목록 및 데이터 프레임
목록과 데이터 프레임을 알아보고 다양한 유형의 데이터를 효과적으로 구조화하는 방법을 배웁니다.
목록 및 데이터 프레임은(는) CoddyKit의 무료 R Academy 강의입니다. 이것은 3개 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 3개의 강의가 포함되어 있습니다.
목록과 데이터 프레임 소개
목록과 데이터 프레임 소개
목록과 데이터 프레임은 R의 강력한 데이터 구조입니다. 이를 사용하면 서로 다른 유형의 데이터를 체계적으로 저장할 수 있습니다.

목록이란 무엇인가요?
목록이란 무엇인가요?
목록은 숫자, 문자, 심지어 다른 목록과 같이 서로 다른 유형의 요소를 저장할 수 있는 유연한 데이터 구조입니다.
my_list <- list(name = 'Alice', age = 25, scores = c(90, 85, 88))목록 요소에 접근하기
목록 요소에 접근하기
이중 대괄호 [[ ]] 또는 $ 연산자를 사용하여 목록의 요소에 접근할 수 있습니다.
my_list[['name']]
my_list$age데이터 프레임이란 무엇인가요?
데이터 프레임이란 무엇인가요?
데이터 프레임은 표나 스프레드시트와 비슷합니다. 행과 열로 구성된 구조화된 형식으로 데이터를 저장합니다.
df <- data.frame(Name = c('Alice', 'Bob'), Age = c(25, 30), Score = c(90, 85))데이터 프레임 확인하기
데이터 프레임 확인하기
다음 명령을 사용하여 데이터 프레임을 살펴볼 수 있습니다.
head(df)
summary(df)데이터 프레임 열에 접근하기
데이터 프레임 열에 접근하기
데이터 프레임의 열은 $ 연산자를 사용하여 접근할 수 있습니다.
df$Age데이터 프레임 필터링하기
데이터 프레임 필터링하기
조건에 따라 데이터 프레임의 행을 필터링할 수 있습니다.
df[df$Score > 85, ]데이터 프레임 수정하기
데이터 프레임 수정하기
데이터 프레임에 새 열을 동적으로 추가할 수 있습니다.
df$Passed <- df$Score >= 85목록과 데이터 프레임 요약
요약
이 레슨에서는 다음 방법을 배웠습니다.
- 목록을 만들고 요소에 접근하는 방법
- 데이터 프레임을 만들고 조작하는 방법
- 데이터 프레임의 데이터를 필터링하고 수정하는 방법

자주 묻는 질문
“목록 및 데이터 프레임” 강의는 무료인가요?
네 — “목록 및 데이터 프레임” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 R Academy 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. R Academy 강의에는 총 3개의 강의가 포함되어 있습니다.
“목록 및 데이터 프레임”에서 뭘 배우나요?
목록과 데이터 프레임을 알아보고 다양한 유형의 데이터를 효과적으로 구조화하는 방법을 배웁니다. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 R Academy을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.
R Academy을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?
사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 R Academy은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 3개 중 3번째 강의입니다.
“목록 및 데이터 프레임” 강의는 얼마나 걸리나요?
대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.
이 R Academy 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?
네. 모든 R Academy 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.
이 강의의 모든 강의
- 데이터 유형 이해하기
- 벡터 및 행렬 다루기
- 목록 및 데이터 프레임