R 프로그래밍에 대한 R Studio프로그램 설치 및 사용법

 

이전글에 이어 이번에는 R Studio를 사용해보려합니다. 

이전에 설치했던 CRAN과는 좀 다르게, 편의성에 중점을 둔 툴로써 

가볍게 사용할 저?같은 분들에게는 큰 도움이 될것같습니다!

그럼 시작!

 

R Studio란?

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RStudio는 R 프로그래밍 언어를 더 쉽고 효율적으로 사용할 수 있게 도와주는 무료 통합 개발 환경(IDE)입니다.

 

R 자체는 콘솔 기반 언어이기 때문에, 코드 작성과 실행, 결과 확인이 다소 불편한데,

RStudio는 코드 편집기, 실행 창, 플롯, 데이터 뷰어 등을 하나의 화면에 통합하여

R 사용을 훨씬 더 직관적이고 편리하게 만들어줍니다.

 

그럼 R Studio가 무조건 좋은거 아닌가...? 왜 CRAN을 사용하지? 라고 생각이 드는데...

각각 다음과 같은 장단점이 있어 이를 생각하며, 사용해야한다고 합니다.

프로그램	장점	단점
CRAN	수천 개의 고품질 통계/분석/머신러닝 패키지 제공 운영체제별 바이너리 제공 (Windows, Mac, Linux) 철저한 검수로 인해 신뢰성 높은 패키지만 등록됨 R에서 한 줄 명령어로 설치 가능 (install.packages())	최신 알고리즘/비공식 패키지는 GitHub 등 다른 소스에서만 제공될 수 있음 엄격한 기준으로 인해 일부 유용한 패키지는 CRAN에 등록되지 못하기도 함 웹 인터페이스가 다소 복잡하고 직관적이지 않음
R Studio	코드 자동완성 및 에러 하이라이팅 기능 콘솔, 스크립트, 시각화 결과를 한 화면에서 확인 가능 프로젝트 관리, 버전관리(Git), R Markdown 통합 Shiny, R Markdown, 플롯, 패키지 탐색 등을 시각적으로 지원 초보자에게 매우 친숙한 GUI 환경	별도 설치 필요 (R과는 별개) 무거운 환경에서 느릴 수 있음 (특히 대용량 데이터 작업 시) R 외의 언어 사용 시(예: Python, Julia) 기능 제한 있음 (부분 지원은 있음)

 

그래서 많은 사람들은  RStudio와 CRAN를 조합하여 사용한다고 합니다!

 

 

 

R Studio 설치!

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그럼 이제 R Studio를 설치해보겠습니다. 

 

해당 공식 사이트는 아래로!

Posit

 

사이트에 접속해서 상단에 open source 클릭, 아래에 DOWNLOAD RSTUDIO 클릭!

 

 

클릭하게 되면 아래와 같이 나오게 되고, 

 

 

여기서 서버가 아닌 rstudio를 선택하면 아래와 같이 R을 설치해야 진행 할 수 있다고 뜹니다.

 

아직 R을 설치하지 않으셨다면, 아래로 이동!

R 프로그래밍에 대한 기초 + CRAN프로그램 설치 및 시각화 예제까지

 

 

그리고 마저 설치버튼을 누르고, 설치를 진행해줍시다.

 

 

이제 설치된 RStudio를 실행해주고,

 

설치된 R를 선택하라는 창이 뜨는데, 이전글의 과정대로 R을 설치하셨다면, 

아래와 같은 형식으로 자동으로 맞춰져, ok를 누르기만 하면 됩니다!

 

 

실행하면 창은 아래와 같습니다. 

 

접속하자마자, 아래에서 show all panes를 누르면

 

이렇게 4개의 구역으로 창이 나뉘게 됩니다. 

 

 

각각의 창은 다음과 같은 역할을 수행합니다. 

섹션	기능
Source	스크립트(.R), 노트북(.Rmd), 함수 작성 등 코드 편집
Console	R 명령어를 직접 입력해 실행
Environment / History	현재 변수 목록, 함수, 작업 기록 등 확인
Plots / Files / Packages / Help	시각화 결과, 파일 탐색, 패키지 관리, 도움말 보기 등

 

 

여기까지 설치 끝!

이제 사용법

 

 

R Studio 사용!

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먼저 세팅부터 해줍시다.  Tools -> Global Options

 

Default working directory를 설정해서 사용하고자 하는 디렉토리를 선택해줍시다. 

 

 

추가로 해당 화면에 대한 글꼴, 크기, 색 테마 등을 변경할 수도 있으니까,

편하신대로 커스터마이징까지 하면 세팅은 끝!

 

 

굳굳...

 

 

사용법자체는 CRAN과 다르지 않습니다. 

CRAN에서 install 했던것처럼 콘솔에서 패키지를 설치하고, 

한줄한줄 코드를 작성했던것 처럼 Source섹션에서 코드를 작성해 주면됩니다. 

 

 

이전과 동일한 예제를 가지고 테스트 해보겠습니다.

library(dplyr)
library(ggplot2)

# 데이터 전처리
iris_summary <- iris %>%
  group_by(Species) %>%
  summarise(avg_length = mean(Sepal.Length))

# 시각화
ggplot(iris_summary, aes(x = Species, y = avg_length)) + geom_col(fill = "lightblue")

 

 

일단 패키지가 설치되어 있지 않다면, 콘솔 창에서 install해주고 (자동완성 굳굳)

 

 

아래와 같이 작성해줍시다. 

 

그다음 우측상단에 Run이라는 버튼이 있는데, 이걸 누르면 코드가 실행! 되긴하는데

일반적으로는 커서가 위치한 곳의 코드줄이 실행됩니다. 

 

만약 전체를 실행하고 싶다면

 아래처럼 코드를 드래그하고, 실행해주면 됩니다!  

 

(단축키는 Ctrl + Enter)

 

실행을 하게 되면 아래와 같이

콘솔에서는 실행되는 과정을 볼수 있고,

하단의 plots를 이용해 시각화 된 화면까지 확인할 수 있습니다 

 

 

오늘은 여기까지가 끝!

 

 

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이제야 데이터분석.... 시작할수있겠네요 ㅎㅎ

 

사용하다가 새로운 부분이 나오게되면 이어 작성하도록 하겠습니다.

 

틀린점이 있다면 댓 달아주세요!