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R에서 For 루프 다루기

데이터 분석과 계산 과학에서는 반복이 흔한 일입니다. 여러 파일에서 데이터를 처리하거나 여러 데이터 포인트에서 동일한 작업을 수행하는 경우, 동일한 작업을 반복해야 할 때가 많습니다. 이런 상황에서 파이썬의 'for 루프'가 우리를 도와줍니다.

파이썬은 R 및 다른 프로그래밍 언어와 마찬가지로 'for 루프'라는 프로그래밍 중 반복을 위한 기본 구조를 제공합니다. 이 개념은 환자 데이터를 분석하는 의료 전문가부터 경제 전망을 예측하는 경제학자까지 누구나에게 필수적입니다.

파이썬에서 기본적인 For 루프 이해하기

파이썬에서의 For 루프는 리스트나 문자열과 같은 반복 가능한 객체의 각 항목에 대해 동일한 작업을 수행합니다. 파이썬에서 기본적인 'for 루프'의 구조는 다음과 같습니다:

for item in iterable:
    do_something(item)

실제 예제로 살펴보겠습니다. 우리에게 볼륨 목록이 있고, 이 볼륨들을 특정한 공식을 사용하여 질량으로 변환하고 싶다고 가정해 봅시다. 우리는 루프 내에서 값을 표시하기 위해 print() 함수가 필요합니다.

volumes = [1.6, 3, 8]
for volume in volumes:
    mass = 2.65 * volume ** 0.9
    print(mass)

이 코드는 volumes의 각 값에 대해 한 번씩 실행됩니다. 각 루프마다 코드는 현재 volumes에서 값을 가져와 volume에 할당한 다음 계산을 수행하고 결과를 출력합니다. 이 과정은 volumes 리스트의 각 요소에 대해 반복됩니다.

인덱스를 사용하여 루프하고 결과 저장하기

파이썬 루프는 반복 가능한 객체를 직접 반복할 수 있을뿐만 아니라 인덱스 값으로도 반복할 수 있습니다(인덱스로 루프하는 경우). 이는 보다 복잡한 작업을 수행하거나 계산 결과를 저장해야 할 때 특히 유용합니다.

이전 루프를 인덱스를 사용하도록 수정하면 다음과 같이 보일 것입니다:

volumes = [1.6, 3, 8]
masses = [0]*len(volumes)  # 0으로 초기화된 리스트 생성
for i in range(len(volumes)):
    mass = 2.65 * volumes[i] ** 0.9
    masses[i] = mass
print(masses)

이 코드는 첫 번째 예제와 동일한 결과를 제공하지만 조금 더 복잡해 보일 수 있습니다. 그렇다면 왜 인덱스로 루프를 돌까요? 가장 큰 장점은 계산된 결과를 저장할 수 있다는 점입니다.

여러 값에 대한 루프 실행하기

인덱스 루핑은 여러 벡터를 동시에 처리할 수 있는 기능을 제공합니다. 예를 들어 as, bs, volumes 세 개의 벡터가 있다고 가정해보겠습니다. 각 벡터는 계산에서 특정한 요소에 해당합니다. 이러한 요소와 해당 볼륨을 사용하여 질량을 계산하고 싶습니다. R의 'for' 루프를 사용하여 다음과 같이 수행할 수 있습니다:

as <- c(2.65, 1.28, 3.29)
bs <- c(0.9, 1.1, 1.2)
volumes <- c(1.6, 3, 8)
masses <- vector(mode = "numeric", length = length(volumes))

for (i in 1:length(volumes)){
  mass <- as[i] * volumes[i] ^ bs[i]
  masses[i] <- mass
}

print(masses)

이 예제에서 루프는 volumes 벡터의 인덱스를 반복합니다. 각 인덱스 i에 대해 as, bs, volumes의 해당 값들을 사용하여 질량을 계산합니다. 계산된 질량은 해당 인덱스의 masses 벡터에 저장됩니다. 마지막으로 masses 벡터를 출력하여 각 볼륨에 대한 계산된 질량을 표시합니다.

