Introducción a los tipos de datos R
R es un lenguaje de programación que ayuda a realizar análisis estadísticos y ahora se ha convertido en estándar para la computación estadística. Y viene con algunas funciones predefinidas para realizar diversas tareas. El conocimiento del álgebra lineal será un valor agregado, ya que es útil en los cálculos de R y de matriz. 'R' utiliza interfaces de línea de comandos y acepta comandos para trabajar en él mediante un indicador>. Comprendamos los tipos de datos R.
Explicar los tipos de datos R
La programación de R admite varios tipos de datos como escalares, matrices, listas, marcos de datos y vectores. Todo en R se considera un objeto, significa que almacena y procesa operaciones en objetos). La característica clave de R es que un proceso diferente se realiza con diferentes tipos de objetos. La mayoría de los comandos en R implica aplicar funciones a los objetos. Las variables no requieren una declaración, en lugar de asignar una secuencia de números a los vectores se puede hacer.
Aprendamos los tipos uno por uno:
1. Vector
Vector tiene un conjunto de valores con los mismos tipos (colección de elementos ordenados) representados en una dimensión. La clase del vector está determinada por el tipo de las entradas realizadas. Cuando se crea un vector para más de un elemento, la función c () se utiliza para concatenar todos los elementos en un solo vector. Los vectores son una cadena de números numéricos, secuenciales o números aleatorios. Las variedades vectoriales son el carácter, entero, numérico, complejo, lógico (verdadero, falso). Estas son conversiones implícitas. Algunas de las funciones de las cinco funciones del vector son length (), class (x), is.logical (x), is.null, rep ().
Ejemplo
A continuación, podemos ver ejemplos básicos de vectores:
- Aritmética de vectores: los vectores numéricos se realizan en expresiones aritméticas para hacer cálculos para dar otro vector. También se realizan operaciones estadísticas que dan entradas como max, min, var mean.
Código:
>y <-c (1, 2, 2.5, 3)
>y +2
Salida:
La declaración anterior proporciona la salida utilizando la función c () que agrega la variable t a 2.
- La longitud del vector se calcula mediante la función len ().
Código:
> len (y)
Salida:
- Vectores lógicos: Comparación de dos números con valores lógicos como Verdadero, falso, NA. Los operadores lógicos para satisfacer ciertas condiciones incluyen <,, > =, ==, ! = Para desigualdad.
Ejemplo 1
Código:
> v <- seq ( -2, 2)
> l 0
> l
Salida:
Ejemplo 2
Código:
>x=c (3, 6, 1, 2)
>x>2
Salida:
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)
- Crear un vector
Código:
color <- c ('blue', 'pink', 'white')
print (color)
- Para mostrar la clase del vector
Código:
print ((class (color))
Salida:
En el programa anterior (1) este denota el primer elemento del vector.
2. Factor
El factor agrega códigos numéricos junto con el nivel de caracteres. En simple, define datos categóricos con conjuntos ordenados y desordenados. Se definen utilizando el factor de función (). Almacenar datos en un factor ayuda a almacenar datos de manera eficiente en el modelado estadístico.
Ejemplo 1
Código:
>f = factor (c(1, 6, 2, 4, 7, 1, 6, 7, 8)
> print (f)
Salida:
Ejemplo 2
Código:
> k = factor (c( 2, 0, 2, 0, 0, 0 ), levels =c(0, 2), labels =c( “ prince “, ”princess”))
>k
Salida:
3. Matriz
En R, la matriz de programación es un elemento bidimensional con vectores numéricos y de caracteres, simplemente un vector atómico con el número de filas y columnas. Tres formas de crear una matriz son mediante el uso de la función matriz (), la conversión del vector en la matriz y los vectores de unión. Algunas funciones útiles aquí son:
- rbind () y cbind (): combina o une columnas y filas.
- dim (): configuración de dimensiones.
Sintaxis:
variable <- matrix(vector, n rows, n columns, split by row or column)
Aquí, si es cierto, se divide por filas, retornos falsos divididos por columnas.
Ejemplo 1
- Considera una matriz.
Código:
>x = matrix(c (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8) 2, 4, true)
> print (x)
Salida:
Ejemplo 2
- Considerando Bind.
Código:
a <- 1:4
b<- 10 :13
cbind( a, b)
a b
Salida:
4. Lista
La lista almacena objetos y los elementos pueden ser un carácter, matrices, matrices, numéricos. también puede consistir en otra lista como elemento.
Sintaxis:
variable <- list (list items)
Ejemplo de una lista R:
Código:
>lak = list (23, “hi”, cos, list (5L, ” l”))
>print (lak)
Salida:
Ejemplo considerando copias de tres vectores:
Código:
>a =c(3, 5, 6)
> b =c(“aa”, ”cc”, ”ee”)
> x=c (true, false, true)
> y=list(a, b, x)
Por lo tanto, y contiene las copias de a, b, x.
5. Marco de datos
Los marcos de datos son bidimensionales con un grupo de vectores de igual longitud. Es un tipo especial de lista con una lista de formato rectangular. El factor clave es almacenar tablas de datos. Se crean utilizando una función de datos. el marco ().
Sintaxis:
variable <- data.frame ( list 1, list 2… list N)
Ejemplo 1
Veamos un ejemplo del marco de datos en R.
Código:
>X= data.frame( values =c(20, 50, 10), name =c(' Gri', 'Tom', 'jeff'))
> print(X) values Name
Salida:
Incluso podemos usar marcos de datos integrados. En el que el elemento superior define un encabezado, seguido de filas y columnas de datos. Para ver la vista previa, podemos usar la función de cabeza antes.
Ejemplo 2
Código:
>computer
Date intel speed data
hp 1990 8081 MHZ 8
acer 2001 80286 Mhz 16
Para definir la clase de la inteligencia:
>computer (('intel'))
Salida:
Conclusión
En este artículo, hemos revisado diferentes tipos de datos R que se utilizan en la programación. Para hacer cualquier aplicación necesitamos variables para almacenar los valores y todas estas variables son necesarias para asignar tipos de datos. Estos tipos de datos se utilizan en el análisis de datos. La comprensión de los tipos de datos ayuda durante la depuración con fines computacionales.
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