Tutorial di programmazione - pagina 9
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Istruzioni SQL Select che utilizzano i dati NBA in R
Istruzioni SQL Select che utilizzano i dati NBA in R
Hey ragazzi! Benvenuto in questo video sul linguaggio di programmazione R. In questo tutorial, esploreremo l'esecuzione di istruzioni SELECT da SQL utilizzando R e lavoreremo con i dati NBA (National Basketball Association). Quindi, tuffiamoci subito!
La prima cosa che dobbiamo fare è caricare il pacchetto SQL. Se non lo hai già installato, puoi installarlo eseguendo il comando 'install.packages("sqldf")'. Dato che l'ho già installato, caricherò semplicemente il pacchetto usando 'library(sqldf)'.
Successivamente, caricheremo il pacchetto "xlsx", che ci consente di leggere i file Excel. Se non l'hai ancora installato, puoi farlo con 'install.packages("xlsx")'. Dato che l'ho installato, lo caricherò usando 'library(xlsx)'.
Ora che abbiamo caricato entrambi i pacchi, procediamo a leggere i dati dei Cavaliers (Cavs). I Cavs sono una squadra NBA e interrogheremo i dati dei loro giocatori. Per leggere i dati da un file Excel, useremo la funzione 'read.xlsx'. In questo caso, i dati vengono archiviati sul mio disco C, quindi specificherò di conseguenza il percorso del file. Ad esempio, "C:/Desktop/data.xlsx". Inoltre, menzioneremo il nome del foglio come "Foglio1".
Dopo aver letto con successo i dati, possiamo esaminare la struttura del frame di dati "Cavs". Consiste di 17 osservazioni (righe) e 9 variabili (colonne). Le variabili includono nomi dei giocatori, posizioni, altezze, pesi, date di nascita, età, esperienza e scuole frequentate.
Per ripulire i dati, selezioneremo colonne di interesse specifiche e le memorizzeremo in un nuovo frame di dati chiamato "Cavs_cleaned". Escluderemo le colonne "height" e "exp", in quanto contengono problemi di formattazione e non sono rilevanti per la nostra analisi.
Ora che i dati sono stati ripuliti, possiamo iniziare a eseguire le istruzioni SQL SELECT utilizzando la funzione 'sqldf'. Iniziamo selezionando tutte le colonne dalla tabella "Cavs". Useremo l'istruzione 'SELECT * FROM Cavs' per recuperare tutte le righe e le colonne dalla tabella.
Successivamente, selezioneremo solo le colonne "giocatore" e "scuola" dalla tabella "Cavs". Questo può essere fatto usando l'istruzione SQL 'SELECT player, school FROM Cavs'.
Nella query seguente selezioneremo tutti i giocatori i cui nomi iniziano con la lettera "I". Useremo l'istruzione SQL 'SELECT * FROM Cavs WHERE player LIKE "I%"' per raggiungere questo obiettivo. Il simbolo '%' funge da carattere jolly, corrispondendo a tutti i caratteri che seguono la 'I' nei nomi dei giocatori.
Per recuperare informazioni specifiche, selezioniamo l'età e il peso di LeBron James. Useremo l'istruzione SQL 'SELECT age, weight FROM Cavs WHERE player = "LeBron James"' per ottenere la sua età e il suo peso dalla tabella 'Cavs'.
Ora, contiamo il numero di giocatori per ogni singola età nel roster della squadra. Useremo l'istruzione SQL 'SELECT age, COUNT(age) FROM Cavs GROUP BY age' per raggiungere questo obiettivo. Il risultato mostrerà ogni singola età e il numero corrispondente di giocatori.
Per ordinare i giocatori in base alla loro età, useremo l'istruzione SQL 'SELECT player, age FROM Cavs ORDER BY age DESC'. Questo organizzerà i giocatori dal più vecchio al più giovane in base alla loro età.
Infine, selezioniamo solo le guardie (giocatori con la posizione 'G') che hanno più di 28 anni. Possiamo farlo eseguendo l'istruzione SQL 'SELECT giocatore, posizione, età FROM Cavs WHERE posizione = "G" AND età > 28 '.
Nella parte successiva del video andremo ad effettuare alcune operazioni di filtraggio e aggregazione dei dati sul roster Cavs. Quindi tuffiamoci dentro.
Iniziamo selezionando tutti i giocatori il cui peso è superiore a 220 libbre. Possiamo raggiungere questo obiettivo utilizzando la clausola SQL WHERE. Ecco il codice:
heavy_players <- SQLDF("SELECT * FROM Cavs WHERE weight > 220")
Eseguendo questa query, recuperiamo un nuovo frame di dati chiamato heavy_players che contiene le informazioni sui giocatori il cui peso supera i 220 libbre. È possibile esplorare ulteriormente questo frame di dati per analizzare i risultati.
Passiamo ora all'aggregazione dei dati. Calcoleremo l'età media dei giocatori nel roster dei Cavs. Ecco come puoi farlo:
average_age <- SQLDF("SELECT AVG(age) AS average_age FROM Cavs")
L'esecuzione di questa query ci dà un risultato con l'età media di tutti i giocatori nella variabile average_age. Puoi stamparlo o usarlo per ulteriori calcoli.
Successivamente, troviamo il peso massimo tra i giocatori. Possiamo usare la funzione SQL MAX() per questo scopo:
max_weight <- SQLDF("SELECT MAX(weight) AS max_weight FROM Cavs")
Questa query recupera il peso massimo dalla tabella Cavs e lo memorizza nella variabile max_weight.
Ora, filtriamo i dati per selezionare i giocatori la cui età è compresa tra 25 e 30 anni. Ecco il codice:
young_players <- SQLDF("SELECT * FROM Cavs WHERE age BETWEEN 25 AND 30")
L'esecuzione di questa query crea un nuovo frame di dati chiamato young_players che contiene le informazioni sui giocatori all'interno della fascia di età specificata.
