Programmier-Tutorial - Seite 9
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SQL Select-Anweisungen mit NBA-Daten in R
SQL Select-Anweisungen mit NBA-Daten in R
Hallo Leute! Willkommen zu diesem Video zur Programmiersprache R. In diesem Tutorial untersuchen wir die Ausführung von SELECT-Anweisungen aus SQL mit R und die Arbeit mit NBA-Daten (National Basketball Association). Also, lasst uns gleich eintauchen!
Als erstes müssen wir das SQL-Paket laden. Wenn Sie es noch nicht installiert haben, können Sie es installieren, indem Sie den Befehl „install.packages("sqldf")“ ausführen. Da ich es bereits installiert habe, lade ich das Paket einfach mit „library(sqldf)“.
Als nächstes laden wir das Paket „xlsx“, mit dem wir Excel-Dateien lesen können. Wenn Sie es noch nicht installiert haben, können Sie dies mit „install.packages(“xlsx“)‘ nachholen. Da ich es installiert habe, lade ich es mit „library(xlsx)“.
Nachdem wir nun beide Pakete geladen haben, fahren wir mit dem Einlesen der Cavaliers-Daten (Cavs) fort. Die Cavs sind ein NBA-Team und wir werden ihre Spielerdaten abfragen. Um die Daten aus einer Excel-Datei zu lesen, verwenden wir die Funktion „read.xlsx“. In diesem Fall werden die Daten auf meinem Laufwerk C gespeichert, daher gebe ich den Dateipfad entsprechend an. Beispiel: „C:/Desktop/data.xlsx“. Darüber hinaus erwähnen wir den Blattnamen als „Blatt1“.
Nach erfolgreichem Auslesen der Daten können wir die Struktur des „Cavs“-Datenrahmens untersuchen. Es besteht aus 17 Beobachtungen (Zeilen) und 9 Variablen (Spalten). Zu den Variablen gehören Spielernamen, Positionen, Größen, Gewichte, Geburtsdaten, Alter, Erfahrung und besuchte Schulen.
Um die Daten zu bereinigen, wählen wir bestimmte Spalten von Interesse aus und speichern sie in einem neuen Datenrahmen namens „Cavs_cleaned“. Wir schließen die Spalten „height“ und „exp“ aus, da sie Formatierungsprobleme enthalten und für unsere Analyse nicht relevant sind.
Nachdem die Daten nun bereinigt sind, können wir mit der Ausführung von SQL SELECT-Anweisungen mithilfe der Funktion „sqldf“ beginnen. Beginnen wir mit der Auswahl aller Spalten aus der Tabelle „Cavs“. Wir verwenden die Anweisung „SELECT * FROM Cavs“, um alle Zeilen und Spalten aus der Tabelle abzurufen.
Als Nächstes wählen wir nur die Spalten „Spieler“ und „Schule“ aus der Tabelle „Cavs“ aus. Dies kann mit der SQL-Anweisung „SELECT player, school FROM Cavs“ erfolgen.
In der folgenden Abfrage wählen wir alle Spieler aus, deren Namen mit dem Buchstaben „I“ beginnen. Um dies zu erreichen, verwenden wir die SQL-Anweisung „SELECT * FROM Cavs WHERE player LIKE „I%““. Das „%“-Symbol fungiert als Platzhalter und entspricht allen Zeichen, die im Spielernamen auf das „I“ folgen.
Um spezifische Informationen abzurufen, wählen wir das Alter und das Gewicht von LeBron James aus. Wir verwenden die SQL-Anweisung „SELECT age,weight FROM Cavs WHERE player = „LeBron James““, um sein Alter und Gewicht aus der Tabelle „Cavs“ zu ermitteln.
Zählen wir nun die Anzahl der Spieler für jedes einzelne Alter in der Mannschaftsaufstellung. Um dies zu erreichen, verwenden wir die SQL-Anweisung „SELECT age, COUNT(age) FROM Cavs GROUP BY age“. Das Ergebnis zeigt jedes einzelne Alter und die entsprechende Anzahl an Spielern an.
Um die Spieler nach ihrem Alter zu ordnen, verwenden wir die SQL-Anweisung „SELECT player, age FROM Cavs ORDER BY age DESC“. Dadurch werden die Spieler entsprechend ihrem Alter vom Ältesten zum Jüngsten eingeteilt.
Zum Schluss wählen wir nur die Guards (Spieler mit der „G“-Position) aus, die älter als 28 sind. Dies können wir erreichen, indem wir die SQL-Anweisung „SELECT player, position, age FROM Cavs WHERE position = „G“ AND age > 28“ ausführen '.
Im nächsten Teil des Videos werden wir einige Datenfilterungs- und Aggregationsvorgänge für den Cavs-Kader durchführen. Also lasst uns eintauchen.
Beginnen wir mit der Auswahl aller Spieler, deren Gewicht mehr als 220 Pfund beträgt. Dies können wir mit der SQL-WHERE-Klausel erreichen. Hier ist der Code:
heavy_players <- SQLDF("SELECT * FROM Cavs WHERE weight > 220")
Durch Ausführen dieser Abfrage rufen wir einen neuen Datenrahmen namens „heavy_players“ ab, der die Informationen von Spielern enthält, deren Gewicht 220 Pfund übersteigt. Sie können diesen Datenrahmen weiter untersuchen, um die Ergebnisse zu analysieren.
Kommen wir nun zur Aggregation der Daten. Wir berechnen das Durchschnittsalter der Spieler im Kader der Cavs. So können Sie es machen:
average_age <- SQLDF("SELECT AVG(age) AS average_age FROM Cavs")
Wenn wir diese Abfrage ausführen, erhalten wir ein Ergebnis mit dem Durchschnittsalter aller Spieler in der Variablen „average_age“. Sie können es ausdrucken oder für weitere Berechnungen verwenden.
Als nächstes ermitteln wir das maximale Gewicht unter den Spielern. Zu diesem Zweck können wir die SQL MAX()-Funktion verwenden:
max_weight <- SQLDF("SELECT MAX(weight) AS max_weight FROM Cavs")
Diese Abfrage ruft das maximale Gewicht aus der Cavs-Tabelle ab und speichert es in der Variablen max_weight.
Filtern wir nun die Daten, um Spieler auszuwählen, deren Alter zwischen 25 und 30 liegt. Hier ist der Code:
young_players <- SQLDF("SELECT * FROM Cavs WHERE age BETWEEN 25 AND 30")
Durch die Ausführung dieser Abfrage wird ein neuer Datenrahmen namens young_players erstellt, der die Informationen von Spielern innerhalb des angegebenen Altersbereichs enthält.
Zum Schluss sortieren wir die Spieler nach ihrer Größe in aufsteigender Reihenfolge:
sorted_players <- SQLDF("SELECT * FROM Cavs ORDER BY height ASC")
Durch Ausführen dieser Abfrage erhalten wir einen Datenrahmen namens sorted_players, der die Spieler nach ihrer Größe in aufsteigender Reihenfolge sortiert enthält.