함수와 함께 루프 실행하기

루프와 함수를 결합하는 것은 프로그래밍에서 강력한 기술입니다. 루프에서 한 단계로서 하나 이상의 함수를 호출하여 특정 작업을 수행할 수 있습니다. 이제 볼륨, a, b를 기반으로 질량을 추정하는 비벡터화 함수가 있는 경우를 생각해보겠습니다. 함수는 볼륨이 5보다 큰 경우 추정된 질량을 반환하고 그렇지 않은 경우 NA를 반환합니다. 우리는 루프를 사용하여 볼륨을 반복하고 함수를 사용하여 질량을 계산할 수 있습니다:

est_mass <- function(volume, a, b){
  if (volume > 5) {
    mass <- a * volume ^ b
  } else {
    mass <- NA
  }
  return(mass)
}

volumes <- c(1.6, 3, 8)
as <- c(2.65, 1.28, 3.29)
bs <- c(0.9, 1.1, 1.2)
masses <- vector(mode = "numeric", length = length(volumes))

for (i in 1:length(volumes)){
  mass <- est_mass(volumes[i], as[i], bs[i])
  masses[i] <- mass
}

print(masses)

이 예제에서는 est_mass라는 함수를 정의합니다. 이 함수는 볼륨, a, b를 입력 매개 변수로 사용합니다. 루프 내에서 우리는 각 볼륨에 대해 함수를 호출하고 해당하는 asbs 값을 전달합니다. 결과는 masses 벡터에 저장되며, 마지막에 masses 벡터를 출력합니다.

루프 내에서 함수를 사용하면 코드를 모듈식으로 만들고 다시 사용할 수 있어 루프 내에서 복잡한 작업을 별도의 함수로 캡슐화하고 유연하게 사용할 수 있습니다.

파일을 루프로 처리하기

파일을 루프로 처리하는 것은 동일한 작업을 여러 파일에서 수행해야 할 때 흔한 작업입니다. 여러 개의 시뮬레이션 위성 동그라미 데이터를 포함하는 디렉토리가 있다고 가정해 봅시다. 이 파일들을 루프로 처리하고 각 파일에서 관측치의 수를 세어 결과를 벡터에 저장하고 싶습니다. 다음과 같이 R에서 이 작업을 수행할 수 있습니다:

data_files <- list.files(pattern = "locations-")
n_files <- length(data_files)
results <- integer(n_files)

for (i in 1:n_files){
  filename <- data_files[i]
  data <- read.csv(filename)
  count <- nrow(data)
  results[i] <- count
}

print(results)

이 예제에서는 pattern 인수를 사용하여 특정한 패턴과 일치하는 파일 이름을 검색하는 list.files() 함수를 사용합니다. 그런 다음 'for' 루프를 사용하여 파일 이름을 반복하고 read.csv()를 사용하여 각 파일을 읽은 다음 데이터의 행 수를 세고 결과를 results 벡터에 저장합니다. 마지막으로 results 벡터를 출력하여 각 파일에 대한 개수를 표시합니다.

파일을 루프로 처리하는 것은 데이터 처리나 분석과 관련된 반복적인 작업을 자동화하는 데 유용한 기술입니다.

루프 결과를 데이터 프레임에 저장하기

많은 경우에 루프 결과를 데이터 프레임과 같은 구조화된 형식으로 저장하고 싶을 수 있습니다. 데이터 프레임은 데이터를 구조화하고 분석하기 위한 편리한 방법을 제공합니다. 이전 예제인 여러 파일에서 관측치를 계산하여 결과를 데이터 프레임에 저장하는 것을 수정해 보겠습니다:

data_files <- list.files(pattern = "locations-")
n_files <- length(data_files)
results <- data.frame(file_name = character(n_files),
                      count = integer(n_files),
                      min_lat = numeric(n_files))

for (i in 1:n_files){
  filename <- data_files[i]
  data <- read.csv(filename)
  count <- nrow(data)
  min_lat <- min(data$lat)
  results$file_name[i] <- filename
  results$count[i] <- count
  results$min_lat[i] <- min_lat
}

print(results)

이 예제에서 우리는 data.frame() 함수를 사용하여 results라는 빈 데이터 프레임을 만듭니다. 데이터 프레임의 열을 정의하고 해당하는 형식의 빈 벡터로 초기화합니다. 루프 내에서 데이터 프레임의 각 열에 해당하는 값으로 채워 넣습니다. 마지막으로 results 데이터 프레임을 출력하여 각 파일의 파일 이름, 개수 및 최소 위도를 표시합니다.

루프 결과를 데이터 프레임에 저장하면 수집된 데이터의 쉬운 처리 및 분석을 위해 구조화된 형식으로 제공됩니다.

결론

For 루프는 데이터 분석과 프로그래밍에서 반복적인 작업을 자동화하는 강력한 도구입니다. 이 글에서는 R에서 for 루프에 대한 기본 개념인 값에 대한 루프, 인덱스로의 루프, 함수와 함께 루프, 파일을 루프로 처리하고 루프 결과를 데이터 프레임에 저장하는 방법을 알아보았습니다. 이 지식을 바탕으로 파이썬의 for 루프의 힘을 활용하여 의료, 경제 및 기타 다양한 분야에 적용할 수 있습니다. 따라서 for 루프의 유연성과 효율성을 활용하여 데이터 분석 워크플로우를 간소화하고 새로운 가능성을 발견해 보세요.