실행 가능한 R 문서: 연산자

Q: R에서 %%는 무슨 일을 하나요?

%%는 나머지 연산자로, 나눗셈의 나머지를 돌려줍니다. 17 %% 5는 2입니다. 짝이 되는 %/%는 정수 나눗셈으로 나머지 없는 몫을 돌려줍니다. 17 %/% 5는 3입니다. %%의 고전적인 용도는 짝수 판별입니다. x %% 2 == 0처럼 씁니다.

Q: R에서 &와 &&의 차이는 무엇인가요?

&는 벡터화되어 있습니다. 두 벡터를 원소 단위로 비교해 같은 길이의 벡터를 돌려줍니다. &&는 단일 값에만 동작하고, 단축 평가를 하며(첫 피연산자가 이미 결과를 결정하면 두 번째를 건너뜁니다), 정확히 하나의 TRUE 또는 FALSE를 돌려줍니다. 벡터를 필터링할 때는 &를, if() 조건 안에서는 &&를 쓰세요. R 4.3부터는 &&나 ||에 길이가 1보다 긴 벡터를 넘기면 경고가 아니라 오류입니다.

Q: R에서 %in%은 무슨 일을 하나요?

x %in% table은 x의 각 원소가 table 어딘가에 나타나는지 검사해 원소마다 TRUE 또는 FALSE를 돌려줍니다. "mango" %in% basket은 |로 이어 붙인 == 비교의 연쇄를 대체하며, ==와 달리 결코 NA를 돌려주지 않습니다. 검사 대상 쪽에 결측값이 있어도 그냥 FALSE가 됩니다.

Q: R에서 -2^2는 왜 -4를 돌려주나요?

^가 단항 마이너스보다 강하게 결합하기 때문에 R은 -2^2를 -(2^2)로 읽고, 그 결과는 -4입니다. 음수 2의 제곱을 의도했다면 (-2)^2라고 쓰세요. 결과는 4입니다. 콜론에도 비슷한 함정이 있습니다. 1:n - 1은 1:(n - 1)이 아니라 (1:n) - 1을 뜻합니다.

R이 제공하는 연산자들

R의 연산자는 네 가지 작업 그룹으로 나뉩니다. 산술(+ - * / ^ %% %/%), 비교(== != < <= > >=), 논리(& | && || ! xor), 그리고 포함 검사 %in%입니다. 대부분의 언어와 다른 점이 두 가지 있습니다. 거의 모든 연산자가 벡터화되어 있어 벡터 전체에 원소 단위로 한 번에 동작한다는 점, 그리고 서로 바꿔 쓸 수 없는 AND 연산자 두 개와 OR 연산자 두 개가 있다는 점입니다. 이 페이지에서는 이들 전부와, 조용히 잘못된 답을 만들어 내는 우선순위 함정을 다룹니다.

산술: +, -, *, /, ^, %%, %/%

처음 다섯 개는 예상대로 동작합니다. 퍼센트로 감싼 두 개, 즉 %%(나머지)와 %/%(정수 나눗셈의 몫)가 사람들이 검색하는 것들입니다.

a <- 17
b <- 5

print(a + b)    # 22
print(a - b)    # 12
print(a * b)    # 85
print(a / b)    # 3.4
print(a ^ b)    # 1419857
print(a %% b)   # 2  - the remainder of 17 / 5
print(a %/% b)  # 3  - how many whole times 5 fits into 17

/는 언제나 부동소수점 나눗셈을 한다는 점에 주의하세요. 17 / 5는 3이 아니라 3.4입니다. 정수 부분을 원한다면 그것이 바로 %/%의 용도입니다.

%%의 일상적인 역할은 나누어떨어짐 판정입니다. 2로 나눈 나머지가 없으면 짝수입니다.

n <- 42
print(n %% 2 == 0)   # TRUE - even

print(-7 %% 3)       # 2, not -1

두 번째 줄은 잠시 멈춰 볼 만합니다. 피연산자가 음수일 때 R의 %%는 제수의 부호를 가진 결과를 돌려줍니다(-7 = -3 * 3 + 2이므로 -7 %% 3은 2입니다). 어떤 언어는 반대로 동작하니, 코드를 이식하는 중이라면 확인하세요.