Infine, ordiniamo i giocatori in base alla loro altezza in ordine crescente:
sorted_players <- SQLDF("SELECT * FROM Cavs ORDER BY height ASC")
Eseguendo questa query, otteniamo un frame di dati denominato sorted_players che contiene i giocatori ordinati in base alla loro altezza in ordine crescente.
Questo conclude la nostra dimostrazione delle query SQL utilizzando il linguaggio di programmazione R sui dati NBA Cavs. Spero che tu abbia trovato questo video informativo e utile. Se avete domande o suggerimenti, fatemelo sapere nella sezione commenti qui sotto. Non dimenticare di mettere mi piace, condividere e iscriverti per rimanere aggiornato con altri tutorial sulla programmazione R. Grazie per aver guardato e ci vediamo nel prossimo video!
Twitter Mining Estrazione di tweet in R
Twitter Mining Estrazione di tweet in R
Ehi, ragazzi, e benvenuti a questo video sul mining di Twitter con il nostro strumento personale. Qui, sono su un sito Web chiamato Medium.com, dove ho scritto un articolo per aiutarti a configurare il tuo account sviluppatore Twitter e iniziare a estrarre i tweet utilizzando RStudio. In questo video, seguiremo i passaggi descritti nell'articolo, in modo che tu possa iniziare da solo con il mining di Twitter. Mi assicurerò di includere il link all'articolo nella descrizione qui sotto, in modo che tu possa leggerlo e seguirlo.
Innanzitutto, parliamo dei prerequisiti. Per iniziare, avrai bisogno di RStudio e di un account dell'applicazione Twitter. Inoltre, avrai bisogno dell'account di uno sviluppatore di Twitter. L'articolo fornisce istruzioni dettagliate su come configurare la tua applicazione Twitter, quindi assicurati di verificarlo. Dopo aver impostato questi account, possiamo passare ai passaggi successivi.
Successivamente, dobbiamo installare e caricare i pacchetti R necessari. L'articolo elenca i pacchetti specifici necessari per questo processo. Assicurati di installarli e caricarli in RStudio prima di procedere.
Successivamente, configureremo l'autenticazione di Twitter. Ancora una volta, l'articolo fornisce istruzioni dettagliate su come eseguire questa operazione. Segui le linee guida per autenticare il tuo ambiente RStudio con l'API di Twitter. Questo processo di autenticazione è fondamentale per l'accesso ai dati di Twitter.
Infine, estrarremo i tweet utilizzando la funzione di ricerca di Twitter. Nel video utilizzeremo un ambiente RStudio preconfigurato, quindi non sarà necessario eseguire l'intero processo di configurazione. Possiamo eseguire direttamente la funzione di ricerca su Twitter.
La funzione di ricerca su Twitter richiede alcuni parametri. Innanzitutto, specifichiamo la stringa di ricerca, che rappresenta la parola chiave o l'argomento che vogliamo cercare. Definiamo anche il numero di righe o tweet che vogliamo recuperare e la lingua dei tweet. Nel video, l'esempio cerca i tweet NBA.
Una volta eseguita la funzione di ricerca su Twitter, recupera il numero specificato di tweet relativi ai criteri di ricerca specificati. Il video mostra tre tweet recuperati. Possiamo modificare i criteri di ricerca per esplorare diversi argomenti, come le Olimpiadi invernali o il film "Black Panther". La funzione di ricerca su Twitter ci consente di estrarre i tweet e analizzarli ulteriormente.
Salvando i tweet estratti in un file CSV o di testo, puoi eseguire varie analisi, inclusa l'analisi del sentiment. Ad esempio, potresti analizzare il sentimento delle persone nei confronti di Bitcoin o qualsiasi altro argomento di interesse.
Questo conclude la nostra dimostrazione della funzione di ricerca di Twitter e le basi del mining di Twitter utilizzando RStudio. Se questo video ti è stato utile, fammelo sapere nei commenti qui sotto. Non dimenticare di mettere mi piace, condividere e iscriverti al mio canale per altri video sul mining di Twitter. Grazie per aver guardato e ci vediamo nel prossimo video!
Sentiment Analysis Programmazione R
Sentiment Analysis Programmazione R
Ehi, ragazzi, e benvenuti a questo video sul linguaggio di programmazione Art. In questo video esploreremo un argomento entusiasmante: l'analisi dei sentimenti. L'analisi del sentiment è il processo di identificazione computazionale e categorizzazione delle opinioni espresse in un testo. Ci consente di determinare se l'atteggiamento dello scrittore nei confronti dell'argomento è negativo, neutro o positivo. Quindi tuffiamoci subito e iniziamo!
La prima cosa che dobbiamo fare è installare il pacchetto necessario per l'analisi del sentiment. È possibile utilizzare il comando install.packages("our sentiment") per installare il pacchetto richiesto. Poiché l'ho già installato, salterò l'esecuzione di questo comando. Successivamente, caricheremo il pacchetto "our sentiment" utilizzando la funzione library(our sentiment).
Il pacchetto "il nostro sentimento" fornisce diverse funzioni utili. Uno di questi si chiamacalc_total_presence_sentiment. Useremo questa funzione per analizzare un vettore di frasi di testo. In questo esempio, userò le seguenti frasi: "Questo è un buon testo", "Questo è un brutto testo", "Questo è davvero un brutto testo" e "Questo è orribile". Dopo aver inserito il vettore ed eseguito il comando, possiamo osservare che tre delle frasi hanno un sentimento negativo, mentre solo una ha un sentimento positivo.
Ora, per determinare quale frase corrisponde a quale sentimento, possiamo usare la funzione calcola_sentimento. Copiando il comando precedente ed eseguendolo di nuovo, otteniamo una chiara mappatura tra il testo e il suo sentimento. In questo caso, "Questo è un buon testo" è classificato come positivo.