Damit ist unsere Demonstration von SQL-Abfragen mithilfe der Programmiersprache R für die NBA Cavs-Daten abgeschlossen. Ich hoffe, Sie fanden dieses Video informativ und hilfreich. Wenn Sie Fragen oder Anregungen haben, teilen Sie mir dies bitte im Kommentarbereich unten mit. Vergessen Sie nicht, zu liken, zu teilen und zu abonnieren, um über weitere R-Programmier-Tutorials auf dem Laufenden zu bleiben. Vielen Dank fürs Zuschauen, wir sehen uns im nächsten Video!
Twitter Mining zum Extrahieren von Tweets in R
Twitter Mining zum Extrahieren von Tweets in R
Hallo Leute, willkommen zu diesem Video zum Twitter-Mining mit unserem eigenen Tool. Hier befinde ich mich auf einer Website namens Medium.com, auf der ich einen Artikel geschrieben habe, der Ihnen dabei helfen soll, Ihr eigenes Twitter-Entwicklerkonto einzurichten und mit dem Mining von Tweets mit RStudio zu beginnen. In diesem Video gehen wir die im Artikel beschriebenen Schritte durch, damit Sie selbst mit dem Twitter-Mining beginnen können. Ich werde den Link zum Artikel unbedingt in die Beschreibung unten einfügen, damit Sie ihn lesen und mitverfolgen können.
Lassen Sie uns zunächst über die Voraussetzungen sprechen. Um zu beginnen, benötigen Sie RStudio und ein Twitter-Anwendungskonto. Darüber hinaus benötigen Sie ein Twitter-Entwicklerkonto. Der Artikel enthält detaillierte Anweisungen zum Einrichten Ihrer Twitter-Anwendung. Lesen Sie ihn sich also unbedingt durch. Sobald Sie diese Konten eingerichtet haben, können wir mit den nächsten Schritten fortfahren.
Als nächstes müssen wir die notwendigen R-Pakete installieren und laden. Der Artikel listet die spezifischen Pakete auf, die Sie für diesen Prozess benötigen. Stellen Sie sicher, dass Sie sie in RStudio installieren und laden, bevor Sie fortfahren.
Danach richten wir die Twitter-Authentifizierung ein. Auch hier finden Sie im Artikel eine Schritt-für-Schritt-Anleitung dazu. Befolgen Sie die Richtlinien, um Ihre RStudio-Umgebung mit der Twitter-API zu authentifizieren. Dieser Authentifizierungsprozess ist für den Zugriff auf die Daten von Twitter von entscheidender Bedeutung.
Abschließend extrahieren wir Tweets mithilfe der Twitter-Suchfunktion. Im Video verwenden wir eine vorkonfigurierte RStudio-Umgebung, sodass wir nicht den gesamten Einrichtungsprozess durchlaufen müssen. Wir können die Twitter-Suchfunktion direkt ausführen.
Die Twitter-Suchfunktion benötigt einige Parameter. Zuerst geben wir die Suchzeichenfolge an, die das Schlüsselwort oder Thema darstellt, nach dem wir suchen möchten. Wir definieren auch die Anzahl der Zeilen oder Tweets, die wir abrufen möchten, und die Sprache der Tweets. Im Video wird im Beispiel nach NBA-Tweets gesucht.
Sobald wir die Twitter-Suchfunktion ausführen, ruft sie die angegebene Anzahl von Tweets ab, die sich auf die angegebenen Suchkriterien beziehen. Das Video zeigt drei abgerufene Tweets. Wir können die Suchkriterien ändern, um verschiedene Themen zu erkunden, beispielsweise die Olympischen Winterspiele oder den Film „Black Panther“. Mit der Twitter-Suchfunktion können wir Tweets extrahieren und weiter analysieren.
Durch das Speichern der extrahierten Tweets in einer CSV- oder Textdatei können Sie verschiedene Analysen durchführen, einschließlich einer Sentimentanalyse. Sie könnten beispielsweise die Stimmung der Menschen gegenüber Bitcoin oder einem anderen interessanten Thema analysieren.
Damit ist unsere Demonstration der Twitter-Suchfunktion und der Grundlagen des Twitter-Minings mit RStudio abgeschlossen. Wenn Sie dieses Video hilfreich fanden, teilen Sie mir dies bitte in den Kommentaren unten mit. Vergessen Sie nicht, meinen Kanal zu liken, zu teilen und zu abonnieren, um weitere Videos zum Twitter-Mining zu erhalten. Vielen Dank fürs Zuschauen, wir sehen uns im nächsten Video!
Stimmungsanalyse R-Programmierung
Stimmungsanalyse R-Programmierung
Hallo Leute, willkommen zu diesem Video über die Programmiersprache Art. In diesem Video befassen wir uns mit einem spannenden Thema: der Sentimentanalyse. Bei der Stimmungsanalyse handelt es sich um den Prozess der rechnerischen Identifizierung und Kategorisierung der in einem Text geäußerten Meinungen. Dadurch können wir feststellen, ob die Einstellung des Autors zum Thema negativ, neutral oder positiv ist. Also lasst uns gleich eintauchen und loslegen!
Als Erstes müssen wir das notwendige Paket für die Stimmungsanalyse installieren. Mit dem Befehl install.packages("our sentiment") können Sie das benötigte Paket installieren. Da ich es bereits installiert habe, überspringe ich die Ausführung dieses Befehls. Als Nächstes laden wir das Paket „unsere Stimmung“ mithilfe der Bibliotheksfunktion (unsere Stimmung).
Das Paket „our sentiment“ bietet mehrere nützliche Funktionen. Eine davon heißt berechne_total_presence_sentiment. Wir verwenden diese Funktion, um einen Vektor von Textsätzen zu analysieren. In diesem Beispiel verwende ich die folgenden Sätze: „Das ist ein guter Text“, „Das ist ein schlechter Text“, „Das ist ein wirklich schlechter Text“ und „Das ist schrecklich.“ Nachdem wir den Vektor eingegeben und den Befehl ausgeführt haben, können wir beobachten, dass drei der Sätze eine negative Stimmung haben, während nur einer eine positive Stimmung hat.
Um nun zu bestimmen, welcher Satz welchem Gefühl entspricht, können wir die Funktion „calcture_sentiment“ verwenden. Indem wir den vorherigen Befehl kopieren und erneut ausführen, erhalten wir eine klare Zuordnung zwischen dem Text und seiner Stimmung. In diesem Fall wird „Das ist ein guter Text“ als positiv bewertet.
Wenn Sie numerische Werte anstelle von Stimmungsbezeichnungen bevorzugen, können Sie die Funktion „calcture_score“ verwenden. Durch Kopieren und Ausführen des Befehls erhalten wir die entsprechenden Bewertungen für jeden Satz. In diesem Beispiel haben alle Sätze einen negativen Wert von -1.
Ich hoffe, Sie fanden dieses Video zur Stimmungsanalyse in der Programmiersprache Art interessant. Wenn Sie Fragen oder Kommentare haben, hinterlassen Sie diese bitte unten. Vergessen Sie nicht, dieses Video zu liken, zu abonnieren und zu teilen, wenn Sie es hilfreich fanden. Vielen Dank fürs Zuschauen, wir sehen uns im nächsten Video!
