Фрейми даних у R: вивчення основ

У попередніх уроках ви дізналися про , і . У цьому посібнику ви дізнаєтесь про кадри даних у R.

Фрейми даних — це, по суті, вектори, об’єднані разом для формування рядків і стовпців даних.

Стовпець складається з одного вектора. Отже, у наведеному вище прикладі перший стовпець є рядковим, за ним йде числовий стовпець, а потім логічний. Це схоже на те, як виглядала б таблиця в LuckyTemplates.

Також потрібно пам’ятати, що для фреймів даних має бути однакова кількість елементів для всіх стовпців. Тобто має бути однакова кількість рядів.

Використовуючи , ви зазвичай працюватимете з кадрами даних. Отже, важливо розуміти, що це таке і як їх можна використовувати.

Зміст

• Завантаження та перегляд надісланого кадру даних
• Вивчення фреймів даних у R за допомогою функцій
• Індексація кадрів даних
• Показ статистики фрейму даних у R
• Висновок

Завантаження та перегляд надісланого кадру даних

RStudio вже поставляється з кадрами даних, які ви можете використовувати. Щоб їх ідентифікувати, потрібно скористатися функцією data ( ) .

Відкрийте RStudio та запустіть дані ( ) . Вам не потрібно розміщувати аргументи в дужках.

Після цього ви побачите список вбудованих наборів даних у R, які можна використовувати.

Вони дійсно корисні для практики та ознайомлення з використанням кадрів даних у R.

Найпоширенішим вбудованим набором даних є iris . Iris часто використовується під час вивчення науки про дані або аналізу даних загалом. Роздрукуйте діафрагму , щоб побачити її дані в Консолі.

Ви бачите, що є багато даних. Прокрутивши вгору, ви побачите, що він складається з різних стовпців.

Вивчення фреймів даних у R за допомогою функцій

Одним із способів краще переглянути дані є використання функції view () . Коли ви запустите перегляд коду (iris) , ви побачите нову вкладку з таблицею, яка з’явиться в RScript.

Функцію перегляду ( ) покращує те, що ви можете змінювати таблицю. Ви можете змінити порядок даних, використовуючи стрілки на заголовку кожного стовпця. Також є кнопка фільтра.

Ви також можете натиснути піктограму біля фільтра, щоб відкрити дані в новому вікні.

Це нове вікно схоже на те, де ви можете переглядати дані, але не торкатися їх. Тобто ви не можете вводити або замінювати значення поверх існуючих даних.

Ще одна корисна функція, про яку слід знати, — функція голови ( ) . Ця функція друкує перші рядки набору даних.

Отже, якщо ви запустите голову (ірис) , ви побачите, що він друкує лише перші шість рядків. 

Це чудово, коли ви хочете краще зрозуміти свої дані. Консоль не перевантажена, а представлення даних більш акуратне.

Індексація кадрів даних

Індексування також обговорювалося в попередньому посібнику про вектори. Вам потрібно лише використовувати квадратні дужки ( [ ] ), щоб індексувати позицію. Тепер, оскільки кадри даних складаються з рядків і стовпців, вам потрібно індексувати обидва. Формат: назва [рядок, стовпець] .

Наприклад, якщо ви хочете проіндексувати 2-й рядок і 4-й стовпець набору даних iris , просто запустіть iris [2, 4] .

Ви також можете індексувати діапазон рядків і стовпців. Все, що вам потрібно, це використовувати двокрапку ( : ), щоб вказати діапазон. Ось приклад:

Ви також можете проіндексувати цілий стовпець. Використовуйте знак долара ( $ ) після назви набору даних і вкажіть потрібну назву стовпця. Наприклад, якщо ви хочете проіндексувати весь стовпець під назвою Species, запустіть iris$Species .

Після цього ви побачите, що в консолі було роздруковано весь стовпець Species.

Показ статистики фрейму даних у R

Як ви дізналися з попередніх посібників, R було створено для цілей аналізу даних, статистики та візуалізації. Отже, ще одна корисна річ, яку варто дізнатися про кадри даних у R, це те, як їх узагальнювати.

Коли ви використовуєте функцію підсумку ( ) , консоль поверне підсумкову статистику для цих даних.

Підсумок прогону (ірис) . Це дасть вам базову інформацію про набір даних у термінах описової статистики.

Існують інші пакети для отримання додаткової підсумкової статистики, як-от стандартне відхилення та ексцес. Але про це йтиметься в наступних уроках.

Висновок

Ви поступово вивчали компоненти R. Спочатку ви вивчали об’єкти, потім вдосконалювалися з векторами, аж до цього уроку про кадри даних. Тепер ви маєте справу з більшими та складнішими даними.

Завдяки фреймам даних ви тепер краще ознайомилися з різними наборами даних у R і навчилися отримувати основну статистичну інформацію.

Ви продовжуватимете вчитися поступово, оскільки наступні навчальні посібники розглядатимуть способи збільшення та дослідження великих даних у R.