R을 처음 접하면 정말 많은 부분에서 막히게 된다. 그 중 하나가 당췌 함수 이름도 모르겠고, 함수 이름을 알더라도 기능 파악을 못해서 어려움을 겪는다. 이번에는 R의 도움말과 검색엔진을 잘 활용하는 방법을 알아보도록 하겠다.
내부 도움말
함수
물음표(?) 또는 help()
함수로 확인 가능하다. 이 때 함수의 소괄호는 생략하고 함수 명만 입력해야 한다.
1 | ?head # 1 |
필자는 물음표를 애용하는 편이다. 한 글자만 입력하면 되는데 굳이 help 단어까지 칠 필요가 없다고 느끼기 때문이다. 하지만 help()
함수는 단순 도움말 호출이 아니라 조금 더 조건을 걸 수 있는데 예를 들면 다음과 같다.
1 | help(topic = "fread", package = "data.table") |
이렇게 패키지를 지정하는 등 다양한 인자(argument)에 값을 할당하여 보다 상세한 도움말을 호출할 수 있다.
참고로 물음표 두 개를 사용하는 문법(??head
라고 입력)도 있긴 한데 이 것은 물음표 뒤에 오는 단어가 들어가는 문서를 모조리 뒤져서 목록을 보여준다. 사실 이 결과를 보느니 차라리 구글에 검색하는 것이 훨 낫다.
vignette
vignette는 여러가지 발음이 있지만 필자가 공역한 효율적인 R 프로그래밍(Efficient R Programming)에 비네트 라고 했기 때문에 여기서도 비네트라고 사용하겠다. 앞에서 살펴본 R의 기본 도움말은 살짝 조잡하다고 느낄 정도로 투박하고 단편적인 내용만 담고 있다. 그래서 이 부분을 보완하기 위해 등장한 문서이다.
비네트는 함수별로 있는 것도 아니고 모든 패키지에 있는 것이 아니기 때문에 먼저 특정 패키지에 비네트가 존재하는지 부터 확인하는 것이 좋다.
1 | vignette(package = "data.table") |
위 코드의 실행 결과는 다음과 같다.
해당 목록 중에서 조회를 하고자 하는 비네트 문서가 있다면 다음과 같이 입력하면 된다. 예시로 datatable-intro 를 조회하도록 하겠다.
1 | vignette("datatable-intro", package = "data.table") |
위 코드의 결과는 다음과 같다.
비네트는 마크다운(markdown) 문법을 지원하며 보다 자세한 내용은 링크를 참조하기 바란다.
외부 도움말
R과 RStudio에서 보는 도움말이 아니라 웹 브라우저에서 조회할 수 있는 도움말을 알아보자.
제발 Naver검색은 Never! 네이버가 국내 대표 검색엔진이라고 하지만 IT관련 지식 만큼은 아니다. 구글에서 영문으로 얻을 수 있는 정보는 정말 많으며 결국 최신의, 양질의 정보를 얻기 위해 구글에서 검색하게 되어있다.
그런데 그냥 검색하면 잘 나오지 않는다. 여기서 팁은 in R
이다. 다음 예시를 보자.
검색하고자 하는 단어/구/문장을 적어주고 뒤에 in r
정도만 붙여주면 제법 괜찮은 검색결과를 얻을 수 있다. 요즘에는 워낙 한글 자료를 작성하는 사람도 많고, R 사용자도 많이 늘어 단순히 뒤에 r
정도만 붙여도 만족할 만한 자료를 얻을 수도 있다. 그래도 권장하는 것은 아무래도 뒤에 in r
을 붙여주는 것이 아닐까 한다.
stackoverflow
구글도 있지만 수많은 프로그래머가 이 사이트 없이는 코드 작성이 힘들다고 할 정도로 굉장히 유용한 사이트이다. 네이버(Naver)의 지식인 서비스와 비슷하다고 보면 되는데 그 규모는 비교가 안될 정도로 크다. 거의 모든 프로그래밍 언어에 대해 질의응답이 이루어지고 있다고 보면 되고, 답변 속도도 빠르며, 이 사이트에 상주하는 것 같은 사람이 제법 많다.
사실 여기서 굳이 소개하지 않더라도 구글에서 검색하다 보면 언젠가는 이 사이트에 들어오게 되어있으니 억지로 외우지 않아도 된다.
rdrr.io
R 패키지와 함수 정보를 모아놓은 사이트로 역시 구글에서 검색하다 보면 간혹 이 페이지로 들어오게 된다.
비슷한 사이트로는 rdocumentation이 있다.
r-bloggers
R-bloggers는 R 유저라면 시간 날 때 꼭 들러주어야 하는 사이트라고 생각한다. 수많은 블로거들이 R 관련해서 포스팅을 하는데 상당히 유용한 정보가 1년 내내 업데이트 된다.
주로 새로운 패키지, R 관련 행사, 최신 알고리즘 리뷰가 있으며 그 외에도 다양한 정보가 공유된다.
위에 나열한 정보라면 R을 사용함에 있어 큰 문제는 없을 것이다.