So installieren Sie R und installieren R Studio. So verwenden Sie R Studio | R-Programmierung für Anfänger
So installieren Sie R und installieren R Studio. So verwenden Sie R Studio | R-Programmierung für Anfänger
In diesem Video besprechen wir den Prozess des Herunterladens und Installierens von R. Darüber hinaus behandeln wir den Download und die Installation von RStudio sowie eine kurze Einführung in dessen Verwendung. Wenn Sie daran interessiert sind, R-Programmierung zu erlernen, sind Sie bei uns genau richtig. Dieser YouTube-Kanal bietet eine große Auswahl an R-Programmiervideos zu verschiedenen Themen.
Beginnen wir mit dem Herunterladen und Installieren von R. Es ist ein relativ unkomplizierter Vorgang, aber es ist wichtig zu wissen, wo man ihn findet. Um R herunterzuladen, müssen Sie die R-Projekt-Website (r-project.org) besuchen. Sobald Sie auf der Website sind, klicken Sie auf die Option „R herunterladen“. Anschließend werden Sie aufgefordert, Ihren Download-Speicherort auszuwählen. Wenn Sie sich beispielsweise in Irland befinden, können Sie die Option „Irland“ auswählen. Da Sie einen Apple Mac verwenden, wählen Sie die Option zum Herunterladen von R für Mac. Stellen Sie sicher, dass Sie die neueste Version herunterladen. Sobald der Download abgeschlossen ist, installieren Sie R wie jede andere Softwareanwendung.
Nach dem Herunterladen und Installieren von R empfehle ich, RStudio herunterzuladen und zu installieren. Meiner Meinung nach ist RStudio die beste Plattform zum Schreiben von R-Code. Um RStudio zu erhalten, besuchen Sie die RStudio-Website und klicken Sie auf die Option „RStudio herunterladen“. Sie können die kostenlose Version von RStudio herunterladen und installieren, da die kostenpflichtigen Versionen hauptsächlich für den Unternehmensgebrauch gedacht sind. Wählen Sie die geeignete Plattform für Ihren Computer (in diesem Fall Mac). Sobald der Download abgeschlossen ist, installieren Sie RStudio wie jede andere Softwareanwendung.
Wenn Sie RStudio starten, werden Sie mit der RStudio-Oberfläche begrüßt. Damit Sie sich besser damit vertraut machen können, besprechen wir kurz die vier Quadranten der Benutzeroberfläche. Oben links finden Sie den Code-Editor, in dem Sie Ihren R-Code schreiben. In diesem Beispiel habe ich eine einzelne Codezeile geschrieben. Wenn Sie den Code ausführen, wird er im unteren linken Quadranten namens Konsole angezeigt. Wenn der Code eine Ausgabe generiert, wird diese auch in der Konsole angezeigt.
Um den Code auszuführen, wählen Sie einfach die Zeile aus und drücken Sie „Befehl + Eingabetaste“ auf einem Mac (die Tastenkombination kann auf einem PC variieren). Der ausgeführte Code wird in der Konsole angezeigt. Um einen der Quadranten zu vergrößern, können Sie Tastaturkürzel wie „Umschalt + Strg + 1“ verwenden, um sich auf den Code zu konzentrieren, oder „Umschalt + Strg + 0“, um alle vier Quadranten anzuzeigen.
Wenn Sie zum oberen rechten Quadranten gehen, finden Sie die Umgebung. Hier werden Objekte und Funktionen angezeigt, die während Ihrer R-Sitzung erstellt wurden. Objekte können erstellt werden, indem einer Variablen Daten zugewiesen werden. Indem wir beispielsweise das Ergebnis des Lesens einer CSV-Datei der Variablen „mydata“ zuweisen, erstellen wir ein Objekt. Um die Umgebung zu vergrößern, verwenden Sie die Tastenkombination „Umschalt + Strg + 8“.
Schließlich enthält der untere rechte Quadrant verschiedene Registerkarten wie „Dateien“, „Plots“, „Pakete“ und „Hilfe“. Über die Registerkarte „Dateien“ können Sie auf Ihrer Festplatte navigieren und auf Dateien und Ordner zugreifen. Auf der Registerkarte „Plots“ werden alle Plots oder Visualisierungen angezeigt, die während Ihrer R-Sitzung generiert wurden. Die Registerkarte „Pakete“ bietet eine Möglichkeit, zusätzliche Pakete zu installieren und zu verwalten, die die Funktionalität von R erweitern. Wir werden die Pakete in einem anderen Video ausführlicher behandeln. Schließlich ist die Registerkarte „Hilfe“ eine wertvolle Ressource, wenn Sie Informationen zu bestimmten Funktionen oder Befehlen benötigen. Durch Eingabe eines Funktionsnamens mit vorangestelltem Fragezeichen, z. B. „?t.test“, können Sie auf detaillierte Informationen und Beispiele zugreifen.
Mit dieser kurzen Einführung in RStudio sollten Sie sich beim Herunterladen und Installieren von R und RStudio wohl fühlen. Es gibt noch viel mehr zu lernen und im nächsten Video befassen wir uns mit dem Importieren von Daten, der Installation von Paketen, der Durchführung grundlegender Analysen und dem Starten eines Projekts. Bleiben Sie dran für weitere spannende Inhalte. Vergessen Sie nicht, diesen Kanal zu abonnieren und auf die Benachrichtigungsglocke zu klicken, um Updates zu zukünftigen Videos zu erhalten.
R-Programmierung für Einsteiger – Warum Sie R verwenden sollten
R-Programmierung für Einsteiger – Warum Sie R verwenden sollten
R, die kostenlose Open-Source-Programmiersprache, erfreut sich großer Beliebtheit und ist zu einem unschätzbar wertvollen Werkzeug für die Datenanalyse und statistische Analyse geworden. In diesem Video untersuchen wir, warum R zunehmend gegenüber teuren, kommerziell erhältlichen Alternativen wie SPSS, Stata und SAS bevorzugt wird.
Einer der Hauptgründe für die Beliebtheit von R ist seine Kosteneffizienz. Da R kostenlos und Open-Source ist, bietet es eine Reihe robuster Funktionen und Fähigkeiten, ohne dass teure Lizenzen erforderlich sind. Diese Zugänglichkeit hat zu einer erheblichen Abwanderung von Benutzern von anderen Softwarepaketen zu R geführt, wie die anhaltenden Trends in der Datenanalyse-Community zeigen.
Obwohl R eine Programmiersprache ist, was für manche einschüchternd wirken mag, ist sie eigentlich recht zugänglich. Das Video versichert den Zuschauern, dass die Verwendung von R weder schwierig noch beängstigend ist. Tatsächlich ist es relativ intuitiv und kann dank der umfangreichen Unterstützung der riesigen R-Community leicht erlernt werden.
Ein wesentlicher Vorteil der Verwendung von Code bei der Datenanalyse ist die Reproduzierbarkeit. Durch die Dokumentation und Weitergabe Ihrer Analyse in Codeform können andere Ihre Ergebnisse präzise reproduzieren und die Schritte verstehen, die Sie unternommen haben, um zu diesen Schlussfolgerungen zu gelangen. Dies fördert die Transparenz und erleichtert die Zusammenarbeit, sodass andere die Analyse überprüfen, Verbesserungen vorschlagen oder potenzielle Fehler identifizieren können. Im Gegensatz dazu fehlt es Point-and-Click-Systemen an diesem Maß an Transparenz und Zusammenarbeit.
