Ramki danych w R: Nauka podstaw

W poprzednich samouczkach poznałeś obiekty, klasy obiektów i wektory . W tym samouczku dowiesz się o ramkach danych w języku R.

Ramki danych to zasadniczo wektory połączone ze sobą w celu utworzenia wierszy i kolumn danych.

Kolumna składa się z jednego wektora. Tak więc w powyższym przykładzie pierwsza kolumna to kolumna łańcuchowa, po której następuje kolumna liczbowa, a następnie kolumna logiczna. Jest to podobne do tego, jak wyglądałaby tabela w usłudze LuckyTemplates.

Należy również pamiętać, że w przypadku ramek danych we wszystkich kolumnach powinna znajdować się taka sama liczba elementów. Oznacza to, że liczba wierszy powinna być stała.

Podczas korzystania z języka programowania R zwykle pracujesz z ramkami danych. Dlatego ważne jest, aby zrozumieć, czym one są i jak można je wykorzystać.

Spis treści

• Ładowanie i wyświetlanie przesłanej ramki danych
• Eksplorowanie ramek danych w języku R za pomocą funkcji
• Indeksowanie ramek danych
• Wyświetlanie statystyk ramek danych w R
• Wniosek

Ładowanie i wyświetlanie przesłanej ramki danych

RStudio jest już dostarczane z dostarczonymi ramkami danych, których można użyć. Aby je zidentyfikować, musisz użyć funkcji data ( ) .

Otwórz RStudio i Uruchom dane ( ) . Nie musisz umieszczać żadnego argumentu w nawiasie.

Po zakończeniu zobaczysz listę wbudowanych zestawów danych w języku R, których możesz użyć.

Są bardzo pomocne w ćwiczeniu i zapoznawaniu się z wykorzystaniem ramek danych w języku R.

Najczęściej używanym wbudowanym zestawem danych jest iris . Iris jest często używany podczas nauki nauki o danych lub ogólnie analizy danych. Wydrukuj tęczówkę , aby zobaczyć jej dane w konsoli.

Widać, że jest dużo danych. Przewijając w górę, zobaczysz, że składa się z różnych kolumn.

Eksplorowanie ramek danych w języku R za pomocą funkcji

Jednym ze sposobów lepszego wglądu w dane jest użycie funkcji view ( ) . Po uruchomieniu widoku kodu (iris) zobaczysz nową kartę zawierającą tabelę w RScript.

To, co sprawia, że ​​widok ( ) działa lepiej, to możliwość wprowadzania zmian w tabeli. Możesz dostosować kolejność danych za pomocą strzałek na tytułach każdej kolumny. Jest też przycisk filtrowania.

Możesz także kliknąć ikonę obok filtra, aby otworzyć dane w nowym oknie.

To nowe okno jest podobne do dodatku Power Query , w którym można przeglądać dane, ale ich nie dotykać. Oznacza to, że nie można wprowadzać ani zastępować wartości na istniejących danych.

Inną przydatną funkcją jest funkcja head ( ) . Ta funkcja drukuje pierwsze wiersze zestawu danych.

Więc jeśli uruchomisz head (iris) , zobaczysz, że drukuje tylko pierwsze sześć wierszy. 

Jest to świetne, gdy chcesz lepiej zrozumieć swoje dane. Konsola nie jest przeciążona, a prezentacja danych jest czystsza.

Indeksowanie ramek danych

Indeksowanie zostało również omówione w poprzednim samouczku dotyczącym wektorów. Wystarczy użyć nawiasów kwadratowych ( [ ] ), aby zaindeksować pozycję. Teraz, ponieważ ramki danych składają się z wierszy i kolumn, musisz zaindeksować oba. Format to nazwa [wiersz, kolumna] .

Na przykład, jeśli chcesz zindeksować drugi wiersz i czwartą kolumnę zestawu danych tęczówki , po prostu Uruchom tęczówkę [2, 4] .

Możesz także indeksować zakres wierszy i kolumn. Wystarczy użyć dwukropka ( : ) , aby wskazać zakres. Oto przykład:

Możesz także zaindeksować całą kolumnę. Użyj znaku dolara ( $ ) po nazwie zestawu danych i wskaż żądaną nazwę kolumny. Na przykład, jeśli chcesz zaindeksować całą kolumnę o nazwie Gatunki, Uruchom iris$Species .

Zobaczysz wtedy, że cała kolumna Gatunek została wydrukowana w konsoli.

Wyświetlanie statystyk ramek danych w R

Jak nauczyłeś się w poprzednich samouczkach, R został zbudowany na potrzeby analizy danych, statystyk i wizualizacji. Tak więc kolejną przydatną rzeczą do nauczenia się o ramkach danych w R jest sposób ich podsumowania.

Gdy użyjesz funkcji podsumowania ( ) , Konsola zwróci statystyki podsumowujące dla tych danych.

Podsumowanie biegu (tęczówka) . Dzięki temu uzyskasz podstawowe informacje o zbiorze danych w zakresie statystyk opisowych.

Istnieją inne pakiety, aby uzyskać więcej statystyk podsumowujących, takich jak odchylenie standardowe i kurtoza. Ale zostaną one omówione w kolejnych samouczkach.

Twórz wektory w R: samouczek krok po kroku

Wniosek

Stopniowo uczyłeś się składowych R. Najpierw uczyłeś się o obiektach, potem rozwijałeś wektory, aż do tej lekcji o ramkach danych. Masz teraz do czynienia z większymi i bardziej złożonymi danymi.

Dzięki ramkom danych możesz teraz lepiej zapoznać się z różnymi zestawami danych w języku R i dowiedzieć się, jak uzyskiwać podstawowe informacje statystyczne.

Będziesz kontynuować naukę stopniowo, ponieważ kolejne samouczki dotyczą sposobów zwiększania rozmiaru i eksplorowania większych danych w języku R.