📗 Struktury danych

▶️ Tematyka

Wektory (vector)

Funkcja rep()

Sampling - pobieranie próbek

Maskowanie dla wektorów

Indeksy dla wektorów

Typ czynnikowy (factor)

Macierze (matrix)

Maskowanie dla macierzy i ramek danych

Indeksy dla macierzy i ramek danych

Obliczenia macierzach

Przykłady

Tablice (array)

Ramki danych (data.frame)

Funkcja subset

Edytowanie danych

Listy (list)

📘 Wektory

Funkcja rep()

?rep

## uruchamianie serwera httpd dla pomocy ... wykonano

rep(1,100)  #Powielenie 1-ki sto razy.

##   [1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
##  [38] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
##  [75] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

rep(c(1,2,3),3)

## [1] 1 2 3 1 2 3 1 2 3

rep("pies",2)

## [1] "pies" "pies"

rep(c(1,2,3),each=3)

## [1] 1 1 1 2 2 2 3 3 3

# Jak uzyskać wektor liczb 9 8 7 9 8 7 2 2 2 1 1 1?

# 1 sposób
x1=rep(c(9,8,7),2)
x1

## [1] 9 8 7 9 8 7

x2=rep(c(2,1),each=3)
x2

## [1] 2 2 2 1 1 1

c(x1,x2)

##  [1] 9 8 7 9 8 7 2 2 2 1 1 1

# 2 sposób - kod w jednej linijce
c(rep(c(9,8,7),2),rep(c(2,1),each=3))

##  [1] 9 8 7 9 8 7 2 2 2 1 1 1

Sampling - pobieranie próbek

?sample
s1=sample(1:7,10,replace=T)
s1

##  [1] 3 6 4 6 7 3 3 3 4 7

# sample(1:7,10)    
# Wykonując kod pojawi się błąd, ponieważ zbiór, z którego pobieramy liczby jest za mały.

# Wektor s2 będzie pobierał 5 liczb z wektora liczb pierwszych z przedziału od 1 do 20.
s2<-sample(c(2,3,5,7,11,13,17,19),5)
s2

## [1] 13  5  3 19 11

s3<-sample(1:4,15,prob=c(0.4,0.1,0.3,0.2),replace=T)
s3

##  [1] 1 2 4 1 1 1 1 1 4 1 1 4 1 1 3

Maskowanie dla wektorów

x=c(19,23,27,15,43)
x

## [1] 19 23 27 15 43

M=c(T,F,F,T,T)
M

## [1]  TRUE FALSE FALSE  TRUE  TRUE

x[M]

## [1] 19 15 43

Indeksy dla wektorów

x[2]

## [1] 23

x[2:5]

## [1] 23 27 15 43

x[c(1,5)]

## [1] 19 43

x[length(x)]

## [1] 43

x[c(1,length(x))]

## [1] 19 43

x[-2]

## [1] 19 27 15 43

x[-c(1,3)]

## [1] 23 15 43

x[-(1:3)]

## [1] 15 43

x[4]=-1

x[-4]=0
x

## [1]  0  0  0 -1  0

x=c(19,23,27,15,43)
x

## [1] 19 23 27 15 43

x>20

## [1] FALSE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE

x[x>20]

## [1] 23 27 43

📘 Typ czynnikowy (factor)

x=c("pop","rock","rap","rap")
class(x)

## [1] "character"

f<-factor(x)
f

## [1] pop  rock rap  rap 
## Levels: pop rap rock

factor(x,exclude="pop")

## [1] <NA> rock rap  rap 
## Levels: rap rock

f=factor(x,label=c("1 gatunek","2 gatunek","3 gatunek"))
f

## [1] 1 gatunek 3 gatunek 2 gatunek 2 gatunek
## Levels: 1 gatunek 2 gatunek 3 gatunek

f1=factor(c(1,2,1,3,1,2),levels=1:4)
f1

## [1] 1 2 1 3 1 2
## Levels: 1 2 3 4

levels(f1)=c("nie podoba mi się","średnie","okej","super")
f1

## [1] nie podoba mi się średnie           nie podoba mi się okej             
## [5] nie podoba mi się średnie          
## Levels: nie podoba mi się średnie okej super

summary(f1)

