R Academy · 강의

할당 및 특수 연산자

R의 >, %in%, 파이프 연산자를 살펴봅니다.

할당 및 특수 연산자은(는) CoddyKit의 무료 R Academy 강의입니다. 이것은 4개 중 3번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 R Academy 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. R Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

R에서의 할당

R에는 변수에 값을 할당하는 여러 방법이 있습니다. 가장 관용적인 방법은 선호되는 스타일인 <-입니다. 일부 상황에서는 동작이 약간 다른 할당 연산자 =도 사용됩니다.

# Both assign a value, <- is preferred
name <- 'Alice'
age = 30
cat('Name:', name, '
')
cat('Age:', age, '
')

왼쪽 화살표 <-와 등호 =

<-는 항상 현재 환경에 변수를 만듭니다. =도 할당에 사용할 수 있지만, 함수 호출 안에서는 변수를 만드는 대신 이름이 지정된 인수를 설정합니다. 이 차이는 중요합니다.

# <- creates a variable outside function calls
x <- 42

# = inside function call sets argument, does NOT create x
mean(x = c(1, 2, 3))  # x is an arg here, not a variable

# But <- inside a function call DOES create a variable
mean(y <- c(1, 2, 3))  # y is now also in workspace
cat('y was created:', y, '
')

오른쪽 할당 연산자 ->

R은 ->를 사용한 오른쪽에서 왼쪽으로의 할당도 지원합니다. 이 연산자는 왼쪽 값을 오른쪽의 이름에 할당합니다. 유효한 문법이지만 가독성이 떨어지므로 실제로는 거의 사용하지 않습니다.

# Right assignment operator
100 -> max_score
'R Programming' -> course_name
cat('Max score:', max_score, '
')
cat('Course:', course_name, '
')

# Same as:
# max_score <- 100
# course_name <- 'R Programming'

<<-를 사용한 전역 할당

<<-는 값을 지역 함수 환경이 아니라 부모(둘러싸는) 환경의 변수에 할당합니다. 함수 외부에 존재하는 변수를 함수 내부에서 수정할 때 사용합니다.

counter <- 0

increment <- function() {
  counter <<- counter + 1  # modifies the global counter
}

increment()
increment()
increment()
cat('Counter after 3 increments:', counter, '
')

%in% 포함 여부 연산자

%in%는 왼쪽의 각 요소가 오른쪽 벡터에 나타나는지 검사합니다. 왼쪽 피연산자와 길이가 같은 논리형 벡터를 반환합니다. R에서 집합에 특정 요소가 포함되는지 검사하는 가장 깔끔한 방법입니다.

fruits <- c('apple', 'banana', 'cherry', 'date', 'elderberry')

# Check membership
cat('Is mango in fruits?', 'mango' %in% fruits, '
')
cat('Is cherry in fruits?', 'cherry' %in% fruits, '
')

# Check multiple values at once
search <- c('banana', 'mango', 'date')
cat('Which are in fruits:', search %in% fruits, '
')

%in%을 사용한 필터링

%in%은 벡터나 데이터 프레임의 행을 필터링할 때 특히 강력합니다. 미리 정의한 허용 값 집합에 속하는 요소를 선택할 수 있습니다.

countries <- c('USA', 'UK', 'Canada', 'Germany', 'France', 'Japan')
populations <- c(331, 67, 38, 83, 67, 126)  # millions

# Keep only G7 European members
g7_europe <- c('UK', 'Germany', 'France', 'Italy')
mask <- countries %in% g7_europe
cat('G7 Europe countries:', countries[mask], '
')
cat('Populations:', populations[mask], '
')

%*%를 사용한 행렬 곱셈

%*%는 진정한 행렬 곱셈(내적)을 수행합니다. 이는 요소별로 곱하는 *와 다릅니다. 두 행렬 A(m x n)와 B(n x p)가 있으면 결과는 (m x p) 행렬입니다.

