Introdução aos tipos de dados R
R é uma linguagem de programação que ajuda na realização de análises estatísticas e agora se tornou padrão na computação estatística. E vem com algumas funções predefinidas para executar várias tarefas. O conhecimento da álgebra linear será um valor agregado, pois é útil nos cálculos de R e matriz. 'R' usa interfaces de linha de comando e aceita comandos para trabalhar usando um prompt>. Vamos entender os tipos de dados R.
Explicar tipos de dados R
A programação R suporta vários tipos de dados, como escalares, matrizes, listas, vetores e quadros de dados. Tudo em R é considerado um objeto, significa que ele armazena e processa operações em objetos). A principal característica do R é que um processo diferente é realizado com diferentes tipos de objetos. A maioria dos comandos em R envolve a aplicação de funções aos objetos. As variáveis não requerem uma declaração, em vez de atribuir uma sequência de números aos vetores pode ser feita.
Vamos aprender os tipos, um por um:
1. Vetor
O vetor tem um conjunto de valores com os mesmos tipos (coleção de elementos ordenados) representados em uma dimensão. A classe do vetor é determinada pelo tipo das entradas feitas. Quando um vetor é criado para mais de um elemento, a função c () é usada para concatenar todos os elementos juntos em um único vetor. Os vetores são uma sequência de números numéricos, seqüenciais ou aleatórios. As variedades de vetor são o caractere, inteiro, numérico, complexo, lógico (verdadeiro, falso). Estas são conversões implícitas. Algumas das funções de cinco funções vetoriais são length (), class (x), is.logical (x), is.null, rep ().
Exemplo
Abaixo, podemos ver exemplos vetoriais básicos:
- Aritmética do vetor: vetores numéricos são executados em expressões aritméticas para fazer cálculos para fornecer outro vetor. Também são realizadas operações estatísticas que fornecem entradas como max, min, var mean.
Código:
>y <-c (1, 2, 2.5, 3)
>y +2
Resultado:
A instrução acima fornece a saída usando a função c () que adiciona a variável t a 2.
- O comprimento do vetor é calculado pela função len ().
Código:
> len (y)
Resultado:
- Vetores lógicos: comparação de dois números com valores lógicos como True, false, NA. Operadores lógicos para satisfazer certas condições incluem <,, > =, ==, ! = Para desigualdade.
Exemplo 1
Código:
> v <- seq ( -2, 2)
> l 0
> l
Resultado:
Exemplo 2
Código:
>x=c (3, 6, 1, 2)
>x>2
Resultado:
Código:
rep () – to create replicate values.
rep(1, 3)
rep( 3:6, 2)
rep( 1:3, each =2)
rep(1:3, times=2, each =2)
- Criar um vetor
Código:
color <- c ('blue', 'pink', 'white')
print (color)
- Para exibir a classe do vetor
Código:
print ((class (color))
Resultado:
No programa acima (1), este indica o primeiro elemento do vetor.
2. Fator
O fator adiciona códigos numéricos junto com o nível de caractere. De maneira simples, define dados categóricos com conjuntos ordenados e não ordenados. Eles são definidos usando o fator de função (). Armazenar dados em um fator ajuda a armazenar dados de maneira eficiente na modelagem estatística.
Exemplo 1
Código:
>f = factor (c(1, 6, 2, 4, 7, 1, 6, 7, 8)
> print (f)
Resultado:
Exemplo 2
Código:
> k = factor (c( 2, 0, 2, 0, 0, 0 ), levels =c(0, 2), labels =c( “ prince “, ”princess”))
>k
Resultado:
3. Matriz
Em R, a matriz de programação é um elemento bidimensional com vetores numéricos e de caracteres, simplesmente um vetor atômico com o número de linhas e colunas. Três maneiras de criar uma matriz são usando a função matrix (), conversão do vetor na matriz e vetores de ligação. Algumas funções úteis aqui são:
- rbind () e cbind (): combina ou vincula colunas e linhas.
- dim (): definindo dimensões.
Sintaxe:
variable <- matrix(vector, n rows, n columns, split by row or column)
Aqui, se for verdade, divide por linha, retornos falsos divididos por colunas.
Exemplo 1
- Considere uma matriz.
Código:
>x = matrix(c (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8) 2, 4, true)
> print (x)
Resultado:
Exemplo 2
- Considerando Bind.
Código:
a <- 1:4
b<- 10 :13
cbind( a, b)
a b
Resultado:
4. Lista
Armazenar listas Os objetos e os elementos podem ser um caractere, matrizes, matrizes, numéricos. também pode consistir em outra lista como um item.
Sintaxe:
variable <- list (list items)
Exemplo de uma lista R:
Código:
>lak = list (23, “hi”, cos, list (5L, ” l”))
>print (lak)
Resultado:
Exemplo Considerando cópias de três vetores:
Código:
>a =c(3, 5, 6)
> b =c(“aa”, ”cc”, ”ee”)
> x=c (true, false, true)
> y=list(a, b, x)
Portanto, y mantém as cópias de a, b, x.
5. Quadro de Dados
Os quadros de dados são bidimensionais com um grupo de vetores de igual comprimento. É um tipo especial de lista com uma lista de formato retangular. O principal fator é armazenar tabelas de dados. Eles são criados usando os dados de uma função. a moldura ().
Sintaxe:
variable <- data.frame ( list 1, list 2… list N)
Exemplo 1
Vamos ver um exemplo do quadro de dados em R.
Código:
>X= data.frame( values =c(20, 50, 10), name =c(' Gri', 'Tom', 'jeff'))
> print(X) values Name
Resultado:
Até nós podemos usar quadros de dados embutidos. Em que elemento superior define um cabeçalho, seguido por linhas e colunas de dados. Para ver a pré-visualização, podemos usar a função head antes.
Exemplo 2
Código:
>computer
Date intel speed data
hp 1990 8081 MHZ 8
acer 2001 80286 Mhz 16
Para definir a classe da intel:
>computer (('intel'))
Resultado:
Conclusão
Neste artigo, passamos por diferentes tipos de dados R que são usados na programação. Para fazer qualquer aplicação, precisamos de variáveis para armazenar os valores e todas essas variáveis são necessárias para atribuir tipos de dados. Esses tipos de dados são usados na análise de dados. Compreender os tipos de dados ajuda durante a depuração para fins computacionais.
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