Data Frames In R: Learning The Basics

A korábbi oktatóanyagokban a , és a . Ebben az oktatóanyagban megismerkedhet az R nyelvű adatkeretekkel.

Az adatkeretek lényegében vektorok, amelyek egymással kombinálva adatsorokat és oszlopokat alkotnak.

Data Frames In R: Learning The Basics

Egy oszlop egy vektorból áll. Tehát a fenti példában az első oszlop egy karakterlánc oszlop, ezt követi egy numerikus oszlop, majd egy logikai oszlop. Ez hasonló ahhoz, ahogy egy táblázat kinézne a LuckyTemplatesben.

Ne feledje továbbá, hogy az adatkeretek esetében minden oszlopban ugyanannyi elemnek kell lennie. Vagyis konzisztens számú sornak kell lennie.

A használatakor általában adatkeretekkel dolgozik. Ezért fontos megérteni, hogy mik ezek, és hogyan használhatók.

Tartalomjegyzék

Szállított adatkeret betöltése és megtekintése

Az RStudio már szállított adatkeretekkel érkezik, amelyeket használhat. Azonosításukhoz az adatok ( ) függvényt kell használni.

Nyissa meg az RStudio alkalmazást, és futtassa az adatokat ( ) . Nem kell érveket zárójelbe tenni.

Data Frames In R: Learning The Basics

Ha elkészült, megjelenik az R-ben használható beépített adatkészletek listája.

Data Frames In R: Learning The Basics

Nagyon hasznosak az adatkeretek R nyelvben való használatának gyakorlásában és megismerésében.

A leggyakrabban használt beépített adatkészlet az írisz . Az íriszt gyakran használják adattudomány vagy általában adatelemzés tanulására. Nyomtassa ki az íriszt , hogy megtekinthesse adatait a konzolban.

Data Frames In R: Learning The Basics

Láthatod, hogy rengeteg adat van. Felfelé görgetve látni fogja, hogy különböző oszlopokból áll.

Adatkeretek feltárása R-ben függvények használatával

Az adatok jobb megtekintésének egyik módja a nézet ( ) funkció használata. A kódnézet (írisz) futtatásakor egy új lap jelenik meg, amely egy táblázatot tartalmaz az RScript-ben.

Data Frames In R: Learning The Basics

A nézet ( ) funkcióját az teszi jobbá, hogy módosíthatja a táblázatot. Az egyes oszlopok címén található nyilak segítségével módosíthatja az adatok sorrendjét. Szűrő gomb is van.

A szűrő melletti ikonra kattintva is megnyílik az adatok új ablakban.

Data Frames In R: Learning The Basics

Ez az új ablak hasonló ahhoz, ahol megtekintheti az adatokat, de nem érintheti meg őket. Ez azt jelenti, hogy nem adhat meg vagy cserélhet értékeket a meglévő adatok fölé.

Egy másik hasznos funkció a fej ( ) függvény . Ez a funkció az adatkészlet első sorait nyomtatja ki.

Tehát ha a Run head (írisz) parancsot futtatja , látni fogja, hogy csak az első hat sort nyomtatja ki. 

Data Frames In R: Learning The Basics

Ez nagyszerű, ha jobban szeretné értelmezni adatait. A konzol nincs túlterhelve, és az adatok megjelenítése is rendezettebb.

Adatkeretek indexelése

Az indexelést egy korábbi, vektorokról szóló oktatóanyag is tárgyalta. A pozíció indexeléséhez csak szögletes zárójeleket ( [ ] ) kell használni . Mivel az adatkeretek sorokból és oszlopokból állnak, mindkettőt indexelnie kell. A formátum: név [sor, oszlop] .

Például, ha indexelni szeretné az írisz adatkészlet 2. sorát és 4. oszlopát, csak futtassa az írisz [2, 4] parancsát .

Data Frames In R: Learning The Basics

Sorokat és oszlopokat is indexelhet. Csak kettőspontot ( : ) kell használni a tartomány jelzésére. Íme egy példa:

Data Frames In R: Learning The Basics

Egy teljes oszlopot is indexelhet. Használja a dollárjelet ( $ ) az adatkészlet neve után, és adja meg a kívánt oszlopnevet. Például, ha a teljes Species nevű oszlopot indexelni szeretné, futtassa az iris$Species parancsot .

Data Frames In R: Learning The Basics

Ezután látni fogja, hogy a teljes Faj oszlop ki lett nyomtatva a konzolban.

Adatkeret-statisztika megjelenítése R-ben

Amint azt a korábbi oktatóanyagokból megtanulta, az R adatelemzés, statisztikák és vizualizációk céljára készült. Tehát egy másik hasznos dolog, amit meg kell tanulni az R-ben lévő adatkeretekről, az az, hogyan foglaljuk össze őket.

