II-2. Data Object Type

 

▶ R과 Python에서의 Data Object Type 비교 분석

R과 Python은 데이터 분석 분야에서 가장 많이 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 두 언어 모두 다양한 Data Object Type을 제공하여 데이터를 효율적으로 저장하고 관리할 수 있도록 합니다.

 

동일한 내용:

• 기본적인 Data Object Type:
  • 벡터: 숫자, 문자, 논리 값 등 단일한 값을 저장하는 벡터
  • 리스트: 다양한 Data Object Type을 하나의 객체에 저장
  • 데이터 프레임: 행과 열로 구성된 표 형식의 데이터 저장  (= RDB의 테이블)
  • 행렬: 숫자 값으로 구성된 행렬 형식의 데이터 저장
  • 팩터: 범주형 데이터 저장
  • 날짜 및 시간: 날짜 및 시간 데이터 저장
• Data Object Type 활용:
  • 데이터 분석 및 시각화
  • 데이터 전처리 및 모델링
  • 데이터 관리 및 저장

다른 내용:

• Data Object Type의 구현 방식:
  • R: S 기반 언어, 함수형 프로그래밍 특징
  • Python: 일반적인 프로그래밍 언어, 객체 지향 프로그래밍 지원
• Data Object Type의 명칭:
  • R: 데이터 프레임, 리스트, 벡터 등
  • Python: DataFrame, List, Series 등
• Data Object Type에 대한 함수 및 메서드:
  • R: 각 Data Object Type에 특화된 함수 제공
  • Python: 동일한 기능을 수행하는 다양한 라이브러리 제공

R에서만 존재하는 Data Object Type:

• Factor: 범주형 데이터를 효율적으로 저장하고 관리
• Date and time: 날짜 및 시간 데이터를 다루는 다양한 함수 제공

Python에서만 존재하는 Data Object Type:

• Series: 1차원 배열 형식의 데이터 저장
• DatetimeIndex: 날짜 및 시간 데이터를 인덱스로 사용

 

기능	R	Python
기본적인 Data Object Type	동일	동일
Data Object Type 구현 방식	함수형	객체 지향
Data Object Type 명칭	다름	다름
Data Object Type 함수 및 메서드	특화된 함수 제공	다양한 라이브러리 제공
추가 Data Object Type	Factor, Date and time	Series, DatetimeIndex