비교 연산자는 벡터화되어 있습니다

==, !=, <, <=, >, >=는 원소 단위로 비교해 단일 답이 아니라 논리 벡터를 돌려줍니다.

scores <- c(45, 72, 88, 60)

print(scores >= 60)           # FALSE TRUE TRUE TRUE
print(scores[scores >= 60])   # 72 88 60

이것이 R에서 이루어지는 거의 모든 필터링의 엔진입니다. 벡터 전체를 어떤 값과 비교해 논리 마스크를 얻고, 그 마스크로 부분 집합을 뽑습니다. 소수에 ==를 쓸 때 한 가지 주의가 필요합니다. 부동소수점 수는 근사적으로 저장되므로 0.1 + 0.2 == 0.3은 FALSE입니다. 소수 비교에는 all.equal()을 쓰거나 abs(x - y) < 1e-9을 확인하세요.

논리 연산자: &와 && (고전적인 혼란)

R에는 AND 연산자 두 개와 OR 연산자 두 개가 있고, 잘못 고르는 것은 일종의 통과 의례입니다.

&와 |는 벡터화되어 있습니다. 두 논리 벡터를 원소 단위로 결합합니다.

sunny <- c(TRUE, TRUE, FALSE, FALSE)
warm  <- c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE)

print(sunny & warm)   # TRUE FALSE FALSE FALSE
print(sunny | warm)   # TRUE TRUE TRUE FALSE
print(!sunny)         # FALSE FALSE TRUE TRUE

데이터에 필터를 만들 때는 언제나 이쪽을 쓰세요. 예: df[df$age > 30 & df$city == "Lisbon", ].

&&와 ||는 스칼라이고 단축 평가를 합니다. 단일 값을 받아 하나의 TRUE/FALSE를 돌려주며, 첫 피연산자가 이미 답을 정하면 두 번째는 아예 건너뜁니다.

x <- 8

print(x > 0 && x %% 2 == 0)         # TRUE - both checked
print(x < 0 && stop("never runs"))  # FALSE - stop() is never evaluated

두 번째 줄이 단축 평가를 보여 줍니다. x < 0이 FALSE이므로 R은 stop() 호출을 결코 평가하지 않습니다. &&가 if() 조건에 어울리는 이유가 바로 이것입니다. if (!is.na(x) && x > 10)처럼 쓰면 x가 NA일 때 x > 10 부분이 안전하게 건너뛰어집니다.

경험 법칙은 이렇습니다. **벡터와 데이터 필터링에는 &/|, if() 조건에는 &&/||**입니다. 그리고 R 4.3부터는 이것이 강하게 강제됩니다. &&나 ||에 길이가 1보다 긴 벡터를 넘기면 오류입니다(예전 R 버전은 조용히 첫 원소만 사용했고, 그 때문에 진짜 버그가 수년간 숨어 있었습니다).

xor(a, b)가 이 묶음을 마무리합니다. 둘 중 정확히 하나만 TRUE일 때 TRUE입니다.

print(xor(TRUE, FALSE))  # TRUE
print(xor(TRUE, TRUE))   # FALSE

%in%: 포함 여부 검사

x %in% table은 x의 각 원소에 대해 "이것이 table 어딘가에 나타나는가?"를 묻습니다. 실제 R 코드에서 가장 많이 쓰이는 연산자 중 하나입니다.

basket <- c("apple", "banana", "cherry")

print("banana" %in% basket)   # TRUE
print("mango" %in% basket)    # FALSE

wanted <- c("cherry", "mango", "apple")
print(wanted %in% basket)     # TRUE FALSE TRUE

검사되는 쪽이 벡터 전체일 수 있기 때문에, %in%은 허용된 값 집합으로 행을 필터링하는 데 자연스러운 도구입니다.

또한 그 대안, 즉 |로 이어 붙인 ==의 연쇄보다 낫습니다.

day <- "sat"

print(day == "sat" | day == "sun")   # works, but scales badly
print(day %in% c("sat", "sun"))      # same answer, stays readable

허용 값이 다섯 개가 되면 == 연쇄는 반복의 벽이 되지만, %in% 버전은 벡터만 길어질 뿐입니다. 더 미묘한 두 번째 장점도 있습니다. %in%은 결코 NA를 돌려주지 않습니다.

print(NA == 1)             # NA - comparison with a missing value is unknown
print(NA %in% c(1, 2, 3))  # FALSE - %in% gives a definite answer

NA == 1이 NA인 이유는 알 수 없는 값이 1과 같은지 R이 알 수 없기 때문입니다. 결측값에서 깊이 다루는 동작입니다. 그 NA는 도달하는 모든 if()를 오염시킵니다. %in%은 항상 TRUE나 FALSE로 답해 이 문제를 통째로 비켜 가며, 그래서 결측이 있을 수 있는 데이터의 조건에는 더 안전한 선택입니다.