Se preferisci i valori numerici invece delle etichette di sentiment, puoi utilizzare la funzionecalculate_score. Copiando ed eseguendo il comando, otteniamo i punteggi corrispondenti per ogni frase. In questo esempio, tutte le frasi hanno un punteggio negativo di -1.
Spero che tu abbia trovato interessante questo video sull'analisi dei sentimenti nel linguaggio di programmazione Art. Se hai domande o commenti, lasciali qui sotto. Non dimenticare di mettere mi piace, iscriverti e condividere questo video se lo hai trovato utile. Grazie per aver guardato e ci vediamo nel prossimo video!
Come installare R e installare R Studio. Come usare R studio | Programmazione R per principianti
Come installare R e installare R Studio. Come usare R studio | Programmazione R per principianti
In questo video, discuteremo il processo di download e installazione di R. Inoltre, tratteremo il download e l'installazione di RStudio, insieme a una breve introduzione su come usarlo. Se sei interessato a imparare la programmazione R, sei nel posto giusto. Questo canale YouTube offre una vasta gamma di video sulla programmazione R, che coprono vari argomenti.
Iniziamo con il download e l'installazione di R. È un processo relativamente semplice, ma è importante sapere dove trovarlo. Per scaricare R, è necessario visitare il sito Web di R Project (r-project.org). Una volta che sei sul sito web, fai clic sull'opzione "Scarica R". Ti verrà quindi richiesto di scegliere il percorso di download. Ad esempio, se ti trovi in Irlanda, puoi selezionare l'opzione Irlanda. Dato che stai usando un Apple Mac, scegli l'opzione per scaricare R per Mac. Assicurati di scaricare l'ultima versione. Una volta completato il download, installa R come qualsiasi altra applicazione software.
Dopo aver scaricato e installato R, consiglio di scaricare e installare RStudio. Secondo me, RStudio è la migliore piattaforma per scrivere codice R. Per ottenere RStudio, visitare il sito Web di RStudio e fare clic sull'opzione "Scarica RStudio". Puoi scaricare e installare la versione gratuita di RStudio, poiché le versioni a pagamento sono principalmente per uso aziendale. Scegli la piattaforma appropriata per il tuo computer (in questo caso, Mac). Una volta completato il download, installa RStudio come qualsiasi altra applicazione software.
Quando avvii RStudio, verrai accolto con l'interfaccia di RStudio. Per aiutarti a familiarizzare con esso, discutiamo brevemente i quattro quadranti dell'interfaccia. In alto a sinistra troverai l'editor di codice, dove scrivi il tuo codice R. In questo esempio, ho scritto una singola riga di codice. Quando esegui il codice, apparirà nel quadrante in basso a sinistra chiamato console. Se il codice genera un output, verrà visualizzato anche nella console.
Per eseguire il codice, seleziona semplicemente la riga e premi "Comando + Invio" su un Mac (la scorciatoia può variare su un PC). Vedrai il codice eseguito nella console. Per ingrandire uno qualsiasi dei quadranti, puoi utilizzare le scorciatoie da tastiera come "MAIUSC + Ctrl + 1" per concentrarti sul codice o "MAIUSC + Ctrl + 0" per visualizzare tutti e quattro i quadranti.
Passando al quadrante in alto a destra, troverai l'ambiente. Qui è dove verranno visualizzati gli oggetti e le funzioni creati durante la sessione R. Gli oggetti possono essere creati assegnando dati a una variabile. Ad esempio, assegnando il risultato della lettura di un file CSV alla variabile "mydata", creiamo un oggetto. Per ingrandire l'ambiente, usa la scorciatoia "Maiusc + Ctrl + 8".
Infine, il quadrante in basso a destra contiene varie schede, come "File", "Grafici", "Pacchetti" e "Aiuto". La scheda "File" consente di navigare nel disco rigido e accedere a file e cartelle. La scheda "Grafici" mostra eventuali grafici o visualizzazioni generati durante la sessione R. La scheda "Pacchetti" fornisce un modo per installare e gestire pacchetti aggiuntivi che estendono le funzionalità di R. Tratteremo i pacchetti in modo più dettagliato in un altro video. Infine, la scheda "Aiuto" è una risorsa preziosa quando hai bisogno di informazioni su funzioni o comandi specifici. Digitando il nome di una funzione preceduto da un punto interrogativo, ad esempio "?t.test", è possibile accedere a informazioni dettagliate ed esempi.
Con questa breve introduzione a RStudio, dovresti sentirti a tuo agio nel scaricare e installare sia R che RStudio. C'è molto altro da imparare e nel prossimo video tratteremo l'importazione di dati, l'installazione di pacchetti, l'esecuzione di analisi di base e l'avvio di un progetto. Resta sintonizzato per contenuti più entusiasmanti. Non dimenticare di iscriverti a questo canale e di attivare la campanella delle notifiche per ricevere aggiornamenti sui video futuri.
Programmazione R per principianti - Perché dovresti usare R
Programmazione R per principianti - Perché dovresti usare R
R, il linguaggio di programmazione gratuito e open source, ha guadagnato un'immensa popolarità ed è diventato uno strumento inestimabile nell'analisi dei dati e nell'analisi statistica. In questo video, esploreremo perché R è sempre più preferito rispetto a costose alternative disponibili in commercio come SPSS, Stata e SAS.
Uno dei motivi principali della popolarità di R è il suo rapporto costo-efficacia. Essendo gratuito e open source, R offre un solido set di funzionalità e funzionalità senza la necessità di costose licenze. Questa accessibilità ha portato a una significativa migrazione di utenti da altri pacchetti software a R, come indicato dalle tendenze in corso nella comunità di analisi dei dati.
