Datentypen in R mit Beispiel

Was sind die Datentypen in R?

Following sind die Datentypen oder Datenstrukturen in der R-Programmierung:

  • Skalare
  • Vektoren (numerisch, zeichenhaft, logisch)
  • Matrizen
  • Datenrahmen
  • Listen

Grundtypen

  • 4.5 ist ein Dezimalwert namens Numerik.
  • 4 ist ein natürlicher Wert namens ganze Zahlen. Auch ganze Zahlen sind Zahlen.
  • TRUE oder FALSE ist ein aufgerufener boolescher Wert logisch binäre Operatoren in R.
  • Der Wert in „“ oder „“ ist Text (Zeichenfolge). Sie heißen Zeichen.

Mit der Klassenfunktion können wir den Typ einer Variablen überprüfen

Beispiel 1

# Declare variables of different types
# Numeric
x <- 28
class(x)

Ausgang:

## [1] "numeric"

Beispiel 2

# String
y <- "R is Fantastic"
class(y)

Ausgang:

## [1] "character"

Beispiel 3

# Boolean
z <- TRUE
class(z)

Ausgang:

## [1] "logical"

Variablen

Variablen gehören zu den grundlegenden Datentypen in R, die Werte speichern, und sind eine wichtige Komponente in R Programmierung, insbesondere für a Datenwissenschaftler. Eine Variable in R-Datentypen kann eine Zahl, ein Objekt, ein statistisches Ergebnis, einen Vektor, einen Datensatz, eine Modellvorhersage und praktisch alles speichern, was R ausgibt. Wir können diese Variable später verwenden, indem wir einfach den Namen der Variablen aufrufen.

Um variable Datenstrukturen in R zu deklarieren, müssen wir einen Variablennamen zuweisen. Der Name sollte kein Leerzeichen enthalten. Wir können _ verwenden, um eine Verbindung zu Wörtern herzustellen.

Um der Variablen in Datentypen in der R-Programmierung einen Wert hinzuzufügen, verwenden Sie <- oder =.

Hier ist die Syntax:

# First way to declare a variable:  use the `<-`
name_of_variable <- value
# Second way to declare a variable:  use the `=`
name_of_variable = value

In der Befehlszeile können wir Folgendes schreibenwing Codes, um zu sehen, was passiert:

Beispiel 1

# Print variable x
x <- 42
x

Ausgang:

## [1] 42

Beispiel 2

y  <- 10
y

Ausgang:

## [1] 10

Beispiel 3

# We call x and y and apply a subtraction
x-y

Ausgang:

## [1] 32

Vektoren

Ein Vektor ist ein eindimensionales Array. Wir können einen Vektor mit allen grundlegenden R-Datentypen erstellen, die wir zuvor gelernt haben. Der einfachste Weg, Vektordatenstrukturen in R zu erstellen, ist die Verwendung des c-Befehls.

Beispiel 1

# Numerical
vec_num <- c(1, 10, 49)
vec_num

Ausgang:

## [1]  1 10 49

Beispiel 2

# Character 
vec_chr <- c("a", "b", "c")
vec_chr

Ausgang:

## [1] "a" "b" "c"

Beispiel 3

# Boolean 
vec_bool <-  c(TRUE, FALSE, TRUE)
vec_bool

Ausgang:

##[1] TRUE FALSE TRUE

Wir können arithmetische Berechnungen für binäre Vektoroperatoren in R durchführen.

Beispiel 4

# Create the vectors
vect_1 <- c(1, 3, 5)
vect_2 <- c(2, 4, 6)
# Take the sum of A_vector and B_vector
sum_vect <- vect_1 + vect_2
# Print out total_vector
sum_vect

Ausgang:

[1]  3  7 11

Beispiel 5

In R ist es möglich, einen Vektor zu zerschneiden. In manchen Fällen interessieren uns nur die ersten fünf Zeilen eines Vektors. Mit dem Befehl [1:5] können wir den Wert 1 bis 5 extrahieren.