우선순위 함정

두 가지 연산자 우선순위 함정이 "R이 고장 났다" 싶은 순간의 상당 부분을 차지합니다. 첫째, ^가 단항 마이너스보다 강하게 결합합니다.

print(-2^2)     # -4  - parsed as -(2^2)
print((-2)^2)   #  4  - the square of negative two

둘째, 콜론이 이항 산술보다 강하게 결합합니다.

n <- 5

print(1:n - 1)     # 0 1 2 3 4  - parsed as (1:n) - 1
print(1:(n - 1))   # 1 2 3 4    - probably what you meant

헷갈리면 괄호를 넣으세요. 비용이 들지 않고, 모든 독자(미래의 자신 포함)가 인터프리터와 같은 방식으로 읽게 됩니다.

$와 [ ]: 접근 연산자

$, [ ], [[ ]]도 끊임없이 보게 됩니다. 엄밀히 말해 이것들도 연산자이며, 계산이 아니라 구조체에서 값을 꺼내는 데 쓰입니다.

person <- list(name = "Rosa", age = 30)

print(person$name)     # by name, with $
print(person[["age"]]) # by name, with [[ ]]

벡터, 리스트, 데이터 프레임 페이지에서 자세히 다룹니다. 여기서는 같은 연산자 가족의 일원임을 알아보는 것으로 충분합니다.

핵심 정리

%%는 나머지를, %/%는 정수 몫을 줍니다. x %% 2 == 0은 짝수인지 검사합니다.
비교는 벡터화되어 있어 필터링에 쓸 수 있는 논리 벡터를 돌려줍니다.
&/|는 벡터를 원소 단위로 결합하고, &&/||는 if() 안의 단일 값을 위한 것이며 단축 평가를 합니다. R 4.3부터 긴 벡터에 &&를 쓰면 오류입니다.
x %in% table은 ==의 연쇄를 대체하며 결코 NA를 돌려주지 않습니다.
-2^2는 -4이고 1:n - 1은 0에서 시작합니다. 헷갈리면 괄호를 치세요.

다음 순서는 이 연산자들을 if, else, ifelse() 안에서 활용하는 것, 즉 R의 조건문입니다.

자주 묻는 질문

R에서 %%는 무슨 일을 하나요?

%%는 나머지 연산자로, 나눗셈의 나머지를 돌려줍니다. 17 %% 5는 2입니다. 짝이 되는 %/%는 정수 나눗셈으로 나머지 없는 몫을 돌려줍니다. 17 %/% 5는 3입니다. %%의 고전적인 용도는 짝수 판별입니다. x %% 2 == 0처럼 씁니다.

R에서 &와 &&의 차이는 무엇인가요?

&는 벡터화되어 있습니다. 두 벡터를 원소 단위로 비교해 같은 길이의 벡터를 돌려줍니다. &&는 단일 값에만 동작하고, 단축 평가를 하며(첫 피연산자가 이미 결과를 결정하면 두 번째를 건너뜁니다), 정확히 하나의 TRUE 또는 FALSE를 돌려줍니다. 벡터를 필터링할 때는 &를, if() 조건 안에서는 &&를 쓰세요. R 4.3부터는 &&나 ||에 길이가 1보다 긴 벡터를 넘기면 경고가 아니라 오류입니다.

R에서 %in%은 무슨 일을 하나요?

x %in% table은 x의 각 원소가 table 어딘가에 나타나는지 검사해 원소마다 TRUE 또는 FALSE를 돌려줍니다. "mango" %in% basket은 |로 이어 붙인 == 비교의 연쇄를 대체하며, ==와 달리 결코 NA를 돌려주지 않습니다. 검사 대상 쪽에 결측값이 있어도 그냥 FALSE가 됩니다.

R에서 -2^2는 왜 -4를 돌려주나요?

^가 단항 마이너스보다 강하게 결합하기 때문에 R은 -2^2를 -(2^2)로 읽고, 그 결과는 -4입니다. 음수 2의 제곱을 의도했다면 (-2)^2라고 쓰세요. 결과는 4입니다. 콜론에도 비슷한 함정이 있습니다. 1:n - 1은 1:(n - 1)이 아니라 (1:n) - 1을 뜻합니다.