Darüber hinaus ist die codebasierte Analyse nicht nur reproduzierbar, sondern auch hochgradig wiederholbar. Wenn Sie in Zukunft zusätzliche Daten erfassen, können Sie die Analyse einfach erneut ausführen, indem Sie den Code ausführen, einschließlich Datenbereinigung, -manipulation und -analyse. Dadurch wird sichergestellt, dass Ihr gesamter Arbeitsablauf mühelos wiederholt werden kann, was für Konsistenz und Effizienz sorgt.
Einer der aufregendsten Aspekte von R als Open-Source-Sprache ist die große Anzahl an Paketen, die für bestimmte Datenanalyseaufgaben verfügbar sind. Diese von Entwicklern auf der ganzen Welt erstellten Pakete decken ein breites Spektrum analytischer Herausforderungen ab und können in R frei installiert und verwendet werden. Das Video zeigt die Fülle dieser Pakete, deren Zahl in die Tausende geht, was die Funktionalität und Vielseitigkeit von R für verschiedene Zwecke weiter erweitert Anforderungen an die Datenanalyse.
R zeichnet sich auch durch Datenvisualisierung und Grafikfunktionen aus. Das Video betont, dass R in dieser Hinsicht jedes andere verfügbare Paket übertrifft. Die umfangreichen Visualisierungstools in R ermöglichen die Erstellung informativer und optisch ansprechender Diagramme und Plots und verbessern so die Datenexploration und -präsentation.
Um zu veranschaulichen, dass die Verwendung einer Programmiersprache wie R nicht schwierig ist, bietet das Video eine kurze Demonstration. Es zeigt einen einfachen Datenrahmen namens „Freunde“, der Variablen wie Alter und Größe anzeigt. Durch die Demonstration werden die Zuschauer Zeuge, wie die Anwendung von Funktionen auf Objekte in R einfache Operationen wie die Berechnung von Mittelwerten, das Zeichnen von Histogrammen und die Untersuchung von Korrelationen ermöglicht. Dies dient dazu, etwaige Ängste oder Missverständnisse bezüglich des Schreibens von Code zu entkräften und zeigt, dass es sich um einen zugänglichen und überschaubaren Prozess handelt.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die wachsende Beliebtheit von R als Datenanalyse- und statistisches Analysetool auf seine Kosteneffizienz, Reproduzierbarkeit, Wiederholbarkeit, sein umfangreiches Paket-Ökosystem, seine leistungsstarken Visualisierungsfunktionen und seine relative Benutzerfreundlichkeit zurückzuführen ist. Ziel der Videoreihe ist es, die Zuschauer durch verschiedene Aspekte von R zu führen, angefangen bei der Installation und dem Fortschritt bis hin zur Datenanalyse, -manipulation, -visualisierung und sogar zu fortgeschrittenen Themen wie maschinellem Lernen und KI. Indem Zuschauer den Inhalten des Kanals folgen, können sie sich auf die Reise begeben, um das immense Potenzial von R für ihre Datenanalysebemühungen kennenzulernen und zu nutzen.
So importieren Sie Daten und installieren Pakete. R-Programmierung für Anfänger.
So importieren Sie Daten und installieren Pakete. R-Programmierung für Anfänger.
Willkommen zurück zur SPAR-Programmiervideoreihe, in der wir Ihnen den Einstieg in die R-Programmierung zeigen. In diesem speziellen Video konzentrieren wir uns auf die Erstellung eines Projekts und erklären, was ein Projekt beinhaltet. Darüber hinaus befassen wir uns mit dem Datenimport, der Paketinstallation und der Datenmanipulation. Unser Ziel ist es, dass Sie sich am Ende dieser Sitzung befähigt fühlen, Aufgaben in der R-Programmierung auszuführen. Also, fangen wir an.
Wenn Sie sich für die R-Programmierung interessieren, sind Sie hier genau richtig. Auf diesem YouTube-Kanal bieten wir umfassende R-Programmier-Tutorials zu einem breiten Themenspektrum. An dieser Stelle werfen wir einen Blick auf die RStudio-Umgebung, vorausgesetzt, Sie haben R und RStudio bereits installiert.
Wenn Sie RStudio öffnen, werden Sie vier Quadranten bemerken. Wenn Sie mit dieser Umgebung nicht vertraut sind, haben wir ein spezielles Video, das sie vorstellt. Schauen Sie sich das also gerne an. Konzentrieren wir uns zunächst auf den Einstieg. Oben links finden Sie ein Dropdown-Menü mit verschiedenen Startoptionen. Wir werden jede dieser Optionen in zukünftigen Videos ausführlich besprechen. Wir empfehlen Ihnen jedoch zunächst, mit der Erstellung eines Projekts zu beginnen.
Um ein Projekt zu starten, klicken Sie auf die Schaltfläche „Projekt erstellen“ direkt links. Das Erstellen eines Projekts ist unerlässlich, da es dabei hilft, Ihr Skript, Ihre Daten und Ausgaben an einem Ort zu organisieren. R weiß, wo sich Ihre Daten befinden, und speichert alle projektbezogenen Dateien übersichtlich in einem Arbeitsverzeichnis. Dies wird sich im weiteren Verlauf als vorteilhaft erweisen. Wir empfehlen daher dringend, immer dann, wenn Sie ein Projekt in R beginnen, auf die Schaltfläche „Neues Projekt“ zu klicken.
Wenn Sie auf die Schaltfläche „Neues Projekt“ klicken, werden Optionen zum Erstellen eines neuen Verzeichnisses und zum Benennen Ihres Projekts angezeigt. Nennen wir das Projekt beispielsweise „Test One“ und klicken Sie auf „Projekt erstellen“. R erstellt dann ein Projekt, das unten rechts in der RStudio-Benutzeroberfläche aufgeführt ist. Gleichzeitig wird auf Ihrer Festplatte ein Ordner mit dem Namen „Test One“ erstellt. Wenn Sie zu diesem Ordner navigieren, sehen Sie ein Symbol, das das Projekt darstellt. Wenn Sie RStudio in diesem Ordner öffnen und auf das Projektsymbol klicken, wird R mit allen mit diesem Projekt verknüpften Skripten, Daten und Ausgaben an einem Ort geöffnet. Es schafft eine aufgeräumte und organisierte Arbeitsumgebung, die Sie zweifellos zu schätzen wissen werden.
Lassen Sie uns nun besprechen, wie Sie Daten in R importieren. Kehren Sie zu dem Ordner auf Ihrer Festplatte zurück, der beim Starten des Projekts erstellt wurde. Schneiden Sie die Daten aus, die Sie importieren möchten, und fügen Sie sie in diesen Ordner ein. Sobald Sie die Daten im Ordner abgelegt haben, ist es an der Zeit, Ihren Code zum automatischen Abrufen und Importieren der Daten in R zu verwenden. Auf diese Weise stehen die Daten beim Ausführen Ihres Codes sofort als Objekt zur Verfügung und Sie müssen sich nicht um den wiederholten manuellen Import kümmern.