## nie podoba mi się           średnie              okej             super 
##                 3                 2                 1                 0

f1[length(f1)]="super"
f1

## [1] nie podoba mi się średnie           nie podoba mi się okej             
## [5] nie podoba mi się super            
## Levels: nie podoba mi się średnie okej super

summary(f1)

## nie podoba mi się           średnie              okej             super 
##                 3                 1                 1                 1

as.numeric(f1)

## [1] 1 2 1 3 1 4

📘 Macierze (matrix)

a=1:5
b=5:1
c=c(1,2,34,5,0)
a;b;c

## [1] 1 2 3 4 5

## [1] 5 4 3 2 1

## [1]  1  2 34  5  0

m1=cbind(a,c,b)
m2=rbind(c,b,a)
m3=cbind(m1,c)

# cbind(m1,m2) 
# Niewykonalne ze względu na różne wymiary obiektów.

?matrix

m4=matrix(0,ncol=4,nrow=3)
m4

##      [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,]    0    0    0    0
## [2,]    0    0    0    0
## [3,]    0    0    0    0

m5=matrix(1:12,nrow=3,ncol=4)
m5

##      [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,]    1    4    7   10
## [2,]    2    5    8   11
## [3,]    3    6    9   12

matrix(1:12,nrow=3,ncol=4,byrow=T)

##      [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,]    1    2    3    4
## [2,]    5    6    7    8
## [3,]    9   10   11   12

diag(4)

##      [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,]    1    0    0    0
## [2,]    0    1    0    0
## [3,]    0    0    1    0
## [4,]    0    0    0    1

diag(c(4,3,2,3))

##      [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,]    4    0    0    0
## [2,]    0    3    0    0
## [3,]    0    0    2    0
## [4,]    0    0    0    3

Maskowanie dla macierzy i ramek danych

k=c(F,F,F,T)
w=c(F,F,T)

m5[w,k]

## [1] 12

Indeksy dla macierzy i ramek danych

m5[3,2] #Wybór elementu z 3 wiersza i 2 kolumny.

## [1] 6

m5[,2]

## [1] 4 5 6

m5[1,]

## [1]  1  4  7 10

m5[1:2,c(1,4)]

##      [,1] [,2]
## [1,]    1   10
## [2,]    2   11

m5[,-3]

##      [,1] [,2] [,3]
## [1,]    1    4   10
## [2,]    2    5   11
## [3,]    3    6   12

m5

##      [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,]    1    4    7   10
## [2,]    2    5    8   11
## [3,]    3    6    9   12

m5[2,4]=0
m5

##      [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,]    1    4    7   10
## [2,]    2    5    8    0
## [3,]    3    6    9   12

m5>6

##       [,1]  [,2] [,3]  [,4]
## [1,] FALSE FALSE TRUE  TRUE
## [2,] FALSE FALSE TRUE FALSE
## [3,] FALSE FALSE TRUE  TRUE

m5[m5>6]

## [1]  7  8  9 10 12

m5[m5>6]=-1
m5

##      [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,]    1    4   -1   -1
## [2,]    2    5   -1    0
## [3,]    3    6   -1   -1

Obliczenia na macierzach

length(m5)

## [1] 12

nrow(m5)

## [1] 3

ncol(m5)

## [1] 4

# Mnożenie macierzy
m=matrix(1:4,2,2)
mm=matrix(4:1,2,2)

m;mm

##      [,1] [,2]
## [1,]    1    3
## [2,]    2    4

##      [,1] [,2]
## [1,]    4    2
## [2,]    3    1

m*mm

##      [,1] [,2]
## [1,]    4    6
## [2,]    6    4

m%*%mm

##      [,1] [,2]
## [1,]   13    5
## [2,]   20    8

det(m)

## [1] -2

t(m)

##      [,1] [,2]
## [1,]    1    2
## [2,]    3    4

solve(m)

##      [,1] [,2]
## [1,]   -2  1.5
## [2,]    1 -0.5

sum(m)

## [1] 10

mean(m)

## [1] 2.5

apply(m,1,sum)

## [1] 4 6

apply(m,2,sum)

## [1] 3 7

apply(m,1,mean)

## [1] 2 3

Przykłady

plec=c("M","K","M","M","K")
zakupy=c(2,0.5,3.2,1.25,3) #Waga kupionych jabłek (w kg)

