R에서 source() 함수를 이용해서 이미 저장된 R 함수를 사용할 수 있게 한다.

그런데. R소스의 위치는 R를 로딩하고 나서야 위치를 알 수 있는 부분이 존재한다.

MacOS에서 source()함수를 잘 활용하려면, Rstudio를 Application에서 실행하는 것 대신

작업 R디렉토리(working R directory) 에서 Rstudio를 실행하는 것이 개발에 유리한 것 같다.

아래와 같이 실행하면 Rstudio가 작업 R디렉토리에서 source() 함수 호출을 쉽게 할 수 있다.

transform, apply, cbind 함수를 data.frame에 사용하면 보통 list 또는 dataframe로 리턴된다.

data.frame를 리턴하지 않고, 특정 컬럼값만 변경하고 싶은 경우에는 다음과 같이 쉽게 쓸 수 있다. (이게 R의 매력인 것 같다.)

elasticsearch http api의 요청/응답을 json 라이브러리인 jsonlite를 썼더니, 이상하게 json을 꼬이게 한다. 배열(])을 더 추가하는 버그가 있다. 

동일한 코드에 대해서 rjson을 썼다니, 잘 동작한다. 헐..

R의 elasticsearch 모듈(https://github.com/ropensci/elastic)이 있으며, 설치는 아래와 같이 한다.

모듈 임포트는 다음과 같이 한다.

현재 69가지 지원하는 api는 다음과 같다.

 ls('package:elastic')

 [1] "alias_create"          "alias_delete"         

 [3] "alias_exists"          "alias_get"            

 [5] "aliases_get"           "cat_"                 

 [7] "cat_aliases"           "cat_allocation"       

 [9] "cat_count"             "cat_fielddata"        

[11] "cat_health"            "cat_indices"          

[13] "cat_master"            "cat_nodes"            

[15] "cat_pending_tasks"     "cat_plugins"          

[17] "cat_recovery"          "cat_segments"         

[19] "cat_shards"            "cat_thread_pool"      

[21] "cluster_health"        "cluster_pending_tasks"

[23] "cluster_reroute"       "cluster_settings"     

[25] "cluster_state"         "cluster_stats"        

[27] "connect"               "connection"           

[29] "count"                 "docs_bulk"            

[31] "docs_create"           "docs_delete"          

[33] "docs_get"              "docs_mget"            

[35] "es_parse"              "explain"              

[37] "field_mapping_get"     "index_analyze"        

[39] "index_clear_cache"     "index_close"          

[41] "index_create"          "index_delete"         

[43] "index_exists"          "index_flush"          

[45] "index_get"             "index_open"           

[47] "index_optimize"        "index_recovery"       

[49] "index_segments"        "index_settings"       

[51] "index_settings_update" "index_stats"          

[53] "index_status"          "index_upgrade"        

[55] "mapping_create"        "mapping_delete"       

[57] "mapping_get"           "mlt"                  

[59] "nodes_hot_threads"     "nodes_info"           

[61] "nodes_shutdown"        "nodes_stats"          

[63] "ping"                  "scroll"               

[65] "Search"                "search_shards"        

[67] "Search_uri"            "tokenizer_set"        

[69] "type_exists"    

간단한 예제는 다음과 같다.

질의시에는 json으로 할 수 있고,

list를 이용해서도 진행할 수 있다.

구현은 아주 간단히 http rest api를 감싼 형태를 구현하였다.

그러나, 이슈가 하나 있는데, api에서 본 것처럼 elasticsearch 연결 정보는 오직 하나만 쓸 수 있다. 

(R 모듈을 많이 쓰다보면, 같이 사용하는 전역 변수 이름 때문에 문제가 되는 경우가 있다.)

즉, 하나의 es만 써야 한다.  동시에 2개 es를 연결해서 migration 하거나 데이터를 같이 작업해야 하는 것은 할 수 없다.

* 그래서 (나는) 여러 es에서 쓸 수 있도록 해당 소스를 수정해서 개발했다. 

수정하는데 그렇게 어렵지 않아서 쉽게 쓸 수 있을 것이다. 

R소스에서 다른 R 소스를 실행하기 위해서는 source() 함수를 실행한다.

R에서 로그 출력하는 방법은 다양하다.

R에서 data frame의 길이가 length() 함수로 구하는 것 같았는데, 테스트해보니 column 개수(=ncol)를 나타난다. (java와 다르다.)

row 개수를 구하려면 nrow() 함수를 사용한다.

여러 컬럼으로 이루어진 data.frame의 부분 집합을 분리할 수 있다. 

아래 예제는 여러 컬럼으로 이루어진 data.frame을 as.data.frame()과 c()를 이용하여 2개의 컬럼으로 이루어진 data.frame으로 분리할 수 있다.

리스트에 항목(element)를 추가할 때는 list(), append()를 이용한다.

특이할 점은 append() 사용시 순서를 잘 이용하면 된다.

아래 예제는 append(element, list)호출 형태로 스택처럼 추가되는 형태이다. 

그렇다면, append(list, element)를 하면 순서대로 저장할 수 있다. 

R의 리스트에 다른 타입의 데이터를 저장할 수 있다.

R에서 도움말을 얻으려면, ?를 함수 앞에 붙인다.

?source

?paste

?(source)

?(paste)

또는 help()를 이용할 수도 있다.

help(source)

help(paste)

Rstudio에서는 F1 (또는 Fn + F1) 키를 누르면 도움말을 얻을 수 있다.