Vermeiden Sie die Verwendung von Optionen wie „Datensatz importieren“ in RStudio, da diese nicht so effizient sind. Stattdessen zeigen wir Ihnen, wie Sie den Datenimport in Ihren Code integrieren. Hier ist ein Beispielcode-Snippet, das Daten importiert:
my_data <- read.csv("filename.csv")
In diesem Code verwenden wir die Funktion read.csv, um Daten aus einer CSV-Datei zu importieren. Sie können Daten aus verschiedenen Dateiformaten wie Excel oder SPSS importieren. Der Einfachheit halber konzentrieren wir uns zunächst auf CSV-Dateien. Nach der Ausführung dieses Codes werden die Daten als Objekt my_data in der R-Umgebung gespeichert.
Um die importierten Daten anzuzeigen, können Sie Funktionen wie Head, Tail oder View verwenden. Zum Beispiel:
head(my_data) # displays the first six rows of the data
tail(my_data) # displays the last six rows of the data
Mit diesen Funktionen können Sie die Struktur und den Inhalt Ihrer Daten überprüfen. Die Head-Funktion zeigt die ersten Zeilen Ihrer Daten an, während die Tail-Funktion die letzten Zeilen anzeigt. Dies kann hilfreich sein, um einen schnellen Blick auf den Datensatz zu werfen und zu überprüfen, ob er korrekt importiert wurde.
Nachdem Sie Ihre Daten importiert haben, möchten Sie möglicherweise einige Datenbearbeitungsaufgaben durchführen. R bietet einen umfangreichen Satz an Funktionen und Paketen für die Datenbearbeitung. Ein häufig verwendetes Paket ist dplyr, das eine Reihe von Funktionen für Datenbearbeitungsaufgaben wie Filtern, Auswählen von Spalten, Sortieren und Aggregieren von Daten bereitstellt.
Um das dplyr-Paket zu installieren, können Sie den folgenden Code verwenden:
install.packages("dplyr")
Nach der Installation müssen Sie das Paket mithilfe der Bibliotheksfunktion in Ihre R-Sitzung laden:
library(dplyr)
Jetzt können Sie damit beginnen, die vom dplyr-Paket bereitgestellten Funktionen zur Datenbearbeitung zu nutzen. Hier ist ein Beispiel für das Filtern von Zeilen basierend auf einer Bedingung:
filtered_data <- my_data %>%
filter(column_name == "some_value")
In diesem Code enthält „filtered_data“ nur die Zeilen aus „my_data“, in denen die Spalte mit dem Namen „column_name“ den Wert „some_value“ hat. Dies ist nur ein Beispiel, und das dplyr-Paket bietet viele weitere Funktionen zum Bearbeiten und Transformieren von Daten.
Denken Sie daran, Ihr R-Skript regelmäßig zu speichern, um den Überblick über Ihren Code und Ihre Änderungen zu behalten. Sie können Ihr Skript speichern, indem Sie auf das Diskettensymbol in der oberen linken Ecke des RStudio-Skripteditors klicken oder die Tastenkombination Strg+S (oder Befehl+S unter macOS) verwenden.
Abschließend haben wir in diesem Video die Grundlagen zum Erstellen eines Projekts in RStudio, zum Importieren von Daten in R mithilfe von Code und zum Durchführen von Datenmanipulationen mithilfe des dplyr-Pakets behandelt. Dies sind grundlegende Konzepte, die die Grundlage Ihrer R-Programmierreise bilden.
Im nächsten Video beschäftigen wir uns mit der Datenvisualisierung in R und lernen, wie man aufschlussreiche Diagramme und Diagramme erstellt. Seien Sie gespannt auf weitere spannende R-Programmier-Tutorials!
So importieren Sie Daten aus Excel in R Studio. R-Programmierung für Anfänger
So importieren Sie Daten aus Excel in R Studio. R-Programmierung für Anfänger
Hallo Leute des Internets! Willkommen zurück zu unserem Programmier-101. Hier haben Sie entdeckt, dass R nicht nur leistungsstark und nützlich ist, sondern auch Spaß macht und einfach zu verwenden ist. In diesem Video sprechen wir darüber, wie man Daten aus Excel in R überträgt. In einem früheren Video habe ich darüber gesprochen, wie man eine Datei als CSV-Datei (Comma-Separated Value) speichern und mithilfe des Lesevorgangs importieren kann .csv-Funktion. In diesem Video konzentrieren wir uns jedoch darauf, Daten direkt aus Excel in R zu übertragen, selbst in komplizierten Fällen, in denen sich die Daten möglicherweise in einer separaten Registerkarte oder an einer nicht standardmäßigen Stelle in der Tabelle befinden. Wir werden alles behandeln und ich werde dieses Video in etwa drei Minuten fertigstellen. Bleiben Sie also bei mir, wenn Sie mehr über die R-Programmierung erfahren möchten.
Wenn Sie sich für R-Programmierung interessieren, sind Sie hier genau richtig. Auf diesem YouTube-Kanal erstellen wir Programmiervideos rund um alles rund um R. Tauchen wir also ein in das Thema Daten aus Excel in R übertragen.
Lassen Sie uns zunächst überlegen, was wir erreichen wollen. Wenn wir über eine Excel-Tabelle verfügen, besteht unser Ziel darin, diese Daten als Objekt in R zu importieren, das wir für Analysen, Visualisierung und mehr verwenden können. Es gibt mehr als eine Möglichkeit, diese Aufgabe zu erfüllen.
Wenn Sie zunächst oben rechts in der Excel-Oberfläche nachsehen, finden Sie die Option „Aus Excel importieren“. Wenn Sie darauf klicken, wird ein Bildschirm geöffnet, in dem Sie zum Speicherort der Excel-Datei navigieren können. Ebenso können Sie auch auf das Excel-Symbol unten rechts in der RStudio-Oberfläche klicken, um auf denselben Bildschirm zuzugreifen, der den Speicherort der Datei anzeigt.
Dieses Tool kann nützlich sein, wenn Sie nicht mit dem Schreiben von Code zum Importieren von Daten in R vertraut sind. Es bietet eine grafische Oberfläche, die Sie beim Importieren von Daten aus Excel unterstützt. Anstatt jedoch im Tool auf die Schaltfläche „Importieren“ zu klicken, ist es besser, auf das kleine Symbol oben rechts direkt über dem Codeabschnitt zu klicken. Dadurch wird der Code kopiert, der zum Importieren der Daten in R erforderlich ist. Anschließend können Sie diesen Code zur weiteren Anpassung und Steuerung in Ihr R-Skript einfügen.
Schauen wir uns die in diesem Tool verfügbaren Optionen genauer an. Oben geben Sie den Speicherort der Excel-Datei an. Das Tool bietet eine Vorschau der Daten, sodass Sie sehen können, wie diese beim Import in R aussehen werden. Sie können den Variablentyp jeder Spalte mithilfe der Dropdown-Menüs ändern. Sie können beispielsweise angeben, ob eine Spalte als Zeichen- oder numerische Daten behandelt werden soll.
