Objekt och objektklasser i R: Grunderna

I den här handledningen lär du dig om grunderna för kodning med R. Specifikt kommer du att fokusera på att arbeta med objekt och objektklasser i R.

Objekt är som rutor som du lägger information eller data i.

Handledningen är uppdelad i fyra avsnitt. Först kommer det att diskutera om tilldelning och utskrift av objekt. Nästa avsnitt fokuserar på hur man utför grundläggande operationer på dessa objekt. Det tredje ämnet kommer att diskutera jämförelseoperatorer för objekt. Och slutligen kommer det att diskutera objektklasser och hur man använder dem i R.

Innehållsförteckning

Tilldela och skriva ut objekt i R

Öppna ett tomt R-skript i .

För att demonstrera, låt oss lagra information inuti objekt a . För att göra detta måste du använda tilldelningsoperatorn ( <- )="" which="" is="" a="" less="" than="" sign="" followed="" by=" " the="" minus="" line.="" the="" keyboard="" shortcut="" for="" this="" operator="" is=""> Alt + ? . Om du följer 2 efter tilldelningsoperatorn indikerar detta att du har tilldelat numret 2 för objekt a . Vad detta betyder är att du lägger nummer 2 i en ruta märkt en .

Objekt och objektklasser i R: Grunderna

När du kör den här koden kommer du att märka att den visas i konsolfönstret. Det visas också som värden i miljöfönstret.

Objekt och objektklasser i R: Grunderna

För att skriva ut dessa data, mata in objektnamnet och kör det. Du ser i konsolen att den har värdet 2.

Objekt och objektklasser i R: Grunderna

Utföra grundläggande operationer på objekt i R

Nu när du har tilldelat data till ett objekt kan du använda detta för att utföra grundläggande operationer. Du kan skriva vilken operation som helst med hjälp av objektet och svaret kommer att visas i konsolen.

Objekt och objektklasser i R: Grunderna

Om du kör kvadraten av a får du 4. Om du kör en > 3 kommer konsolen att returnera False eftersom 2 inte är större än 3.

Använda jämförelseoperatorer

Om du försöker köra a = 3 kommer du inte att se FALSE i konsolen.

Objekt och objektklasser i R: Grunderna

Detta beror på att du istället för att göra en grundläggande operation tilldelade ett nytt värde till objekt a . Du kan se i miljön att a nu är 3.

Det finns många sätt på vilka du kan tilldela värden till ett objekt. Du kan använda tilldelningsoperatorn eller likhetstecknet . Men ofta kan likhetstecknet orsaka förvirring så det är bättre att använda tilldelningsoperatorn istället.

Om du vill kontrollera vad ett objekts värde är måste du använda två likhetstecken ( == ).

Objekt och objektklasser i R: Grunderna

Dessutom kan du även tilldela objekt till andra objekt. Till exempel kan du tilldela objektet b att ha värdet lika med kvadratroten av a . Om du kör detta kan du se att b nu kommer att ha detta värde. Och värdet på b ändras när värdet på objekt a ändras.

Objekt och objektklasser i R: Grunderna

Du bör också notera att R är skiftlägeskänslig. Så om du försöker köra ett stort B kommer det att resultera i ett fel.

Använda objektklasser i RStudio

Nästa sak att lära sig när man hanterar objekt i R handlar om objektklasser.

Kom ihåg analogin med objekt; de är som lådor där du placerar data i. Objektklasser är därför de olika typerna av lådor. De vanliga objektklasserna är numeriska, tecken och logiska.

Objekt och objektklasser i R: Grunderna

Det finns andra typer av objektklasser, men resten av denna handledning kommer att fokusera på dessa tre.

Öppna nu en ny i RStudio. Tilldela fyra objekt som olika objektklasser som ses i bilden nedan.

Objekt och objektklasser i R: Grunderna

När du använder sträng eller text i R kan du använda antingen enkla eller dubbla citattecken. För boolesk inmatning måste du komma ihåg att den är skiftlägeskänslig. Se till att du anger versal TRUE och/eller FALSE . Du kan också välja att använda T och/eller F istället för hela ordet. Men det är generellt mer acceptabelt att stava dem.