Nonostante R sia un linguaggio di programmazione, che può sembrare intimidatorio per alcuni, in realtà è abbastanza accessibile. Il video rassicura gli spettatori che usare R non è difficile o spaventoso. Infatti, è relativamente intuitivo e può essere facilmente appreso, grazie all'abbondante supporto disponibile dalla vasta comunità R.
Un vantaggio chiave dell'utilizzo del codice nell'analisi dei dati è la riproducibilità. Documentando e condividendo la tua analisi sotto forma di codice, altri possono replicare con precisione i tuoi risultati e comprendere i passaggi che hai compiuto per arrivare a tali conclusioni. Ciò promuove la trasparenza e facilita la collaborazione, consentendo ad altri di rivedere, suggerire miglioramenti o identificare potenziali errori nell'analisi. Al contrario, i sistemi punta e clicca mancano di questo livello di trasparenza e collaborazione.
Inoltre, l'analisi basata su codice non è solo riproducibile ma anche altamente ripetibile. Se acquisisci ulteriori dati in futuro, puoi semplicemente rieseguire l'analisi eseguendo il codice, inclusa la pulizia, la manipolazione e l'analisi dei dati. Ciò garantisce che l'intero flusso di lavoro possa essere ripetuto senza sforzo, fornendo coerenza ed efficienza.
Uno degli aspetti più entusiasmanti del fatto che R sia un linguaggio open source è il vasto numero di pacchetti disponibili per specifiche attività di analisi dei dati. Questi pacchetti, creati da sviluppatori di tutto il mondo, affrontano un'ampia gamma di sfide analitiche e possono essere liberamente installati e utilizzati in R. Il video evidenzia l'abbondanza di questi pacchetti, numerati a migliaia, che espande ulteriormente la funzionalità e la versatilità di R per vari esigenze di analisi dei dati.
R eccelle anche nella visualizzazione dei dati e nelle capacità grafiche. Il video sottolinea che in questo senso R supera qualsiasi altro pacchetto disponibile. I ricchi strumenti di visualizzazione in R consentono la creazione di grafici e grafici informativi e visivamente accattivanti, migliorando l'esplorazione e la presentazione dei dati.
Per illustrare che l'utilizzo di un linguaggio di programmazione come R non è difficile, il video fornisce una breve dimostrazione. Presenta un semplice frame di dati chiamato "amici", che mostra variabili come età e altezza. Attraverso la dimostrazione, gli spettatori testimoniano come l'applicazione di funzioni agli oggetti in R consenta operazioni semplici come il calcolo delle medie, il tracciamento di istogrammi e l'esame delle correlazioni. Questo serve a sfatare eventuali timori o idee sbagliate sulla scrittura del codice e dimostra che si tratta di un processo accessibile e gestibile.
In conclusione, la crescente popolarità di R come strumento di analisi dei dati e di analisi statistica può essere attribuita alla sua convenienza, riproducibilità, ripetibilità, ampio ecosistema di pacchetti, potenti capacità di visualizzazione e relativa facilità d'uso. La serie di video mira a guidare gli spettatori attraverso vari aspetti di R, a partire dall'installazione e passando all'analisi dei dati, manipolazione, visualizzazione e persino argomenti avanzati come l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale. Seguendo i contenuti del canale, gli spettatori possono intraprendere il loro viaggio per apprendere e sfruttare l'immenso potenziale di R per le loro attività di analisi dei dati.
Come importare i dati e installare i pacchetti. Programmazione R per principianti.
Come importare i dati e installare i pacchetti. Programmazione R per principianti.
Bentornati alla serie di video sulla programmazione SPAR, dove ti guideremo su come iniziare con la programmazione R. In questo particolare video, ci concentreremo sulla creazione di un progetto e forniremo una spiegazione di cosa comporta un progetto. Inoltre, tratteremo l'importazione dei dati, l'installazione dei pacchetti e la manipolazione dei dati. Entro la fine di questa sessione, il nostro obiettivo è che tu ti senta autorizzato a svolgere attività nella programmazione R. Quindi, cominciamo.
Se sei interessato a conoscere la programmazione R, sei nel posto giusto. Su questo canale YouTube, forniamo tutorial completi sulla programmazione R che coprono un'ampia gamma di argomenti. A questo punto, supponendo che tu abbia già installato R e RStudio, diamo un'occhiata all'ambiente RStudio.
Quando apri RStudio, noterai quattro quadranti. Se non hai familiarità con questo ambiente, abbiamo un video dedicato che lo presenta, quindi sentiti libero di dare un'occhiata. Per ora, concentriamoci su come iniziare. In alto a sinistra troverai un menu a discesa con varie opzioni per iniziare. Discuteremo ciascuna di queste opzioni in dettaglio nei video futuri. Tuttavia, per ora, ti suggeriamo di iniziare creando un progetto.
Per avviare un progetto, fai clic sul pulsante "Crea un progetto" situato appena a sinistra. La creazione di un progetto è essenziale perché aiuta a organizzare lo script, i dati e gli output in un unico posto. R saprà dove individuare i tuoi dati e memorizzerà ordinatamente tutti i file relativi al progetto all'interno di una directory di lavoro. Questo si rivelerà vantaggioso man mano che avanzi. Pertanto, ti consigliamo vivamente di fare clic sul pulsante "Nuovo progetto" ogni volta che inizi un progetto in R.
Facendo clic sul pulsante "Nuovo progetto", vedrai le opzioni per creare una nuova directory e nominare il tuo progetto. Ad esempio, chiamiamo il progetto "Test One" e facciamo clic su "Create Project". R creerà quindi un progetto e puoi trovarlo elencato in basso a destra nell'interfaccia di RStudio. Contemporaneamente, sul tuo disco rigido, verrà creata una cartella denominata "Test One". Se navighi in quella cartella, vedrai un'icona che rappresenta il progetto. Se apri RStudio all'interno di quella cartella e fai clic sull'icona del progetto, R si aprirà con tutti gli script, i dati e gli output associati a quel progetto in un unico posto. Crea un ambiente di lavoro ordinato e organizzato che apprezzerai senza dubbio.
