Фреймы данных в R: изучение основ

В предыдущих руководствах вы узнали об объектах, классах объектов и векторах . В этом руководстве вы узнаете о фреймах данных в R.

Фреймы данных — это, по сути, векторы, объединенные вместе для формирования строк и столбцов данных.

Столбец состоит из одного вектора. Таким образом, в приведенном выше примере первый столбец — это строковый столбец, за которым следует числовой столбец, а затем — логический. Это похоже на то, как таблица будет выглядеть в LuckyTemplates.

Кроме того, вам нужно помнить, что для фреймов данных должно быть одинаковое количество элементов для всех столбцов. То есть должно быть постоянное количество рядов.

При использовании языка программирования R вы обычно будете работать с фреймами данных. Поэтому важно понимать, что они из себя представляют и как их можно использовать.

Оглавление

• Загрузка и просмотр отправленного фрейма данных
• Изучение фреймов данных в R с использованием функций
• Индексация фреймов данных
• Отображение статистики фрейма данных в R
• Заключение

Загрузка и просмотр отправленного фрейма данных

RStudio уже поставляется с фреймами данных, которые вы можете использовать. Для их идентификации необходимо использовать функцию данных ( ) .

Откройте RStudio и запустите данные ( ) . Вам не нужно помещать какой-либо аргумент в круглые скобки.

После этого вы увидите список встроенных наборов данных в R, которые вы можете использовать.

Они действительно полезны для практики и ознакомления с тем, как использовать фреймы данных в R.

Наиболее часто используемый встроенный набор данных — iris . Iris часто используется при изучении науки о данных или анализа данных в целом. Распечатайте радужную оболочку , чтобы вы могли видеть ее данные в консоли.

Вы видите, что данных много. Прокрутив вверх, вы увидите, что он состоит из разных столбцов.

Изучение фреймов данных в R с использованием функций

Один из способов лучше рассмотреть данные — использовать функцию просмотра ( ) . Когда вы запустите представление кода (радужная оболочка) , вы увидите новую вкладку, содержащую таблицу, которая появится в RScript.

Что делает функцию view() лучше, так это то, что вы можете вносить коррективы в таблицу. Вы можете настроить порядок данных, используя стрелки в заголовке каждого столбца. Также есть кнопка фильтра.

Вы также можете щелкнуть значок рядом с фильтром, чтобы открыть данные в новом окне.

Это новое окно похоже на Power Query , где вы можете просматривать данные, но не трогать их. То есть вы не можете вводить или заменять значения поверх существующих данных.

Еще одна полезная функция, которую нужно знать, это функция head() . Эта функция печатает первые строки набора данных.

Итак, если вы запустите head (iris) , вы увидите, что он печатает только первые шесть строк. 

Это здорово, когда вы хотите лучше понять свои данные. Консоль не перегружена, а представление данных более аккуратное.

Индексация фреймов данных

Индексирование также обсуждалось в предыдущем уроке о векторах. Вам нужно только использовать квадратные скобки ( [ ] ) для индексации позиции. Теперь, поскольку фреймы данных состоят из строк и столбцов, вам нужно индексировать и то, и другое. Формат: имя [строка, столбец] .

Например, если вы хотите проиндексировать 2-ю строку и 4-й столбец набора данных iris , просто запустите iris[2, 4] .

Вы также можете индексировать диапазон строк и столбцов. Все, что вам нужно, это использовать двоеточие ( : ), чтобы указать диапазон. Вот пример:

Вы также можете индексировать весь столбец. Используйте знак доллара ( $ ) после имени набора данных и укажите нужное имя столбца. Например, если вы хотите проиндексировать весь столбец с именем Species, запустите iris$Species .

Затем вы увидите, что весь столбец Species был распечатан в консоли.

Отображение статистики фрейма данных в R

Как вы узнали из предыдущих руководств, R был создан для анализа данных, статистики и визуализации. Итак, еще одна полезная вещь, которую нужно узнать о фреймах данных в R, — это то, как их суммировать.

Когда вы используете функцию сводки ( ) , консоль возвращает сводную статистику для этих данных.

Сводка прогона (радужка) . Это даст вам основную информацию о наборе данных с точки зрения описательной статистики.

Существуют и другие пакеты для получения дополнительных сводных статистических данных, таких как стандартное отклонение и эксцесс. Но об этом мы поговорим в последующих уроках.

Создание векторов в R: пошаговое руководство

Заключение

Вы постепенно изучали компоненты R. Сначала вы узнали об объектах, затем продвинулись вперед с векторами, вплоть до этого урока по фреймам данных. Теперь вы имеете дело с большими и более сложными данными.

Благодаря фреймам данных вы лучше познакомились с различными наборами данных в R и научились получать базовую статистическую информацию.

Вы продолжите постепенно учиться, поскольку в следующих руководствах будут рассмотрены способы измерения и исследования больших данных в R.