Git 연동 없이 RStudio 에서 작업하기

RStudio 에서 Git 저장소와 연동되지 않은 프로젝트를 사용할 경우, R 스크립트를 작성하고 프로젝트의 데이터 자산을 활용할 수는 있지만, 해당 R 스크립트를 스크립트 자산으로 프로젝트에 추가할 수는 없습니다.

데이터 파일 작업

RStudio 에서는 다양한 출처의 데이터 파일을 다룰 수 있습니다:

  • RStudio 서버 파일 구조 내의 파일들입니다. 이 파일 구조는 RStudio 페이지의 오른쪽 하단에서 ‘파일(Files)’을 클릭하면 확인할 수 있습니다. 여기에서 폴더를 생성하고, 로컬 시스템에서 파일을 업로드하며, 파일을 삭제할 수 있습니다.

    R에서 이 파일들에 접근하려면, 해당 파일이 있는 디렉터리를 작업 디렉터리로 설정해야 합니다. 파일이 있는 디렉터리로 이동한 다음, [더 보기] > [작업 디렉터리로 설정]을 클릭하면 됩니다.

    RStudio 인스턴스의 Home 디렉터리에 저장된 파일은 해당 인스턴스 내에서만 영구적으로 유지되며, 다른 환경이나 프로젝트 내에서는 공유할 수 없다는 점에 유의하십시오.

  • RStudio 의 오른쪽 하단에서 ‘파일(Files)’을 클릭하면 확인할 수 있는 프로젝트 내 데이터 자산입니다. 데이터 자산은. project_data_asset라는 폴더에 있습니다. 자산을 클릭하면 파일 내용을 확인하거나 데이터 세트를 가져올 수 있습니다.

    이 폴더에 데이터 파일을 추가하더라도, 해당 파일은 프로젝트의 데이터 자산으로 추가되지 않습니다. 데이터 파일을 프로젝트 데이터 자산으로 추가하려면 ‘프로젝트 자산 추가’를 참조하세요.

    연결된 데이터 자산은 해당 project_data_asset 디렉터리에 위치해서는 안 되므로, 이를 열거나 볼 수 없습니다. RStudio 에서는 R 스크립트를 통해서만 연결된 데이터 자산에 프로그래밍 방식으로 접근할 수 있습니다.

  • 데이터베이스 시스템에 저장된 데이터.

데이터 불러오기 및 액세스

컴퓨트 엔진 유형별 데이터 로딩 옵션

컴퓨트 엔진 유형별 데이터 로딩 옵션
데이터 불러오기 옵션 Anaconda R 배포판 R + Spark
sparkSessionDataFrame 에 데이터를 로드합니다 ✓
데이터를 R 데이터프레임에 불러오기 ✓ ✓

RStudio 에 데이터를 직접 불러오는 코드 생성

로컬 파일에서 데이터 불러오기

로컬 파일의 데이터를 RStudio 에 삽입하는 코드를 생성하려면:

  1. 코드 스니펫 아이콘을 코드 스니펫 아이콘 클릭한 다음 ‘데이터 읽기’를 클릭하세요,
  2. 프로젝트에서 데이터 소스를 선택한 다음 ‘클립보드에 복사’를 선택하세요.
  3. RStudio 파일 편집기에 코드를 붙여넣으세요.

지원되는 파일 형식:

  • CSV /구분 기호로 구분된 파일
  • 엑셀 파일(.xls,.xlsx,.xlsm)
  • JSON 파일
  • SAS 파일

데이터 소스 연결에서 데이터 불러오기

IBM 데이터 서비스나 외부 데이터 소스에서 데이터를 불러오기 전에, 프로젝트에 연결을 생성하거나 추가해야 합니다. “프로젝트에 연결 추가하기”를 참조하십시오.

RStudio 에 데이터베이스 연결을 통해 데이터를 삽입하는 코드를 생성하려면:

  1. 코드 스니펫 아이콘을 코드 스니펫 아이콘 클릭한 다음 ‘데이터 읽기’를 클릭하세요.
  2. 프로젝트에서 연결을 선택하세요.
  3. 연결 항목에서 데이터 소스를 선택한 다음 ‘클립보드에 복사’를 선택합니다.
  4. RStudio 파일 편집기에 코드를 붙여넣으세요. 생성된 코드는 데이터 세트나 연결을 다루기 위한 빠른 시작 가이드 역할을 합니다. 실전 시스템의 경우, 삽입된 코드를 꼼꼼히 검토하여 자신의 요구 사항에 더 잘 맞는 코드를 직접 작성해야 할지 판단하십시오.
  5. 필요한 경우, 열쇠 아이콘으로 표시된 잠긴 데이터 연결에 열쇠 아이콘 대한 개인 인증 정보를 입력하세요. 이 단계는 한 번만 수행하면 연결이 영구적으로 해제됩니다. 연결을 잠금 해제한 후에는 열쇠 아이콘이 더 이상 표시되지 않습니다. “프로젝트에 연결 추가하기”를 참조하십시오.
  6. 해당 연결에 대해 코드를 생성할 수 없는 경우, 자격 증명을 불러온 다음 해당 자격 증명을 참조하는 데이터베이스 연결을 열어주세요. 데이터를 불러오는 코드를 작성하세요.

RStudio Jupyter 노트북과 동일한 데이터베이스 연결을 지원합니다. 자세한 내용은 노트북의 데이터 로드 지원 항목을 참조하세요.

프로젝트 자산 추가 또는 삭제

RStudio 에서 사용할 데이터 파일은 프로젝트의 ‘자산’ 페이지에 있는 ‘프로젝트에 프로젝트 아이콘에 자산 업로드 자산 업로드’ 아이콘을 클릭하여 업로드해야 합니다. 이렇게 하면 해당 파일이 프로젝트에 데이터 자산으로 자동 추가되기 때문입니다.

하지만 RStudio 에서 데이터 파일을 업로드하거나 생성한 경우, 해당 파일을 프로젝트 데이터 자산으로 프로젝트에 추가할 수 있습니다. 이 파일들은 RStudio /home/project_data_asset 폴더에 있어야 합니다. 이 파일들을 프로젝트의 데이터 자산으로 추가하려면:

  1. 프로젝트의 ‘자산’ 페이지에서 ‘자산 가져오기’를 클릭합니다.
  2. 프로젝트 파일 과 프로젝트에 자산으로 추가하려는 폴더 /home/project_data_asset 내의 파일을 선택하세요.

RStudio 의 /home/project_data_asset 폴더에서 데이터 자산을 삭제하는 경우, 프로젝트 내의 해당 데이터 자산을 다음 방법으로 삭제해야 합니다:

  1. 프로젝트의 ‘자산’ 페이지에서 삭제하려는 데이터 자산을 선택합니다.
  2. 옵션 목록에서 ‘삭제’를 선택합니다.

프롬프트 활용하기

클러스터에 watsonx.ai 서비스가 설치되어 있다면, R 코드에 특정 모델에 대한 다양한 샘플 프롬프트를 추가할 수 있습니다. 샘플 프롬프트를 추가하려면 코드 스니펫 아이콘을 코드 스니펫 아이콘클릭하고, ‘프롬프트 엔지니어링’을 선택한 다음, 다양한 카테고리를 살펴보며 원하는 샘플 프롬프트를 찾으세요. 프롬프트를 선택한 후 ‘클립보드에 복사’를 클릭하고, 복사한 코드를 ‘ RStudio ’ 파일 편집기에 붙여넣으세요.

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