse 함수로 생성된 mpg_class 벡터가 새로운 변수로 입력된 모습.

# if else 구문을 활용하는 간단한 예제 a <- 2 if (a > 3) { print(‘3보다 큰 수’) } else if (a == 3) { print(‘3’) } else { print(‘3보다 작은 수’) } # if else 구문을 활용한 데이터타입 확인하기. data <- mtcars mpg_data <- data$mpg # [1] 21.0 21.0 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 17.8 16.4 # [13] 17.3 15.2 10.4 10.4 14.7 32.4 30.4 33.9 21.5 15.5 15.2 13.3 # [25] 19.2 27.3 26.0 30.4 15.8 19.7 15.0 21.4 class(mpg_data) #데이터의 유형을 판단하는 함수 # [1] "numeric" # 주어진 데이터가 문자형인지, 수치형인지 확인 if (class(mpg_data) == 'character') { print('문자형 데이터입니다.') } else if (class(mpg_data) == 'numeric') { print('수치형 데이터입니다.') } else { print('이외의 데이터형태입니다.') } # [1] "수치형 데이터입니다." # 데이터 유형을 바꿔서 다시 확인. mpg_data_factor <- as.factor(mpg_data) if (class(mpg_data_factor) == 'character') { print('문자형 데이터입니다.') } else if (class(mpg_data_factor) == 'numeric') { print('수치형 데이터입니다.') } else { print('이외의 데이터형태입니다.') } # [1] "이외의 데이터형태입니다."

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