# Ile jabłek w gramach kupili mężczyźni?
# 1kg=1000g

# 1 sposób
sum(zakupy[plec=="M"]*1000)

## [1] 6450

# 2 sposób
plec=c(1,0,1,1,0)
plec*(zakupy*1000)

## [1] 2000    0 3200 1250    0

sum(plec*(zakupy*1000))

## [1] 6450

# 3 sposób
sum(zakupy[c(1,3,4)])*1000

## [1] 6450

# 4 sposób
sum(zakupy[-c(2,5)])*1000

## [1] 6450

📘 Tablice (array)

t=array(sample(1:100,replace=T),c(3,2,3))
t

## , , 1
## 
##      [,1] [,2]
## [1,]   76   61
## [2,]   30   83
## [3,]   54   88
## 
## , , 2
## 
##      [,1] [,2]
## [1,]   57   77
## [2,]   69   16
## [3,]   41   29
## 
## , , 3
## 
##      [,1] [,2]
## [1,]   77   13
## [2,]   94   67
## [3,]   97   59

array(sample(1:100,replace=T),c(3,2))

##      [,1] [,2]
## [1,]   49  100
## [2,]   63   96
## [3,]   83   86

t[1,2,3]

## [1] 13

t[,,3]  #Wyświetlenie 3 warstwy z tablicy t.

##      [,1] [,2]
## [1,]   77   13
## [2,]   94   67
## [3,]   97   59

t[c(1,2),,2]

##      [,1] [,2]
## [1,]   57   77
## [2,]   69   16

dim(t)

## [1] 3 2 3

dim(t)[2]

## [1] 2

ncol(t)

## [1] 2

dim(t)=c(3,6)
t

##      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
## [1,]   76   61   57   77   77   13
## [2,]   30   83   69   16   94   67
## [3,]   54   88   41   29   97   59

t=array(sample(1:100,replace=T),c(3,2,3))
t

## , , 1
## 
##      [,1] [,2]
## [1,]   84   88
## [2,]   15   29
## [3,]   89   91
## 
## , , 2
## 
##      [,1] [,2]
## [1,]   73   12
## [2,]   63   84
## [3,]   52   80
## 
## , , 3
## 
##      [,1] [,2]
## [1,]   66   26
## [2,]   44   75
## [3,]   62   98

apply(t,2,sd) #2 - oznacza kolumny

## [1] 22.28477 32.79778

apply(t,3,sd)[2]  #3 - oznacza warstwy, co oznacza, że obliczane są odchylenia standardowe dla warstw. [2] pozwala na wybranie 2 elementu z uzyskanego wektora, czyli odchylenia standardowego dla elementów z 2-giej warstwy.

## [1] 26.53049

📘 Ramki danych (data.frame)

# Ramka posiada dane o pracownikach: imię, wiek, fakt czy ktoś złożył wypowiedzenie, staż pracy (w latach).

ramka=data.frame(c("Ola","Kamil","Maciek","Asia"),c(21,32,38,40),c(T,F,F,F),seq(2,12,3))
ramka

##   c..Ola....Kamil....Maciek....Asia.. c.21..32..38..40. c.T..F..F..F.
## 1                                 Ola                21          TRUE
## 2                               Kamil                32         FALSE
## 3                              Maciek                38         FALSE
## 4                                Asia                40         FALSE
##   seq.2..12..3.
## 1             2
## 2             5
## 3             8
## 4            11

names(ramka)

## [1] "c..Ola....Kamil....Maciek....Asia.." "c.21..32..38..40."                  
## [3] "c.T..F..F..F."                       "seq.2..12..3."

colnames(ramka)

## [1] "c..Ola....Kamil....Maciek....Asia.." "c.21..32..38..40."                  
## [3] "c.T..F..F..F."                       "seq.2..12..3."

colnames(ramka)=c("imię","wiek","wypowiedzenie","staż pracy")
ramka

##     imię wiek wypowiedzenie staż pracy
## 1    Ola   21          TRUE          2
## 2  Kamil   32         FALSE          5
## 3 Maciek   38         FALSE          8
## 4   Asia   40         FALSE         11

rownames(ramka)