Ora, discutiamo su come importare i dati in R. Ritorna alla cartella sul tuo disco rigido che è stata creata quando hai avviato il progetto. Taglia e incolla i dati che vuoi importare in quella cartella. Dopo aver inserito i dati nella cartella, è il momento di utilizzare il codice per recuperare e importare automaticamente i dati in R. In questo modo, quando esegui il codice, i dati saranno prontamente disponibili come oggetto e non dovrai preoccuparti di importarli manualmente ripetutamente.
Evita di utilizzare opzioni come "Importa set di dati" all'interno di RStudio poiché non sono altrettanto efficienti. Invece, ti mostreremo come incorporare l'importazione dei dati nel tuo codice. Ecco uno snippet di codice di esempio che importa i dati:
my_data <- read.csv("filename.csv")
In questo codice, utilizziamo la funzione read.csv per importare i dati da un file CSV. Puoi importare dati da vari formati di file, come Excel o SPSS, ma per semplicità, per ora concentriamoci sui file CSV. Dopo aver eseguito questo codice, i dati verranno archiviati come oggetto my_data nell'ambiente R.
Per visualizzare i dati importati, puoi utilizzare funzioni come head, tail o view. Per esempio:
head(my_data) # displays the first six rows of the data
tail(my_data) # displays the last six rows of the data
Queste funzioni ti consentono di ispezionare la struttura e il contenuto dei tuoi dati. La funzione head mostra le prime righe dei tuoi dati, mentre la funzione tail mostra le ultime righe. Questo può essere utile per dare una rapida occhiata al set di dati e verificare che sia stato importato correttamente.
Dopo aver importato i dati, potresti voler eseguire alcune attività di manipolazione dei dati. R fornisce un ricco set di funzioni e pacchetti per la manipolazione dei dati. Un pacchetto comunemente utilizzato è dplyr, che fornisce un insieme di funzioni per attività di manipolazione dei dati come il filtraggio, la selezione di colonne, l'ordinamento e l'aggregazione dei dati.
Per installare il pacchetto dplyr, puoi utilizzare il seguente codice:
install.packages("dplyr")
Dopo l'installazione, è necessario caricare il pacchetto nella sessione R utilizzando la funzione di libreria:
library(dplyr)
Ora puoi iniziare a utilizzare le funzioni fornite dal pacchetto dplyr per la manipolazione dei dati. Ecco un esempio di filtraggio delle righe in base a una condizione:
filtered_data <- my_data %>%
filter(column_name == "some_value")
In questo codice, filtered_data conterrà solo le righe da my_data in cui la colonna denominata column_name ha il valore "some_value". Questo è solo un esempio e il pacchetto dplyr offre molte altre funzioni per manipolare e trasformare i dati.
Ricorda di salvare frequentemente lo script R per tenere traccia del codice e delle modifiche. Puoi salvare il tuo script facendo clic sull'icona del disco nell'angolo in alto a sinistra dell'editor di script RStudio o utilizzando la scorciatoia Ctrl+S (o Cmd+S su macOS).
In conclusione, in questo video, abbiamo coperto le basi della creazione di un progetto in RStudio, l'importazione dei dati in R utilizzando il codice e l'esecuzione della manipolazione dei dati utilizzando il pacchetto dplyr. Questi sono concetti fondamentali che costituiranno la base del tuo percorso di programmazione R.
Nel prossimo video, esploreremo la visualizzazione dei dati in R e impareremo come creare grafici e grafici approfonditi. Resta sintonizzato per tutorial di programmazione R più entusiasmanti!
Come importare dati da Excel in R Studio. Programmazione R per principianti
Come importare dati da Excel in R Studio. Programmazione R per principianti
Salve, gente di Internet! Bentornato alla nostra programmazione 101. È qui che hai scoperto che R non è solo potente e utile, ma anche divertente e facile da usare. In questo video, parleremo di come ottenere i dati da Excel in R. In un video precedente, ho parlato di come salvare un file come file CSV (comma-separated value) e importarlo utilizzando il read funzione .csv. Tuttavia, in questo video, ci concentreremo sull'acquisizione dei dati direttamente da Excel in R, anche in casi complicati in cui i dati potrebbero trovarsi in una scheda separata o trovarsi in una posizione non standard all'interno del foglio di calcolo. Tratteremo tutto e finirò questo video in circa tre minuti, quindi resta con me se vuoi saperne di più sulla programmazione R.
Se sei interessato alla programmazione R, sei nel posto giusto. Su questo canale YouTube, creiamo video di programmazione su tutto ciò che riguarda R. Quindi, tuffiamoci nell'argomento dell'acquisizione di dati da Excel in R.
Per cominciare, consideriamo ciò che vogliamo ottenere. Se disponiamo di un foglio di calcolo Excel, il nostro obiettivo è importare quei dati in R come oggetto che possiamo utilizzare per l'analisi, la visualizzazione e altro. C'è più di un modo per portare a termine questo compito.
Innanzitutto, se guardi in alto a destra dell'interfaccia di Excel, troverai un'opzione "Importa da Excel". Facendo clic su di esso si aprirà una schermata in cui è possibile navigare nella posizione del file Excel. Allo stesso modo, puoi anche fare clic sull'icona di Excel in basso a destra dell'interfaccia di RStudio per accedere alla stessa schermata, che mostra la posizione del file.
Questo strumento può essere utile se non hai familiarità con la scrittura di codice per importare dati in R. Fornisce un'interfaccia grafica per aiutarti a importare dati da Excel. Tuttavia, invece di fare clic sul pulsante "Importa" nello strumento, è meglio fare clic sulla piccola icona in alto a destra, appena sopra la sezione del codice. Questo copierà il codice necessario per importare i dati in R. Quindi, puoi incollare quel codice nello script R per ulteriore personalizzazione e controllo.