A <- matrix(c(1, 2, 3, 4), nrow = 2, ncol = 2)
B <- matrix(c(5, 6, 7, 8), nrow = 2, ncol = 2)

cat('Matrix A:
')
print(A)
cat('Matrix B:
')
print(B)
cat('A %*% B (matrix mult):
')
print(A %*% B)
cat('A * B (element-wise):
')
print(A * B)

기본 파이프 |>

R 4.1에서 도입된 기본 파이프 |>는 왼쪽 표현식의 결과를 오른쪽 함수의 첫 번째 인수로 전달합니다. 여러 연산을 연결한 코드를 훨씬 더 읽기 쉽게 만들어 줍니다.

# Without pipe
result1 <- round(sqrt(abs(-16)), 2)
cat('Without pipe:', result1, '
')

# With native pipe |>
result2 <- -16 |> abs() |> sqrt() |> round(2)
cat('With pipe:', result2, '
')

# Reading left to right: take -16, get abs, sqrt, then round

벡터와 함께 사용하는 파이프

기본 파이프 |>는 벡터 및 수치 연산과 함께 사용할 때 특히 유용합니다. 중간 변수를 만들지 않고 변환을 연결할 수 있어 코드가 더 깔끔하고 따라가기 쉬워집니다.

scores <- c(88, 45, 92, 61, 73, 55, 84, 79)

# Chain: keep passing scores, then compute mean
passing_mean <- scores |> \(x) x[x >= 60] |> mean()
cat('Mean of passing scores:', round(passing_mean, 2), '
')

# Another chain: sort, reverse, take top 3
top3 <- scores |> sort(decreasing = TRUE) |> head(3)
cat('Top 3 scores:', top3, '
')

사용자 정의 중위 연산자

R에서는 %name% 구문을 사용해 사용자 정의 중위 연산자를 정의할 수 있습니다. dplyr 같은 패키지가 %>% 파이프를 정의하는 방식도 이와 같습니다. 특정 분야의 연산에 맞는 연산자를 직접 만들 수 있습니다.

# Define a custom infix operator for 'not in'
'%notin%' <- function(x, table) !(x %in% table)

cities <- c('Paris', 'London', 'Berlin', 'Tokyo', 'Sydney')
exclude <- c('Tokyo', 'Sydney')

cat('Cities not in exclude list:', cities[cities %notin% exclude], '
')

연산자 빠른 참조

다음은 이 수업에서 다룬 특수 연산자의 요약입니다:

<- — 표준 할당(권장)
= — 할당(함수 인수에도 사용)
<<- — 전역/부모 환경 할당
%in% — 포함 여부 검사
%*% — 행렬 곱셈
|> — 기본 파이프(R 4.1 이상)
%name% — 사용자 정의 중위 연산자 구문

# Demonstrate %in% as a filter
all_nums <- 1:20
special <- c(3, 6, 9, 12, 15, 18)
cat('Multiples of 3 up to 20:', all_nums[all_nums %in% special], '
')

# Demonstrate pipe
1:10 |> mean() |> cat('
')

빠른 확인

%in% 연산자를 c(2, 4, 6) %in% c(1, 2, 3)으로 사용하면 무엇을 반환합니까?

복습: 특수 연산자

잘하셨습니다! 이 수업의 핵심 내용은 다음과 같습니다:

할당에는 <-를 사용합니다. 이것이 R의 관례입니다.
=도 할당에 사용할 수 있지만 함수 호출 안에서는 의미가 모호해질 수 있습니다.
<<-는 함수 내부에서 부모(전역) 환경의 변수를 수정합니다.
%in%은 R에서 집합에 요소가 포함되는지 검사하는 가장 깔끔한 방법입니다.
%*%는 요소별 곱셈이 아닌 행렬 곱셈을 수행합니다.
기본 파이프 |>(R 4.1 이상)는 함수 호출을 왼쪽에서 오른쪽으로 연결해 코드를 읽기 쉽게 합니다.
사용자 정의 연산자는 %name% 패턴을 따릅니다.

# Pipe + %in% combined
data <- c(5, 12, 3, 8, 15, 7, 20, 1)
valid_range <- 5:15

result <- data |> \(x) x[x %in% valid_range] |> sort()
cat('Values in range 5-15:', result, '
')

자주 묻는 질문