R Language
Selbstbeobachtung

Funktionen zum Lernen von Variablen

In R möchten Sie oft etwas über ein Objekt oder eine Variable wissen, mit der Sie arbeiten. Dies kann hilfreich sein, wenn Sie den Code einer anderen Person oder sogar Ihren eigenen Code lesen, insbesondere wenn Sie für Sie neue Pakete verwenden.

Angenommen, wir erstellen eine Variable a :

a <- matrix(1:9, 3, 3)

Welcher Datentyp ist das? Sie können es mit herausfinden

> class(a)
[1] "matrix"

Es ist eine Matrix, also arbeiten Matrixoperationen daran:

> a %*% t(a)
      [,1] [,2] [,3]
[1,]   66   78   90
[2,]   78   93  108
[3,]   90  108  126  

Was sind die Dimensionen a ?

> dim(a)
[1] 3 3
> nrow(a)
[1] 3
> ncol(a)
[2] 3

Andere nützliche Funktionen, die für verschiedene Datentypen funktionieren, sind head , tail und str :

> head(a, 1)
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    4    7
> tail(a, 1)
     [,1] [,2] [,3]
[3,]    3    6    9
> str(a)
int [1:3, 1:3] 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Dies ist bei großen Objekten (z. B. großen Datensätzen) viel nützlicher. str eignet sich auch gut zum Lernen der Verschachtelung von Listen. Jetzt neu formt a in etwa so:

a <- c(a)

Bleibt die Klasse gleich?

> class(a)
[1] "integer"

Nein, a ist keine Matrix mehr. Ich bekomme keine gute Antwort, wenn ich jetzt nach Abmessungen frage:

> dim(a)
NULL

Stattdessen kann ich nach der Länge fragen:

> length(a)
[1] 9

Was ist mit jetzt:

> class(a * 1.0)
[1] "numeric"

Oft können Sie mit data.frames :

a <- as.data.frame(a)
names(a) <- c("var1", "var2", "var3")

Siehe die Variablennamen:

> names(a)
[1] "var1" "var2" "var3"

Diese Funktionen können bei der Verwendung von R viele Arten helfen.