Diamo un'occhiata più da vicino alle opzioni disponibili in questo strumento. In alto, specifichi la posizione del file Excel. Lo strumento fornisce un'anteprima dei dati, permettendoti di vedere come appariranno una volta importati in R. Puoi modificare il tipo di variabile di ciascuna colonna utilizzando i menu a discesa. Ad esempio, è possibile specificare se una colonna deve essere trattata come carattere o dati numerici.
In basso a sinistra, puoi impostare il nome per l'oggetto dati importato in R. Per impostazione predefinita, R assegnerà un nome basato sul nome del file Excel. Puoi anche scegliere il foglio che desideri importare se il file Excel contiene più fogli. Inoltre, puoi specificare un intervallo all'interno del foglio di calcolo e il numero massimo di righe da importare. L'opzione "Salta" consente di escludere determinate variabili dal processo di importazione.
Un punto importante da notare è che R utilizza la prima riga del foglio di calcolo come nomi di colonna per impostazione predefinita. Tuttavia, se deselezioni l'opzione "Prima riga come nomi", R assegnerà i propri nomi alle variabili.
Se desideri visualizzare i dati importati subito dopo l'importazione, puoi selezionare l'opzione "Visualizza dati". Tuttavia, in genere è più conveniente importare i dati direttamente nello script R e quindi visualizzarli utilizzando le funzioni di R.
Ora diamo un'occhiata più da vicino al codice generato dallo strumento. Quando incolli il codice nello script R, in genere includerà una riga che carica il pacchetto readxl utilizzando la libreria o la funzione require. Questo pacchetto fornisce la funzione read_excel, che viene utilizzata per importare i dati di Excel in R. Il frammento di codice avrà un aspetto simile al seguente:
library(readxl)
my_data <- read_excel(file = "path/to/your/file.xlsx", sheet = "sheet_name", range = "A1:E10", na = "NA")
Nel codice, per prima cosa carichiamo il pacchetto readxl usando la funzione library. Questo pacchetto contiene la funzione read_excel che ci permette di leggere i file Excel.
Successivamente, creiamo un oggetto chiamato my_data per archiviare i dati importati. Puoi scegliere qualsiasi nome per questo oggetto.
All'interno della funzione read_excel, forniamo diversi argomenti. L'argomento file specifica il percorso del file Excel. È necessario fornire qui il percorso file corretto.
L'argomento foglio consente di specificare il nome del foglio che si desidera importare. Se il tuo file Excel ha più fogli e vuoi importare un foglio specifico, fornisci qui il suo nome. In alternativa, puoi utilizzare il numero di indice del foglio.
L'argomento intervallo è facoltativo e consente di specificare un intervallo all'interno del foglio da importare. Ad esempio, "A1:E10" importa i dati dalla cella A1 alla E10. Se non specifichi un intervallo, verrà importato l'intero foglio.
L'argomento na viene utilizzato per specificare la rappresentazione dei valori mancanti. In questo caso, lo impostiamo su "NA", che è la rappresentazione predefinita del valore mancante in R. Puoi personalizzarlo in base a come i tuoi valori mancanti sono rappresentati nel file Excel.
Dopo aver incollato il codice nello script R, puoi eseguirlo per importare i dati. I dati importati verranno archiviati nell'oggetto my_data e potrai procedere con l'analisi dei dati, la visualizzazione o qualsiasi altra operazione che devi eseguire.
Vale la pena notare che ci sono ulteriori argomenti e opzioni che puoi esplorare per la funzione read_excel. Puoi fare riferimento alla documentazione della funzione digitando ?read_excel nella console R, che fornirà maggiori dettagli sulle opzioni disponibili.
Se sei seriamente intenzionato ad apprendere l'analisi dei dati e desideri esplorare ulteriormente la programmazione R, ti invito a iscriverti a questo canale e a fare clic sulla campanella di notifica per ricevere aggiornamenti sui video futuri.
Spero che questa spiegazione ti aiuti a capire come importare dati da Excel in R usando il pacchetto readxl. Se hai altre domande, non esitare a chiedere!
Programmazione R per principianti. Manipola i dati usando il tidyverse: seleziona, filtra e muta.
Programmazione R per principianti. Manipola i dati usando il tidyverse: seleziona, filtra e muta.
Bentornati alla nostra Programmazione 101! In questo corso scoprirai che R non è solo potente e utile, ma è anche divertente e relativamente facile da usare. Quindi, resta con me mentre ci immergiamo nel mondo della programmazione R.
Questo video fa parte della nostra serie di programmazione per principianti, in cui ci concentriamo sui fondamenti. In questo particolare video, ti insegnerò come accedere e utilizzare i set di dati esistenti all'interno di R. R viene fornito in bundle con vari set di dati che puoi utilizzare per esercitare le tue abilità di manipolazione, analisi e statistica dei dati.
Per iniziare, voglio che replichi l'analisi che ti guiderò in questo video. Puoi accedere al set di dati e seguirlo a casa. La pratica pratica è il modo migliore per imparare.
Prima di iniziare, assicuriamoci di aver installato i pacchetti necessari. In questo caso, useremo il pacchetto "tidyverse". Se non l'hai ancora installato, devi farlo solo una volta. Tuttavia, per ogni nuova sessione, dovrai caricare il pacchetto utilizzando le funzioni require o library. Eseguiamo il comando library(tidyverse) per caricare il pacchetto.
Ora che abbiamo caricato il pacchetto, procediamo. Lavoreremo con il set di dati di Star Wars, che è uno dei set di dati aggiuntivi forniti con il pacchetto "tidyverse". Per visualizzare un elenco di tutti i set di dati disponibili in R, è possibile utilizzare la funzione data(). Basta digitare data() e premere invio.
