R Language
интроспекция

Функции для изучения переменных

Часто в R вам понадобятся сведения об объекте или переменной, с которыми вы работаете. Это может быть полезно при чтении чужого кода или даже вашего собственного, особенно при использовании новых для вас пакетов.

Предположим, что мы создаем переменную a :

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

Какой тип данных это? Вы можете узнать

> class(a)
[1] "matrix"

Это матрица, поэтому над ней будут работать матричные операции:

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

Каковы размеры ? a

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

Другими полезными функциями, которые работают для разных типов данных, являются head , tail и 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

Они гораздо полезнее для больших объектов (например, больших наборов данных). str также отлично подходит для изучения вложенности списков. Теперь измените a так:

a <- c(a)

Класс остается прежним?

> class(a)
[1] "integer"

Нет, a не матрица. Я не получу хороший ответ, если я попрошу размеры сейчас:

> dim(a)
NULL

Вместо этого я могу задать длину:

> length(a)
[1] 9

Что теперь:

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

Часто вы можете работать с data.frames :

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

См. Имена переменных:

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

Эти функции могут помочь во многих отношениях при использовании R