Använd klassfunktionen för att identifiera klassen för ett objekt . När du har kört detta kommer objektets klass att visas i konsolen.

Objekt och objektklasser i R: Grunderna

Saker att komma ihåg

Beroende på vilken typ av data du använder kommer vissa funktioner att fungera, andra inte. Detta är samma fall för och MS Excel.

Om du till exempel försöker köra sqrt(b) kommer detta att resultera i ett fel eftersom objekt b inte är ett numeriskt värde. Men om du provar toupper(b) som är en funktion som konverterar en sträng till versaler så fungerar det.

Objekt och objektklasser i R: Grunderna

En intressant sak när man har att göra med den logiska objektklassen är att man kan använda dem med operationer. Om du försöker multiplicera eller summera objekt c och d , får du resultat i konsolen.

Objekt och objektklasser i R: Grunderna

R behandlar TRUE och FALSE som 1 respektive 0.




Slutsats

Exemplen i denna handledning arbetade med data som är mycket liten. Att tilldela varje del av information du arbetar med till ett objekt låter inte särskilt användbart. Men du har bara skrapat på ytan. R och RStudio kan mycket mer.

I nästa handledning för R kommer lektionerna gradvis att byggas upp tills du kan arbeta med tabeller som innehåller många rader och kolumner som du skulle göra i standard .


Pipe In R: Anslutningsfunktioner med Dplyr

Pipe In R: Anslutningsfunktioner med Dplyr

I den här handledningen kommer du att lära dig hur du kopplar ihop funktioner med hjälp av dplyr-röroperatorn i programmeringsspråket R.

RANKX Deep Dive: A Lucky Templates DAX-funktion

RANKX Deep Dive: A Lucky Templates DAX-funktion

RANKX från LuckyTemplates låter dig returnera rankningen av ett specifikt nummer i varje tabellrad som utgör en del av en lista med nummer.

Extrahera LuckyTemplates-teman och bilder från PBIX

Extrahera LuckyTemplates-teman och bilder från PBIX

Lär dig hur du tar isär en PBIX-fil för att extrahera LuckyTemplates-teman och bilder från bakgrunden och använda den för att skapa din rapport!

Excel Formler Fuskblad: Mellanvägledning

Excel Formler Fuskblad: Mellanvägledning

Excel Formler Fuskblad: Mellanvägledning

LuckyTemplates Kalendertabell: Vad är det och hur man använder det

LuckyTemplates Kalendertabell: Vad är det och hur man använder det

LuckyTemplates Kalendertabell: Vad är det och hur man använder det

Python i LuckyTemplates: Hur man installerar och ställer in

Python i LuckyTemplates: Hur man installerar och ställer in

Lär dig hur du installerar programmeringsspråket Python i LuckyTemplates och hur du använder dess verktyg för att skriva koder och visa bilder.

Beräkna dynamiska vinstmarginaler – enkel analys av LuckyTemplates med DAX

Beräkna dynamiska vinstmarginaler – enkel analys av LuckyTemplates med DAX

Lär dig hur du beräknar dynamiska vinstmarginaler vid sidan av LuckyTemplates och hur du kan få fler insikter genom att gräva djupare i resultaten.

Sortering av datumtabellkolumner i LuckyTemplates

Sortering av datumtabellkolumner i LuckyTemplates

Lär dig hur du sorterar fälten från en utökad datumtabells kolumner korrekt. Detta är en bra strategi att göra för svåra fält.

Hitta dina bästa produkter för varje region i LuckyTemplates med DAX

Hitta dina bästa produkter för varje region i LuckyTemplates med DAX

I den här artikeln går jag igenom hur du kan hitta dina toppprodukter per region med hjälp av DAX-beräkningar i LuckyTemplates, inklusive TOPN- och CALCULATE-funktionerna.

Skräpdimension: Vad är det och varför det är allt annat än skräp

Skräpdimension: Vad är det och varför det är allt annat än skräp

Lär dig hur du använder en skräpdimension för flaggor med låg kardinalitet som du vill infoga i din datamodell på ett effektivt sätt.