Episodio

SNR - Episodio 3 - Introduzione alle strutture dei dati R

Questo episodio esamina in modo approfondito le strutture di dati predefinite e i tipi di dati disponibili in R. Dopo aver guardato questo video, è necessario avere una conoscenza dei tipi e delle strutture di base in R e avere una base di base di come funzionano e interagiscono.

[00:00] - Introduzione
[00:30] - Tipi di base R
[14:00] - Vettori
[21:22] - Elenchi
[25:35] - Matrici
[31:24] - Frame di dati
[38:50] - Non la matrice tipica
[48:12] - Conclusione

Il codice per la demo è riportato di seguito:

Demo dei tipi di dati #Basic
#install.packages("magrittr")
library("magrittr")
#####---Numeric--- ####
x <- 10
y <- 15.3
class(x) #Defines di quale tipo si tratta
class(y) #defines di quale tipo si tratta
is.integer(x)
x + y
x - y
x * y
x / y

####---Integer--- ####
x <- as.integer(x)
x
class(x)
z <- x + y
class(z)
z
class(y)
class(x)
y <- as.integer(y)
y
class(y)
x + y

Numeri ####---Complex--- ####
x <- 1i
class(x)
y <- -1
class(y)
z <- x + y
class(z)
sqrt(y)
y - y <+ 0i
sqrt(y)
class(y)

#####--- Valori logici--- ####
x <- 0
y <- 2
x > y
x < y
x <- as.logical(x)
y <- as.logical(y)
x & x
x | Y
!x
x | !y

####--- Valoricharacter--- ####
x <- "Data4Bots"
y <- as.character(y)
paste(x, y)
paste(x,y, sep = '')
paste(x, y, sep = ' FOLLOW_ME_NOW_')

#####---Vectors--- ####
x <- c(1,2,3,4,5)
class(x)
x
x + 2
x * 2
y <- c("David", "Lydia", "Alice")
y
y <- paste(y, "Crook")
y %>% paste("Crook")
length(y)
y[1]
z <- c(x, y)
summary(z) #notice z è ora tutti i caratteri
z <- as.numeric(z)
summary(z)
z

####---Lists--- ####
x <- list(1, 1i, "cc")
x
class(x)
x <- c(1,2,3,4)
y <- c("David", "Lydia", "Alice")
z <- list(x,y)
z
class(z)
length(z)
z[1]
z[[1]]
z[[1]][1]
z[[2]][2]
z <- list(z,x) #a elenco può anche contenere un elenco e un vettore
z

#####---Matrices--- ####
x <- matrix(
c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8),
nrow <- 2,
ncol <- 4,
byrow <- TRUE
)
x #notice notazione di output
x[,1]
x[1,]
x * 2
x[1,] <- x[1,] * 2
x
as.character(x[1,])
x[1,] <- as.character(x[1,])
x

#####---Data Frame--- ####
<F1.Name - c("F1 R1", "F1 R2", "F1 R3") #All righe per la funzionalità 1
<F2.Name - c("F2 R1", "F2 R2", "F2 R3") #All righe per la funzionalità 2
<F3.Name - c("F3 R1", "F3 R2", "F3 R3") #All righe per la funzionalità 3
df <- data.frame(F1. Nome, F2. Nome, F3. Nome) #Combine per il frame di dati
df$F1. Nome
paste(df$F1. Name, "PASTED")
df$F1. Nome <- paste(df$F1. Name, "PASTED")
df
df[1,]
Tipi di #Mixed
<F1.Name - c(1, 1, 3) #All righe per la funzionalità 1
<F2.Name - c(1, 1, 6) #All righe per la funzionalità 2
<F3.Name - c("F3 R1", "F3 R2", "F3 R3") #All righe per la funzionalità 3
df <- data.frame(F1. Nome, F2. Nome, F3. Nome) #Combine per il frame di dati
df[,1]
df$F1. Nome * df$F2. Nome
paste(df$F1. Nome * df$F2. Nome, df$F3. Nome)
summary(df)

#####---Arrays--- ####
x <- c(1,2,3,4,5,6)
y <- c(7,8,9,10,11,12)
z <- array(c(x,y), dim = c(3,2,2))
z
col.names <- c("c1", "c2")
row.names <- c("1", "2", "3")
matrix.names <- c("m1", "m2")
names <- list(row.names, col.names, matrix.names)
z <- array(c(x,y), dim = c(3,2,2), dimnames = names)
z
z[3,1,2] #3rd riga, prima colonna, seconda matrice
z[3,,] #3rd Riga, tutte le colonne, tutte le matrici
z[,1,] #1st Colonna, tutte le righe, tutte le matrici
matrice di #first z[,,1]
z * 2
summary(z)
plot(z)