Datenrahmen in R: Erlernen der Grundlagen

In früheren Tutorials haben Sie etwas über Objekte, Objektklassen und Vektoren gelernt . In diesem Tutorial lernen Sie Datenrahmen in R kennen.

Datenrahmen sind im Wesentlichen Vektoren, die zu Datenzeilen und -spalten kombiniert werden.

Eine Spalte besteht aus einem Vektor. Im obigen Beispiel ist die erste Spalte also eine Zeichenfolgenspalte, gefolgt von einer numerischen Spalte und dann einer logischen Eins. Dies ähnelt dem Aussehen einer Tabelle in LuckyTemplates.

Außerdem müssen Sie bedenken, dass bei Datenrahmen für alle Spalten die gleiche Anzahl an Elementen vorhanden sein sollte. Das heißt, es sollte eine konsistente Anzahl von Zeilen vorhanden sein.

Wenn Sie die Programmiersprache R verwenden , arbeiten Sie normalerweise mit Datenrahmen. Daher ist es wichtig zu verstehen, was sie sind und wie sie verwendet werden können.

Inhaltsverzeichnis

• Laden und Anzeigen eines versendeten Datenrahmens
• Erkunden von Datenrahmen in R mithilfe von Funktionen
• Indizieren von Datenrahmen
• Datenrahmenstatistiken in R anzeigen
• Abschluss

Laden und Anzeigen eines versendeten Datenrahmens

RStudio wird bereits mit ausgelieferten Datenrahmen geliefert, die Sie verwenden können. Um sie zu identifizieren, müssen Sie die Funktion data ( ) verwenden .

Öffnen Sie RStudio und führen Sie data aus ( ) . Sie müssen kein Argument in die Klammer einfügen.

Sobald Sie fertig sind, sehen Sie eine Liste der integrierten Datensätze in R, die Sie verwenden können.

Sie sind wirklich hilfreich, um zu üben und sich mit der Verwendung von Datenrahmen in R vertraut zu machen.

Der am häufigsten verwendete integrierte Datensatz ist iris . Iris wird häufig beim Erlernen von Datenwissenschaft oder Datenanalyse im Allgemeinen verwendet. Drucken Sie die Iris aus , damit Sie ihre Daten in der Konsole sehen können.

Sie sehen, dass es viele Daten gibt. Wenn Sie nach oben scrollen, werden Sie sehen, dass es aus verschiedenen Spalten besteht.

Erkunden von Datenrahmen in R mithilfe von Funktionen

Eine Möglichkeit, die Daten besser zu betrachten, ist die Verwendung der Funktion view() . Wenn Sie die Codeansicht (Iris) ausführen , wird in RScript eine neue Registerkarte mit einer Tabelle angezeigt.

Was die Funktion der Ansicht () verbessert, besteht darin, dass Sie Anpassungen an der Tabelle vornehmen können. Sie können die Reihenfolge der Daten anpassen, indem Sie die Pfeile auf den einzelnen Spaltentiteln verwenden. Es gibt auch eine Filterschaltfläche.

Sie können auch auf das Symbol neben dem Filter klicken, um die Daten in einem neuen Fenster zu öffnen.

Dieses neue Fenster ähnelt Power Query , wo Sie die Daten anzeigen, aber nicht berühren können. Das heißt, Sie können keine Werte zusätzlich zu den vorhandenen Daten eingeben oder ersetzen.

Eine weitere nützliche Funktion ist die Funktion head () . Diese Funktion druckt die ersten Zeilen des Datensatzes.

Wenn Sie also head (iris) ausführen , werden Sie feststellen, dass nur die ersten sechs Zeilen gedruckt werden. 

Das ist großartig, wenn Sie Ihre Daten besser verstehen möchten. Die Konsole ist nicht überfordert und die Datenpräsentation ist übersichtlicher.

Indizieren von Datenrahmen

Die Indizierung wurde auch in einem früheren Tutorial über Vektoren besprochen. Sie müssen nur eckige Klammern ( [] ) verwenden, um eine Position zu indizieren. Da Datenrahmen nun aus Zeilen und Spalten bestehen, müssen Sie beide indizieren. Das Format ist Name [Zeile, Spalte] .

Wenn Sie beispielsweise die 2. Zeile und 4. Spalte des Iris- Datensatzes indizieren möchten, führen Sie einfach iris [2, 4] aus .

Sie können auch einen Zeilen- und Spaltenbereich indizieren. Sie müssen lediglich einen Doppelpunkt ( : ) verwenden, um den Bereich anzugeben. Hier ist ein Beispiel:

Sie können auch eine ganze Spalte indizieren. Verwenden Sie das Dollarzeichen ( $ ) nach dem Datensatznamen und geben Sie den gewünschten Spaltennamen an. Wenn Sie beispielsweise die gesamte Spalte mit dem Namen Species indizieren möchten, führen Sie iris$Species aus .

Anschließend sehen Sie, dass die gesamte Spalte „Arten“ in der Konsole ausgedruckt wurde.

Datenrahmenstatistiken in R anzeigen

Wie Sie in früheren Tutorials erfahren haben, wurde R für die Zwecke der Datenanalyse, Statistik und Visualisierungen entwickelt. Eine weitere nützliche Sache, die Sie über Datenrahmen in R lernen können, ist, wie man sie zusammenfasst.

Wenn Sie die Funktion summary ( ) verwenden , gibt die Konsole die zusammenfassenden Statistiken für diese Daten zurück.

Zusammenfassung ausführen (Iris) . Dadurch erhalten Sie grundlegende Informationen zum Datensatz im Hinblick auf die deskriptive Statistik.

Es gibt andere Pakete, um weitere zusammenfassende Statistiken wie Standardabweichung und Kurtosis zu erhalten. Diese werden jedoch in den folgenden Tutorials besprochen.

Vektoren in R erstellen: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung

Abschluss

Sie haben die Komponenten von R nach und nach erlernt. Zuerst haben Sie etwas über Objekte gelernt, dann haben Sie sich mit Vektoren beschäftigt, bis zu dieser Lektion über Datenrahmen. Sie haben es jetzt mit größeren und komplexeren Daten zu tun.

Mit Datenrahmen sind Sie jetzt besser mit den verschiedenen Datensätzen in R vertraut und haben gelernt, wie Sie zu grundlegenden Statistikinformationen gelangen.

Sie werden nach und nach weiter lernen, während sich die nächsten Tutorials mit Möglichkeiten befassen, wie Sie größere Datenmengen in R vergrößern und untersuchen können.