# Slice the first five rows of the vector
slice_vector <- c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)
slice_vector[1:5]

Ausgang:

## [1] 1 2 3 4 5

Beispiel 6

Der kürzeste Weg, einen Wertebereich zu erstellen, ist die Verwendung von: zwischen zwei Zahlen. Aus dem obigen Beispiel können wir beispielsweise c(1:10) schreiben, um einen Vektor mit einem Wert von eins bis zehn zu erstellen.

# Faster way to create adjacent values
c(1:10)

Ausgang:

## [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10

R Arithmetische Operatoren

Wir werden zunächst die grundlegenden arithmetischen Operatoren in R-Datentypen sehen. Following sind die arithmetischen und booleschen Operatoren in der R-Programmierung, die für Folgendes stehen:

Operator Beschreibung
+ Zusatz
- Subtraktion
* Vervielfältigen
/ Division
^ oder ** Potenzierung

Beispiel 1

# An addition
3 + 4

Ausgang:

## [1] 7

Sie können den obigen R-Code einfach kopieren und in die Rstudio-Konsole einfügen. Der Ausgabe wird nach dem Zeichen # angezeigt. Zum Beispiel schreiben wir den Code print('Guru99'), die Ausgabe ist ##[1] Guru99.

Das ## bedeutet, dass wir die Ausgabe drucken und die Zahl in der eckigen Klammer ([1]) ist die Nummer der Anzeige

Die Sätze, die mit # beginnen Anmerkung. Wir können # in einem R-Skript verwenden, um jeden gewünschten Kommentar hinzuzufügen. R wird es während der Laufzeit nicht lesen.

Beispiel 2

# A multiplication
3*5

Ausgang:

## [1] 15

Beispiel 3

# A division
(5+5)/2

Ausgang:

## [1] 5

Beispiel 4

# Exponentiation
2^5

Ausgang:

Beispiel 5

## [1] 32
# Modulo
28%%6

Ausgang:

## [1] 4

Logische R-Operatoren

Mit logischen Operatoren möchten wir Werte innerhalb des Vektors basierend auf logischen Bedingungen zurückgeben. Following ist eine detaillierte Liste logischer Operatoren von Datentypen in der R-Programmierung

Logische Operatoren in R
Logische Operatoren in R

Die logischen Anweisungen in R werden in das [] eingeschlossen. Wir können so viele bedingte Anweisungen hinzufügen, wie wir möchten, müssen sie jedoch in Klammern einfügen. Wir können dieser Struktur folgen, um eine bedingte Anweisung zu erstellen:

variable_name[(conditional_statement)]

Dabei bezieht sich Variablenname auf die Variable, die wir für die Anweisung verwenden möchten. Wir erstellen die logische Anweisung, dh Variablenname > 0. Schließlich verwenden wir die eckige Klammer, um die logische Anweisung abzuschließen. Nachfolgend ein Beispiel für eine logische Aussage.

Beispiel 1

# Create a vector from 1 to 10
logical_vector <- c(1:10)
logical_vector>5

Ausgang:

## [1]FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE

In der obigen Ausgabe liest R jeden Wert und jede Kompares es zur Anweisung logical_vector>5. Wenn der Wert deutlich größer als fünf ist, ist die Bedingung TRUE, andernfalls FALSE. R gibt einen Vektor aus TRUE und FALSE zurück.

Beispiel 2

Im folgenden Beispiel möchten wir die Werte extrahieren, die nur die Bedingung „ist unbedingt größer als fünf“ erfüllen. Dazu können wir die Bedingung in eine eckige Klammer einschließen, vor der der Vektor steht, der die Werte enthält.

# Print value strictly above 5
logical_vector[(logical_vector>5)]

Ausgang:

## [1]  6  7  8  9 10

Beispiel 3

# Print 5 and 6
logical_vector <- c(1:10)
logical_vector[(logical_vector>4) & (logical_vector<7)]

Ausgang:

## [1] 5 6