In questa analisi, siamo interessati ad esplorare la salute dei personaggi nei film di Star Wars. Come medico, un modo per valutare la salute è guardare l'indice di massa corporea (BMI), che viene calcolato dividendo la massa in chilogrammi per l'altezza in metri quadrati. Vogliamo indagare se c'è una differenza nel BMI tra maschi e femmine. Inoltre, ci concentreremo sui personaggi umani ed escluderemo i droidi dalla nostra analisi.
Cominciamo l'analisi. Useremo l'operatore pipe %>% dal pacchetto "tidyverse", che ci permette di concatenare più operazioni. Ogni riga di codice rappresenta una fase della nostra analisi.
Innanzitutto, specificheremo che stiamo lavorando con il set di dati di Star Wars utilizzando l'operatore pipe. Il set di dati contiene molte variabili, ma vogliamo lavorare solo con un sottoinsieme di esse. Per semplificare il set di dati, possiamo utilizzare la funzione select() per scegliere variabili specifiche. Nel nostro caso, siamo interessati alle variabili "genere", "massa", "altezza" e "specie". Il codice sarà select (sesso, massa, altezza, specie).
Successivamente, vogliamo filtrare i caratteri non umani dal set di dati. Possiamo usare la funzione filter() per raggiungere questo obiettivo. Specifichiamo che vogliamo includere solo le osservazioni in cui la specie è uguale a "umana". Il codice sarà filter(species == "human").
Dopo aver filtrato il set di dati, potremmo avere valori mancanti che vogliamo rimuovere. In questo video non approfondiremo i dettagli della gestione dei dati mancanti, quindi utilizziamo la funzione na.omit() per rimuovere eventuali righe con valori mancanti. Il codice sarà na.omit().
Ora dobbiamo convertire la variabile altezza da centimetri a metri. Possiamo usare la funzione mutate() per creare una nuova variabile o modificarne una esistente. Divideremo l'altezza per 100 per convertirla in metri. Il codice sarà mutato (altezza = altezza / 100).
Infine, vogliamo calcolare il BMI per ogni carattere. Useremo di nuovo la funzione mutate() per creare una nuova variabile chiamata "BMI". La formula per calcolare il BMI è massa/altezza^2. Il codice sarà
mutate(BMI = mass / height^2)`.
A questo punto, abbiamo preparato il nostro set di dati e calcolato il BMI per ogni carattere. Ora, concentriamoci sul confronto del BMI tra maschi e femmine nell'universo di Star Wars. Per fare questo, abbiamo bisogno di raggruppare i dati per genere e quindi riassumere il BMI medio per ciascun gruppo.
Usando l'operatore pipe, concatenamo un'altra operazione. Useremo la funzione group_by() per raggruppare i dati in base alla variabile "gender". Il codice sarà group_by(sesso).
Successivamente, utilizzeremo la funzione summary() per calcolare il BMI medio all'interno di ciascun gruppo di genere. Creeremo una nuova variabile chiamata "average BMI" utilizzando il codice summary(average_BMI = mean(BMI)).
Ora, se eseguiamo insieme l'intero codice, otterremo la tabella riassuntiva che mostra il BMI medio per maschi e femmine nell'universo di Star Wars.
Per riassumere la nostra analisi:
Nella tabella riassuntiva, puoi osservare che il BMI medio per le donne nell'universo di Star Wars è 22, mentre per i maschi è 26. Ciò suggerisce che, in media, i maschi hanno un BMI leggermente più alto, indicando una tendenza al sovrappeso .
Ti incoraggio a seguire questa analisi, passo dopo passo, sul tuo computer utilizzando il set di dati di Star Wars. La pratica pratica rafforzerà la tua comprensione dei concetti di programmazione R. Sentiti libero di lasciare un commento nella descrizione qui sotto per condividere la tua esperienza con l'analisi.
Ricorda, l'apprendimento della programmazione R è un viaggio entusiasmante e ogni analisi che esegui migliorerà le tue capacità. Resta sintonizzato per contenuti più coinvolgenti nella nostra serie Programming 101.
Tipi di dati nella programmazione R
Tipi di dati nella programmazione R
Bentornati al nostro tutorial Programmazione 101! Oggi approfondiremo l'argomento dei tipi di dati. Comprendere i diversi tipi di dati è fondamentale per una programmazione efficace. Mentre ci sono molti tipi, ci concentreremo sui cinque più importanti. Toccheremo anche brevemente altri tipi. Inoltre, impareremo come modificare il tipo di dati di una variabile in R ed esploreremo come aggiungere livelli a un fattore. Quindi, resta con noi e tuffiamoci subito!
Se sei qui per conoscere la programmazione R, sei nel posto giusto. Su questo canale YouTube, forniamo video di programmazione completi che coprono una vasta gamma di argomenti. In questo tutorial, discuteremo quattro principali tipi di dati: nome, altezza, età e peso.
Il primo tipo è "nome", che rappresenta i dati nominali. In R, lo classifichiamo come tipo di dati carattere poiché è costituito da testo. Il tipo successivo è "altezza", che è anche dati categorici, ma ha un ordine specifico. In R, ci riferiamo a questo come dato ordinale e lo rappresentiamo come un fattore. I fattori ci permettono di assegnare diversi livelli alla variabile.
Andando avanti, abbiamo "età", che è un numero intero. In R, lo classifichiamo come tipo di dati intero. Infine, abbiamo il "peso", che può essere qualsiasi valore numerico compreso tra numeri interi. In R, la consideriamo una variabile numerica.
Per esaminare la struttura del nostro data frame, che è un oggetto chiamato "friends" nel nostro ambiente, possiamo usare la funzione str(). Eseguendo str(friends), possiamo visualizzare la struttura del nostro frame di dati nella console. R fornisce informazioni sul tipo di dati di ciascuna variabile nel frame di dati. Notiamo che la variabile "nome" è identificata correttamente come carattere, ma "altezza", "età" e "peso" sono classificate rispettivamente come caratteri e numeri.