Az összefoglaló ( ) függvény használatakor a konzol visszaadja az adatok összesítő statisztikáit.

Összefoglaló futtatása (írisz) . Ez alapvető információkat nyújt az adatkészletről a leíró statisztikák szempontjából.

Data Frames In R: Learning The Basics

Vannak más csomagok is, amelyek több összefoglaló statisztikát kapnak, mint például a szórás és a kurtosis. De ezekről a következő oktatóanyagokban lesz szó.


Következtetés

Fokozatosan tanultad az R összetevőit. Először az objektumokról tanult, majd haladt a vektorokkal, egészen az adatkeretekkel kapcsolatos leckéig. Most nagyobb és összetettebb adatokkal kell foglalkoznia.

Az adatkeretek segítségével most jobban megismerheti az R különböző adatkészleteit, és megtanulta, hogyan juthat el az alapvető statisztikai adatokhoz.

Folyamatosan tanulni fog, ahogy a következő oktatóanyagok az R-ben lévő nagyobb adatok méretének és felfedezésének módjait tárgyalják.


Arány- és gyakorisági táblázatok Excelben

Arány- és gyakorisági táblázatok Excelben

Az Excel gyakorisági táblázataiban, valamint az aránytáblázatokban készültek. Nos, nézze meg, mik ezek, és mikor kell használni őket.

A DAX Studio és a Tabular Editor telepítése a LuckyTemplates alkalmazásban

A DAX Studio és a Tabular Editor telepítése a LuckyTemplates alkalmazásban

Ismerje meg, hogyan töltheti le és telepítheti a DAX Studio és a Tabular Editor 3 alkalmazást, és hogyan konfigurálhatja őket a LuckyTemplates és az Excel programban való használatra.

LuckyTemplates alakzattérkép-vizualizáció a térbeli elemzéshez

LuckyTemplates alakzattérkép-vizualizáció a térbeli elemzéshez

Ez a blog tartalmazza a Shape Map vizualizációt a LuckyTemplates térbeli elemzéséhez. Megmutatom, hogyan használhatja hatékonyan ezt a vizualizációt annak funkcióival és elemeivel.

LuckyTemplates pénzügyi jelentések: az eredmények hozzárendelése a sablonokhoz minden egyes sorban

LuckyTemplates pénzügyi jelentések: az eredmények hozzárendelése a sablonokhoz minden egyes sorban

Ebben az oktatóanyagban egy egyedülálló ötletet mutatok be a pénzügyi jelentésekkel kapcsolatban, amely az eredmények hozzárendelését jelenti a LuckyTemplates-en belüli táblázatsablonok előre meghatározásához.

DAX-mértékek a LuckyTemplates-ben mértékelágazás használatával

DAX-mértékek a LuckyTemplates-ben mértékelágazás használatával

Hozzon létre DAX-mértékeket a LuckyTemplates alkalmazásban meglévő mértékek vagy képletek használatával. Ezt nevezem mértékelágazási technikának.

A legerősebb funkcióhívás a LuckyTemplatesben

A legerősebb funkcióhívás a LuckyTemplatesben

Ebben a blogban fedezze fel a LuckyTemplates adatkészletet, a leghatékonyabb függvényhívást, amely M- és DAX-függvények ezreit juttatja a keze ügyébe.

Adatmodellezési technikák a DAX-mérések megszervezéséhez

Adatmodellezési technikák a DAX-mérések megszervezéséhez

A mai oktatóanyagban megosztok néhány adatmodellezési technikát a DAX-mérések jobb rendszerezéséhez a hatékonyabb munkafolyamat érdekében.

LuckyTemplates pénzügyi irányítópult: Teljes táblázat testreszabási tippek

LuckyTemplates pénzügyi irányítópult: Teljes táblázat testreszabási tippek

A LuckyTemplates egy nagyszerű eszköz a pénzügyi jelentésekhez. Itt található egy oktatóanyag, amely bemutatja, hogyan hozhat létre személyre szabott táblázatokat a LuckyTemplates pénzügyi irányítópultjához.

A Power Query nyelvi folyamatának bevált gyakorlatai

A Power Query nyelvi folyamatának bevált gyakorlatai

Ez az oktatóanyag megvitatja a Power Query nyelvi folyamatot, és azt, hogyan segíthet zökkenőmentes és hatékony adatjelentések létrehozásában.

LuckyTemplates egyéni ikonok | PBI vizualizációs technika

LuckyTemplates egyéni ikonok | PBI vizualizációs technika

Az egyik kedvenc technikámról fogok beszélni a LuckyTemplates egyéni ikonok körül, amely dinamikusan használja az egyéni ikonokat a LuckyTemplates vizualizációkban.