R을 처음 배우는 당신이 꼭 알아야 할 4가지 기본 문법

데이터 분석과 통계에 특화된 프로그래밍 언어인 R은 배우기 쉽고 강력한 기능을 갖춘 도구입니다. 특히 데이터 시각화, 통계 모델링, 머신러닝 등의 분야에서 널리 쓰이고 있어, 관련 직군을 목표로 하는 분들이라면 꼭 익혀야 할 언어입니다.

이 글에서는 R을 처음 접하는 분들을 위해 꼭 알아야 할 기초 문법을 4개의 핵심 주제로 나누어 소개합니다.

R을 처음 배우는 기본 문법

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1. 변수와 데이터 타입

R에서 변수를 만들 때는 <- 기호를 사용합니다. 물론 = 기호도 쓸 수 있지만, R 커뮤니티에서는 <- 사용을 권장합니다.

 

x <- 10
name <- "R 프로그래밍"
is_true <- TRUE

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R의 주요 데이터 타입은 다음과 같습니다:

• 숫자형(numeric): 3, 4.5
• 문자형(character): "hello", 'R is fun'
• 논리형(logical): TRUE, FALSE
• 벡터(vector): 동일한 타입의 여러 값을 저장하는 기본 단위
• 리스트(list): 서로 다른 타입을 담을 수 있는 구조

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벡터를 만들려면 c() 함수를 사용합니다.

 

numbers <- c(1, 2, 3, 4, 5)
names <- c("Alice", "Bob", "Charlie")

 

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2. 조건문과 반복문

R도 다른 언어와 마찬가지로 조건문과 반복문을 지원합니다.

 

조건문 (if / else):

score <- 85

if (score >= 90) {
  print("A")
} else if (score >= 80) {
  print("B")
} else {
  print("C 이하")
}

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# for문
for (i in 1:5) {
  print(i)
}

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# while문
count <- 1
while (count <= 3) {
  print(paste("현재 count:", count))
  count <- count + 1
}

 

R에서는 벡터화 연산이 강력하기 때문에 반복문을 최소화하고 apply() 함수나 tidyverse 패키지를 활용하는 것이 좋습니다.

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3. 함수와 내장 함수

R에서는 함수를 정의하고, 직접 만들어 사용할 수 있습니다.

 

add <- function(a, b) {
  result <- a + b
  return(result)
}

add(3, 7)  # 결과: 10

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R에는 다양한 내장 함수가 있어 초보자도 쉽게 데이터를 다룰 수 있습니다.

• sum(): 합계
• mean(): 평균
• length(): 데이터 개수
• max(), min(): 최댓값, 최솟값
• sort(): 정렬

x <- c(5, 2, 8, 1)
mean(x)      # 평균값
sort(x)      # 정렬된 벡터

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4. 데이터 프레임과 기초 시각화

데이터 프레임(Data Frame)은 행과 열로 구성된 표 형태의 데이터를 저장하는 구조로, R에서 가장 많이 사용하는 데이터 구조 중 하나입니다.

 

df <- data.frame(
  name = c("Tom", "Jerry", "Spike"),
  age = c(25, 22, 30),
  score = c(85, 90, 78)
)

print(df)

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기초적인 시각화는 plot(), hist(), barplot() 같은 내장 함수로 시작할 수 있습니다.

 

# 산점도
plot(df$age, df$score)

# 히스토그램
hist(df$score)

# 막대그래프
barplot(df$score, names.arg = df$name)

 

더 풍부한 시각화를 원한다면 ggplot2 패키지를 사용하는 것이 좋지만, R 기본 문법 단계에서는 위 함수들만으로도 충분히 시각화 연습이 가능합니다.

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마무리

R은 처음에는 생소할 수 있지만, 데이터 분석에 특화된 문법 덕분에 실제 업무에 빠르게 적용할 수 있는 강력한 도구입니다. 위에서 소개한 기초 문법은 R의 세계로 들어가는 첫걸음일 뿐이고, 익숙해지면 통계 분석, 머신러닝, 시각화 등 다양한 확장도 가능합니다.
R을 통해 데이터를 자유자재로 다룰 수 있는 즐거움을 경험해보세요!