Unten links können Sie den Namen für das importierte Datenobjekt in R festlegen. Standardmäßig weist R einen Namen basierend auf dem Namen der Excel-Datei zu. Sie können auch das Blatt auswählen, das Sie importieren möchten, wenn die Excel-Datei mehrere Blätter enthält. Darüber hinaus können Sie einen Bereich innerhalb der Tabelle und die maximale Anzahl der zu importierenden Zeilen angeben. Mit der Option „Überspringen“ können Sie bestimmte Variablen vom Importvorgang ausschließen.
Ein wichtiger Punkt ist, dass R standardmäßig die erste Zeile der Tabelle als Spaltennamen verwendet. Wenn Sie jedoch die Option „Erste Zeile als Namen“ deaktivieren, weist R den Variablen eigene Namen zu.
Wenn Sie die importierten Daten sofort nach dem Import anzeigen möchten, können Sie die Option „Daten anzeigen“ aktivieren. Im Allgemeinen ist es jedoch bequemer, die Daten direkt in Ihr R-Skript zu importieren und sie dann mit den Funktionen von R anzuzeigen.
Schauen wir uns nun den vom Tool generierten Code genauer an. Wenn Sie den Code in Ihr R-Skript einfügen, enthält er normalerweise eine Zeile, die das readxl-Paket mithilfe der Bibliothek oder der Anforderungsfunktion lädt. Dieses Paket stellt die Funktion read_excel bereit, die zum Importieren der Excel-Daten in R verwendet wird. Das Code-Snippet sieht etwa so aus:
library(readxl)
my_data <- read_excel(file = "path/to/your/file.xlsx", sheet = "sheet_name", range = "A1:E10", na = "NA")
Im Code laden wir zunächst das readxl-Paket mithilfe der Bibliotheksfunktion. Dieses Paket enthält die Funktion read_excel, mit der wir Excel-Dateien lesen können.
Als nächstes erstellen wir ein Objekt namens my_data, um die importierten Daten zu speichern. Sie können für dieses Objekt einen beliebigen Namen wählen.
Innerhalb der Funktion read_excel stellen wir mehrere Argumente bereit. Das Dateiargument gibt den Pfad zu Ihrer Excel-Datei an. Hier müssen Sie den korrekten Dateipfad angeben.
Mit dem Blattargument können Sie den Namen des Blatts angeben, das Sie importieren möchten. Wenn Ihre Excel-Datei mehrere Blätter enthält und Sie ein bestimmtes Blatt importieren möchten, geben Sie hier seinen Namen ein. Alternativ können Sie stattdessen auch die Blattindexnummer verwenden.
Das Argument „Bereich“ ist optional und ermöglicht es Ihnen, einen Bereich innerhalb des zu importierenden Blatts anzugeben. Beispielsweise würde „A1:E10“ Daten aus Zelle A1 bis E10 importieren. Wenn Sie keinen Bereich angeben, wird das gesamte Blatt importiert.
Das Argument na wird verwendet, um die Darstellung fehlender Werte anzugeben. In diesem Fall setzen wir es auf „NA“, was die Standarddarstellung fehlender Werte in R ist. Sie können es basierend auf der Darstellung Ihrer fehlenden Werte in der Excel-Datei anpassen.
Nachdem Sie den Code in Ihr R-Skript eingefügt haben, können Sie ihn ausführen, um die Daten zu importieren. Die importierten Daten werden im my_data-Objekt gespeichert und Sie können mit der Datenanalyse, Visualisierung oder anderen erforderlichen Vorgängen fortfahren.
Es ist erwähnenswert, dass es zusätzliche Argumente und Optionen gibt, die Sie für die Funktion read_excel erkunden können. Sie können in der Dokumentation der Funktion nachschlagen, indem Sie „?read_excel“ in die R-Konsole eingeben. Dort finden Sie weitere Einzelheiten zu den verfügbaren Optionen.
Wenn Sie ernsthaft Datenanalyse erlernen möchten und die R-Programmierung weiter erforschen möchten, empfehle ich Ihnen, diesen Kanal zu abonnieren und auf die Benachrichtigungsglocke zu klicken, um Updates zu zukünftigen Videos zu erhalten.
Ich hoffe, diese Erklärung hilft Ihnen zu verstehen, wie Sie mithilfe des readxl-Pakets Daten aus Excel in R importieren. Wenn Sie weitere Fragen haben, können Sie diese gerne stellen!
R-Programmierung für Anfänger. Bearbeiten Sie Daten mithilfe von Tidyverse: Auswählen, Filtern und Mutieren.
R-Programmierung für Anfänger. Bearbeiten Sie Daten mithilfe von Tidyverse: Auswählen, Filtern und Mutieren.
Willkommen zurück zu unserem Programmierkurs 101! In diesem Kurs werden Sie entdecken, dass R nicht nur leistungsstark und nützlich ist, sondern auch Spaß macht und relativ einfach zu verwenden ist. Bleiben Sie also bei mir, während wir in die Welt der R-Programmierung eintauchen.
Dieses Video ist Teil unserer Programmierreihe für Anfänger, in der wir uns auf die Grundlagen konzentrieren. In diesem speziellen Video werde ich Ihnen beibringen, wie Sie auf vorhandene Datensätze in R zugreifen und diese nutzen können. R wird mit verschiedenen Datensätzen geliefert, mit denen Sie Ihre Datenmanipulations-, Analyse- und Statistikfähigkeiten üben können.
Zunächst möchte ich, dass Sie die Analyse wiederholen, durch die ich Sie in diesem Video führen werde. Sie können auf den Datensatz zugreifen und ihn zu Hause mitverfolgen. Praktisches Üben ist der beste Weg, um zu lernen.
Bevor wir beginnen, stellen wir sicher, dass Sie die erforderlichen Pakete installiert haben. In diesem Fall verwenden wir das Paket „tidyverse“. Wenn Sie es noch nicht installiert haben, müssen Sie es nur einmal tun. Allerdings müssen Sie das Paket für jede neue Sitzung entweder mit der Funktion „require“ oder „library“ laden. Lassen Sie uns die Befehlsbibliothek (tidyverse) ausführen, um das Paket zu laden.
Nachdem wir das Paket geladen haben, können wir fortfahren. Wir werden mit dem Star Wars-Datensatz arbeiten, einem der zusätzlichen Datensätze, die im Paket „tidyverse“ enthalten sind. Um eine Liste aller verfügbaren Datensätze in R anzuzeigen, können Sie die Funktion data() verwenden. Geben Sie einfach data() ein und drücken Sie die Eingabetaste.
In dieser Analyse geht es uns darum, die Gesundheit der Charaktere in den Star Wars-Filmen zu untersuchen. Als Arzt können Sie Ihre Gesundheit anhand des Body-Mass-Index (BMI) beurteilen, der berechnet wird, indem Sie die Masse in Kilogramm durch die Körpergröße in Metern zum Quadrat dividieren. Wir wollen untersuchen, ob es einen Unterschied im BMI zwischen Männern und Frauen gibt. Darüber hinaus werden wir uns auf menschliche Charaktere konzentrieren und Droiden aus unserer Analyse ausschließen.
