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Nelle esercitazioni precedenti, hai imparato a conoscere gli oggetti, le classi di oggetti e i vettori . Per questo tutorial, imparerai a conoscere i frame di dati in R.
I frame di dati sono essenzialmente vettori combinati insieme per formare righe e colonne di dati.
Una colonna è composta da un vettore. Quindi, nell'esempio precedente, la prima colonna è una colonna stringa, seguita da una colonna numerica e quindi da una colonna logica. È simile all'aspetto di una tabella in LuckyTemplates.
Inoltre, è necessario ricordare che per i frame di dati dovrebbe esserci lo stesso numero di elementi per tutte le colonne. Cioè, dovrebbe esserci un numero consistente di righe.
Quando si utilizza il linguaggio di programmazione R , di solito si lavora con frame di dati. Quindi, è importante capire cosa sono e come possono essere utilizzati.
Sommario
Caricamento e visualizzazione di un frame di dati spedito
RStudio viene già fornito con frame di dati forniti che è possibile utilizzare. Per identificarli, è necessario utilizzare la funzione data ( ) .
Apri RStudio ed esegui dati ( ) . Non è necessario inserire alcun argomento tra parentesi.
Al termine, vedrai un elenco di set di dati integrati in R che puoi utilizzare.
Sono davvero utili per esercitarsi e familiarizzare con l'uso dei frame di dati in R.
Il set di dati integrato più comunemente utilizzato è iris . Iris viene spesso utilizzato quando si impara la scienza dei dati o l'analisi dei dati in generale. Stampa l'iride in modo da poterne vedere i dati nella Console.
Puoi vedere che ci sono molti dati. Scorrendo verso l'alto, vedrai che è composto da diverse colonne.
Esplorare i frame di dati in R utilizzando le funzioni
Uno dei modi per osservare meglio i dati è utilizzare la funzione view ( ) . Quando esegui la vista codice (iris) , vedrai apparire una nuova scheda contenente una tabella in RScript.
Ciò che migliora il funzionamento della vista ( ) è la possibilità di apportare modifiche alla tabella. È possibile modificare l'ordine dei dati utilizzando le frecce sul titolo di ogni colonna. C'è anche un pulsante filtro.
Puoi anche fare clic sull'icona accanto al filtro per aprire i dati in una nuova finestra.
Questa nuova finestra è simile a Power Query in cui puoi guardare i dati ma non toccarli. Cioè, non puoi inserire o sostituire valori sopra i dati esistenti.
Un'altra funzione utile da conoscere è la funzione head ( ) . Questa funzione stampa le prime righe del set di dati.
Quindi se esegui head (iris) , vedrai che stampa solo le prime sei righe.
Questo è fantastico quando vuoi dare un senso migliore ai tuoi dati. La console non è sovraccarica e la presentazione dei dati è più ordinata.
Indicizzazione dei frame di dati
L'indicizzazione è stata discussa anche in un precedente tutorial sui vettori. Hai solo bisogno di usare parentesi quadre ( [ ] ) per indicizzare una posizione. Ora, poiché i frame di dati sono composti da righe e colonne, è necessario indicizzarli entrambi. Il formato è nome [riga, colonna] .
Ad esempio, se si desidera indicizzare la seconda riga e la quarta colonna del set di dati dell'iride , è sufficiente eseguire iris [2, 4] .
Puoi anche indicizzare un intervallo di righe e colonne. Tutto ciò di cui hai bisogno è usare i due punti ( : ) per indicare l'intervallo. Ecco un esempio:
Puoi anche indicizzare un'intera colonna. Utilizzare il simbolo del dollaro ( $ ) dopo il nome del set di dati e indicare il nome della colonna desiderato. Ad esempio, se desideri indicizzare l'intera colonna denominata Species, esegui iris$Species .
Vedrai quindi che l'intera colonna Species è stata stampata nella Console.
Visualizzazione delle statistiche dei frame di dati in R
Come hai appreso nelle esercitazioni precedenti, R è stato creato per l'analisi dei dati, le statistiche e le visualizzazioni. Quindi un'altra cosa utile da imparare sui frame di dati in R è come riassumerli.
Quando utilizzi la funzione di riepilogo ( ) , la console restituirà le statistiche di riepilogo per quei dati.
Riepilogo corsa (iris) . Questo ti darà le informazioni di base del set di dati in termini di statistiche descrittive.
Esistono altri pacchetti per ottenere più statistiche riassuntive come la deviazione standard e la curtosi. Ma questi saranno discussi nei tutorial successivi.
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Conclusione
Hai imparato progressivamente i componenti di R. Prima hai imparato a conoscere gli oggetti, poi hai avanzato con i vettori, fino a questa lezione sui frame di dati. Ora hai a che fare con dati più grandi e complessi.
Con i frame di dati, ora conosci meglio i diversi set di dati in R e hai imparato come arrivare alle informazioni statistiche di base.
Continuerai a imparare progressivamente man mano che i prossimi tutorial affrontano i modi per ridimensionare ed esplorare dati più grandi in R.
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