Per modificare il tipo di dati della variabile "altezza" da carattere a fattore, utilizziamo la funzione as.factor(). Il codice friends$height <- as.factor(friends$height) convertirà la variabile "height" in un fattore e aggiornerà il data frame di conseguenza.
Allo stesso modo, se vogliamo cambiare il tipo di dati della variabile "età" in un numero intero, possiamo usare la funzione as.integer(). Il codice friends$age <- as.integer(friends$age) convertirà la variabile "age" in un numero intero.
Ora concentriamoci sull'aggiunta di livelli alla variabile "altezza". Per impostazione predefinita, R assegna i livelli a una variabile fattore in ordine alfabetico. Tuttavia, se vogliamo cambiare l'ordine, possiamo usare la funzione level(). Ad esempio, per impostare i livelli di "altezza" come "breve", "medio" e "alto", possiamo usare il codice level(friends$height) <- c("breve", "medio", "alto ").
Una volta eseguito il codice, possiamo eseguire nuovamente il comando str(friends) per verificare le modifiche. Ora, possiamo osservare che la variabile "altezza" è un fattore con livelli "breve", "medio" e "alto", come intendevamo.
Oltre ai quattro tipi discussi, esiste un altro importante tipo di dati chiamato "logico". Una variabile logica può essere utilizzata per memorizzare valori vero/falso. Possiamo usare operazioni logiche per confrontare variabili e generare nuove variabili logiche basate sul confronto.
Ad esempio, possiamo creare una nuova variabile logica chiamata "old" per determinare se gli individui nel nostro data frame hanno più di 23 anni. Usando il codice friends$old <- friends$age > 23, confrontiamo la variabile "age" con la valore 23 e assegnare il risultato alla "vecchia" variabile.
Esaminando la classe della "vecchia" variabile usando class(friends$old), possiamo confermare che si tratta effettivamente di una variabile logica.
In questo tutorial, abbiamo trattato i cinque tipi di dati più importanti: carattere, fattore, numero intero, numerico e logico. Questi tipi serviranno come base per il tuo viaggio di analisi dei dati. Tuttavia, tieni presente che esistono altri tipi di dati, come dati di data e ora, che esploreremo nei video futuri.
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Grazie per esserti unito a noi in questo tutorial sulla programmazione 101. Ci auguriamo che tu l'abbia trovato informativo e utile. Resta curioso e continua ad esplorare l'affascinante mondo della programmazione!
Programmazione R per principianti: rinominare le variabili e riordinare le colonne. Pulizia e manipolazione dei dati.
Programmazione R per principianti: rinominare le variabili e riordinare le colonne. Pulizia e manipolazione dei dati.
Bentornati, appassionati! Nel tutorial di oggi, ci immergeremo nell'entusiasmante argomento della ridenominazione e del riordino delle colonne in R. È semplicissimo, quindi resta e preparati a migliorare le tue abilità di programmazione R. Se sei appassionato di imparare la programmazione R, sei nel posto giusto. Il nostro canale YouTube copre una vasta gamma di argomenti di programmazione, fornendo preziosi approfondimenti e tutorial.
Per dimostrare il processo, utilizzeremo il set di dati di Star Wars. Questo set di dati è perfetto per esercitarsi e seguire i passaggi che ti mostrerò oggi. Iniziamo ottenendo il set di dati di Star Wars sul tuo computer in modo da poterlo seguire passo dopo passo.
Se non l'hai già fatto, dovrai installare il pacchetto tidyverse. Questo pacchetto è una potente raccolta di pacchetti R progettati per la manipolazione e l'analisi dei dati. Una volta installato, puoi utilizzare la funzione library() o require() per caricare il pacchetto tidyverse e accedere alle sue funzionalità. Il pacchetto tidyverse include il set di dati di Star Wars, che useremo.
Creiamo un nuovo oggetto chiamato SW per lavorare con il set di dati di Star Wars. Useremo l'operatore di assegnazione (<-) per assegnare il set di dati di Star Wars all'oggetto SW. Questo ci consente di apportare modifiche e sperimentare senza modificare il set di dati originale. Premi invio per eseguire il codice e se fai clic sull'oggetto SW nell'ambiente, vedrai il set di dati visualizzato.
Ora, una delle fantastiche funzionalità del tidyverse è l'operatore pipe %>%, che ci consente di concatenare le operazioni. Lo useremo per selezionare colonne specifiche dal set di dati. Ad esempio, supponiamo di volere solo le colonne per nome, altezza e massa. Possiamo usare la funzione select() e specificare i nomi delle colonne che desideriamo. Premi invio per eseguire il codice, e se clicchi sull'oggetto SW, noterai che ora contiene solo le colonne selezionate.
Se volessimo includere colonne aggiuntive, possiamo aggiungerle all'interno della funzione select(). Ad esempio, se volessimo aggiungere la colonna del genere, potremmo modificare il codice in select(name, mass, height, gender). In questo modo, il set di dati risultante includerebbe le colonne specificate nell'ordine fornito.
Ora, supponiamo di voler dare alle colonne nomi diversi. È qui che torna utile la funzione rename(). Utilizzando l'operatore pipe %>%, possiamo concatenare le operazioni. Inizieremo specificando il nuovo nome che vogliamo assegnare a una colonna, seguito dal segno = e quindi dal nome della colonna originale. Ad esempio, rinominiamo la colonna "massa" in "peso". Eseguendo il codice, vedrai che il nome della colonna è stato modificato di conseguenza nel set di dati SW.
In questo modo, puoi facilmente rinominare le colonne e persino modificarne l'ordine all'interno del set di dati utilizzando la funzione select(). L'operatore pipe %>% consente un flusso regolare di operazioni, migliorando la leggibilità e l'efficienza del codice.
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