Beginnen wir mit der Analyse. Wir verwenden den Pipe-Operator %>% aus dem Paket „tidyverse“, der es uns ermöglicht, mehrere Operationen miteinander zu verketten. Jede Codezeile stellt einen Schritt in unserer Analyse dar.
Zunächst geben wir mithilfe des Pipe-Operators an, dass wir mit dem Star Wars-Datensatz arbeiten. Der Datensatz enthält viele Variablen, wir möchten jedoch nur mit einer Teilmenge davon arbeiten. Um den Datensatz zu vereinfachen, können wir die Funktion select() verwenden, um bestimmte Variablen auszuwählen. In unserem Fall interessieren uns die Variablen „Geschlecht“, „Masse“, „Größe“ und „Art“. Der Code wird ausgewählt (Geschlecht, Masse, Größe, Art).
Als nächstes wollen wir nichtmenschliche Zeichen aus dem Datensatz herausfiltern. Um dies zu erreichen, können wir die Funktion filter() verwenden. Wir geben an, dass wir nur Beobachtungen einbeziehen möchten, bei denen die Art „Mensch“ entspricht. Der Code lautet filter(species == "human").
Nach dem Filtern des Datensatzes fehlen möglicherweise Werte, die wir entfernen möchten. In diesem Video gehen wir nicht näher auf die Details des Umgangs mit fehlenden Daten ein. Daher verwenden wir die Funktion na.omit(), um alle Zeilen mit fehlenden Werten zu entfernen. Der Code lautet na.omit().
Jetzt müssen wir die Höhenvariable von Zentimetern in Meter umrechnen. Wir können die Funktion mutate() verwenden, um eine neue Variable zu erstellen oder eine vorhandene zu ändern. Wir teilen die Höhe durch 100, um sie in Meter umzurechnen. Der Code lautet mutate(height = height / 100).
Abschließend wollen wir den BMI für jeden Charakter berechnen. Wir verwenden die Funktion mutate() erneut, um eine neue Variable namens „BMI“ zu erstellen. Die Formel zur Berechnung des BMI lautet Masse/Größe^2. Der Code wird sein
mutate(BMI = mass / height^2)`.
Zu diesem Zeitpunkt haben wir unseren Datensatz vorbereitet und den BMI für jeden Charakter berechnet. Konzentrieren wir uns nun auf den Vergleich des BMI zwischen Männern und Frauen im Star Wars-Universum. Dazu müssen wir die Daten nach Geschlecht gruppieren und dann den durchschnittlichen BMI für jede Gruppe zusammenfassen.
Mit dem Pipe-Operator verketten wir eine weitere Operation. Wir verwenden die Funktion group_by(), um die Daten nach der Variablen „Geschlecht“ zu gruppieren. Der Code lautet „group_by(gender)“.
Als Nächstes verwenden wir die Funktion summary(), um den mittleren BMI innerhalb jeder Geschlechtergruppe zu berechnen. Wir erstellen eine neue Variable mit dem Namen „durchschnittlicher BMI“ mithilfe des Codes summary(average_BMI = mean(BMI)).
Wenn wir nun den gesamten Code zusammen ausführen, erhalten wir eine Übersichtstabelle mit dem durchschnittlichen BMI für Männer und Frauen im Star Wars-Universum.
Um unsere Analyse zusammenzufassen:
In der Übersichtstabelle können Sie erkennen, dass der durchschnittliche BMI für Frauen im Star Wars-Universum bei 22 liegt, während er für Männer bei 26 liegt. Dies deutet darauf hin, dass Männer im Durchschnitt einen etwas höheren BMI haben, was auf eine Tendenz zu Übergewicht hinweist .
Ich ermutige Sie, diese Analyse Schritt für Schritt auf Ihrem eigenen Computer anhand des Star Wars-Datensatzes durchzuführen. Durch praktische Übungen festigen Sie Ihr Verständnis der R-Programmierkonzepte. Hinterlassen Sie gerne einen Kommentar in der Beschreibung unten, um Ihre Erfahrungen mit der Analyse zu teilen.
Denken Sie daran, dass das Erlernen der R-Programmierung eine aufregende Reise ist und jede Analyse, die Sie durchführen, Ihre Fähigkeiten verbessern wird. Seien Sie gespannt auf weitere spannende Inhalte in unserer Serie „Programming 101“.
Datentypen in der R-Programmierung
Datentypen in der R-Programmierung
Willkommen zurück zu unserem Programmier-101-Tutorial! Heute beschäftigen wir uns mit dem Thema Datentypen. Das Verständnis der verschiedenen Datentypen ist für eine effektive Programmierung von entscheidender Bedeutung. Obwohl es viele Arten gibt, konzentrieren wir uns auf die fünf wichtigsten. Wir werden auch kurz auf andere Typen eingehen. Darüber hinaus erfahren wir, wie man den Datentyp einer Variablen in R ändert und wie man einem Faktor Stufen hinzufügt. Bleiben Sie also bei uns und tauchen Sie ein!
Wenn Sie hier sind, um mehr über die R-Programmierung zu erfahren, sind Sie hier genau richtig. Auf diesem YouTube-Kanal stellen wir umfassende Programmiervideos zu einem breiten Themenspektrum bereit. In diesem Tutorial besprechen wir vier Haupttypen von Daten: Name, Größe, Alter und Gewicht.
Der erste Typ ist „Name“, der nominale Daten darstellt. In R kategorisieren wir es als Zeichendatentyp, da es aus Text besteht. Der nächste Typ ist „Höhe“, bei dem es sich ebenfalls um kategoriale Daten handelt, die jedoch eine bestimmte Reihenfolge haben. In R bezeichnen wir dies als Ordinaldaten und stellen sie als Faktor dar. Mithilfe von Faktoren können wir der Variablen unterschiedliche Stufen zuordnen.
Im weiteren Verlauf haben wir „Alter“, eine ganze Zahl. In R klassifizieren wir es als ganzzahligen Datentyp. Schließlich haben wir „Gewicht“, das ein beliebiger numerischer Wert zwischen ganzen Zahlen sein kann. In R betrachten wir dies als eine numerische Variable.
Um die Struktur unseres Datenrahmens zu untersuchen, der in unserer Umgebung ein Objekt mit dem Namen „Freunde“ ist, können wir die Funktion str() verwenden. Durch Ausführen von str(friends) können wir die Struktur unseres Datenrahmens in der Konsole anzeigen. R liefert Informationen über den Datentyp jeder Variablen im Datenrahmen. Wir stellen fest, dass die Variable „Name“ korrekt als Zeichen identifiziert wird, „Größe“, „Alter“ und „Gewicht“ jedoch als Zeichen bzw. Zahlen klassifiziert werden.
Um den Datentyp der Variable „height“ von Zeichen in einen Faktor zu ändern, verwenden wir die Funktion as.factor(). Der Code friends$height <- as.factor(friends$height) konvertiert die Variable „height“ in einen Faktor und aktualisiert den Datenrahmen entsprechend.
Wenn wir den Datentyp der Variablen „Alter“ in eine Ganzzahl ändern möchten, können wir gleichermaßen die Funktion as.integer() verwenden. Der Code friends$age <- as.integer(friends$age) konvertiert die Variable „age“ in eine Ganzzahl.
Konzentrieren wir uns nun auf das Hinzufügen von Ebenen zur Variablen „height“. Standardmäßig weist R einer Faktorvariablen Stufen in alphabetischer Reihenfolge zu. Wenn wir jedoch die Reihenfolge ändern möchten, können wir die Funktionlevels() verwenden. Um beispielsweise die Ebenen „Höhe“ auf „kurz“, „mittel“ und „groß“ festzulegen, können wir den Code „levels(friends$height) <- c(“short“, „medium“, „tall“) verwenden ").
Sobald wir den Code ausgeführt haben, können wir den Befehl str(friends) erneut ausführen, um die Änderungen zu überprüfen. Nun können wir beobachten, dass die Variable „Höhe“ ein Faktor mit den Stufen „kurz“, „mittel“ und „groß“ ist, wie wir es beabsichtigt hatten.
Zusätzlich zu den vier besprochenen Datentypen gibt es einen weiteren wichtigen Datentyp namens „logisch“. Eine logische Variable kann zum Speichern von Wahr/Falsch-Werten verwendet werden. Wir können logische Operationen verwenden, um Variablen zu vergleichen und auf der Grundlage des Vergleichs neue logische Variablen zu generieren.
Beispielsweise können wir eine neue logische Variable namens „old“ erstellen, um zu bestimmen, ob Personen in unserem Datenrahmen älter als 23 sind. Mithilfe des Codes friends$old <- friends$age > 23 vergleichen wir die Variable „age“ mit der Wert 23 und weisen Sie das Ergebnis der „alten“ Variablen zu.
Indem wir die Klasse der „alten“ Variablen mithilfe von class(friends$old) untersuchen, können wir bestätigen, dass es sich tatsächlich um eine logische Variable handelt.
In diesem Tutorial haben wir die fünf wichtigsten Datentypen behandelt: Zeichen, Faktor, ganze Zahl, numerisch und logisch. Diese Typen dienen als Grundlage für Ihre Datenanalysereise. Bedenken Sie jedoch, dass es noch andere Arten von Daten gibt, wie z. B. Zeit- und Datumsdaten, die wir in zukünftigen Videos untersuchen werden.
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Vielen Dank, dass Sie an diesem Tutorial „Programmierung 101“ teilgenommen haben. Wir hoffen, dass Sie es informativ und hilfreich fanden. Bleiben Sie neugierig und erkunden Sie weiterhin die faszinierende Welt des Programmierens!
R-Programmierung für Anfänger: Variablen umbenennen und Spalten neu anordnen. Datenbereinigung und -manipulation.
R-Programmierung für Anfänger: Variablen umbenennen und Spalten neu anordnen. Datenbereinigung und -manipulation.
Willkommen zurück, Enthusiasten! Im heutigen Tutorial befassen wir uns mit dem spannenden Thema des Umbenennens und Neuanordnens von Spalten in R. Das ist ganz einfach, also bleiben Sie dran und machen Sie sich bereit, Ihre R-Programmierkenntnisse zu verbessern. Wenn Sie sich leidenschaftlich für das Erlernen der R-Programmierung interessieren, sind Sie hier richtig. Unser YouTube-Kanal deckt ein breites Spektrum an Programmierthemen ab und bietet Ihnen wertvolle Einblicke und Tutorials.
Um den Prozess zu demonstrieren, verwenden wir den Star Wars-Datensatz. Dieser Datensatz eignet sich perfekt zum Üben und Befolgen der Schritte, die ich Ihnen heute zeige. Beginnen wir damit, den Star Wars-Datensatz auf Ihren Computer herunterzuladen, damit Sie ihn Schritt für Schritt verfolgen können.
Falls noch nicht geschehen, müssen Sie das Tidyverse-Paket installieren. Dieses Paket ist eine leistungsstarke Sammlung von R-Paketen, die für die Datenbearbeitung und -analyse entwickelt wurden. Nach der Installation können Sie die Funktion „library()“ oder „require()“ verwenden, um das Tidyverse-Paket zu laden und auf seine Funktionen zuzugreifen. Das Tidyverse-Paket enthält den Star Wars-Datensatz, den wir verwenden werden.
Erstellen wir ein neues Objekt namens SW, um mit dem Star Wars-Datensatz zu arbeiten. Wir verwenden den Zuweisungsoperator (<-), um den Star Wars-Datensatz dem SW-Objekt zuzuweisen. Dadurch können wir Änderungen vornehmen und experimentieren, ohne den Originaldatensatz zu verändern. Drücken Sie die Eingabetaste, um den Code auszuführen. Wenn Sie auf das SW-Objekt in der Umgebung klicken, wird der Datensatz angezeigt.
Eines der fantastischen Features von Tidyverse ist der Pipe-Operator %>%, der es uns ermöglicht, Operationen miteinander zu verketten. Wir werden es verwenden, um bestimmte Spalten aus dem Datensatz auszuwählen. Nehmen wir zum Beispiel an, wir möchten nur die Spalten für Name, Höhe und Masse. Wir können die Funktion select() verwenden und die gewünschten Spaltennamen angeben. Drücken Sie die Eingabetaste, um den Code auszuführen. Wenn Sie auf das SW-Objekt klicken, werden Sie feststellen, dass es jetzt nur noch die ausgewählten Spalten enthält.
Wenn wir zusätzliche Spalten einschließen möchten, können wir diese innerhalb der Funktion select() hinzufügen. Wenn wir beispielsweise die Spalte „Geschlecht“ hinzufügen möchten, können wir den Code so ändern, dass er (Name, Masse, Größe, Geschlecht) auswählt. Auf diese Weise würde der resultierende Datensatz die angegebenen Spalten in der von uns angegebenen Reihenfolge enthalten.
Nehmen wir nun an, wir möchten den Spalten unterschiedliche Namen geben. Hier bietet sich die Funktion rename() an. Mit dem Pipe-Operator %>% können wir Operationen miteinander verketten. Wir beginnen mit der Angabe des neuen Namens, den wir einer Spalte zuweisen möchten, gefolgt vom =-Zeichen und dann dem ursprünglichen Spaltennamen. Benennen wir beispielsweise die Spalte „Masse“ in „Gewicht“ um. Wenn Sie den Code ausführen, werden Sie feststellen, dass der Spaltenname im SW-Datensatz entsprechend geändert wurde.
Auf diese Weise können Sie mit der Funktion select() ganz einfach Spalten umbenennen und sogar ihre Reihenfolge innerhalb des Datensatzes ändern. Der Pipe-Operator %>% ermöglicht einen reibungslosen Ablauf von Vorgängen und verbessert die Lesbarkeit und Effizienz Ihres Codes.
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Vielen Dank, dass Sie Teil unserer Programmiergemeinschaft sind. Wir hoffen, dass Sie dieses Tutorial informativ und ansprechend fanden. Bleiben Sie neugierig und erkunden Sie weiterhin die faszinierende Welt der R-Programmierung!