## [1] "1" "2" "3" "4"

# Zmiana nazw wierszy na obserwacja 1, obserwacja 2, ... .

# 1 sposób
t1="Obserwacja"
t1

## [1] "Obserwacja"

rownames(ramka)=paste(t1,rownames(ramka))
ramka

##                imię wiek wypowiedzenie staż pracy
## Obserwacja 1    Ola   21          TRUE          2
## Obserwacja 2  Kamil   32         FALSE          5
## Obserwacja 3 Maciek   38         FALSE          8
## Obserwacja 4   Asia   40         FALSE         11

# 2 sposób
rownames(ramka)= paste('obserwacja',1:length(ramka))
ramka

##                imię wiek wypowiedzenie staż pracy
## obserwacja 1    Ola   21          TRUE          2
## obserwacja 2  Kamil   32         FALSE          5
## obserwacja 3 Maciek   38         FALSE          8
## obserwacja 4   Asia   40         FALSE         11

rownames(ramka)=paste("obs",1:length(ramka),sep="")
ramka

##        imię wiek wypowiedzenie staż pracy
## obs1    Ola   21          TRUE          2
## obs2  Kamil   32         FALSE          5
## obs3 Maciek   38         FALSE          8
## obs4   Asia   40         FALSE         11

dimnames(ramka)

## [[1]]
## [1] "obs1" "obs2" "obs3" "obs4"
## 
## [[2]]
## [1] "imię"          "wiek"          "wypowiedzenie" "staż pracy"

ramka[3]

##      wypowiedzenie
## obs1          TRUE
## obs2         FALSE
## obs3         FALSE
## obs4         FALSE

ramka[[3]]

## [1]  TRUE FALSE FALSE FALSE

mean(ramka[[4]])

## [1] 6.5

mean(ramka[4])  #Błąd, ponieważ z takiego typu nie można policzyć średniej - natomiast z wektorów można .

## Warning in mean.default(ramka[4]): argument nie jest wartością liczbową ani
## logiczną: zwracanie wartości NA

## [1] NA

class(ramka[[4]])==class(ramka[4])

## [1] FALSE

ramka["wiek"]

##      wiek
## obs1   21
## obs2   32
## obs3   38
## obs4   40

ramka[["wiek"]]

## [1] 21 32 38 40

ramka$wiek

## [1] 21 32 38 40

mean(ramka$wiek)

## [1] 32.75

ramka[2,4]

## [1] 5

ramka

##        imię wiek wypowiedzenie staż pracy
## obs1    Ola   21          TRUE          2
## obs2  Kamil   32         FALSE          5
## obs3 Maciek   38         FALSE          8
## obs4   Asia   40         FALSE         11

names(ramka)[4]

## [1] "staż pracy"

names(ramka)[4]="staż"
ramka

##        imię wiek wypowiedzenie staż
## obs1    Ola   21          TRUE    2
## obs2  Kamil   32         FALSE    5
## obs3 Maciek   38         FALSE    8
## obs4   Asia   40         FALSE   11

ramka['obs2',]

##       imię wiek wypowiedzenie staż
## obs2 Kamil   32         FALSE    5

# Jak wyświetlić dane o osobie, która złożyła wypowiedzenie?
ramka[,3]==T

## [1]  TRUE FALSE FALSE FALSE

ramka[,"wypowiedzenie"]==T

## [1]  TRUE FALSE FALSE FALSE

ramka[ramka[,3]==T,]

##      imię wiek wypowiedzenie staż
## obs1  Ola   21          TRUE    2

ramka[ramka[,"wypowiedzenie"]==T,]

##      imię wiek wypowiedzenie staż
## obs1  Ola   21          TRUE    2

sapply(ramka,class)

##          imię          wiek wypowiedzenie          staż 
##   "character"     "numeric"     "logical"     "numeric"

lapply(ramka,class)

## $imię
## [1] "character"
## 
## $wiek
## [1] "numeric"
## 
## $wypowiedzenie
## [1] "logical"
## 
## $staż
## [1] "numeric"

#Zbiór danych: iris
data(iris)
iris

##     Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width    Species
## 1            5.1         3.5          1.4         0.2     setosa
## 2            4.9         3.0          1.4         0.2     setosa
## 3            4.7         3.2          1.3         0.2     setosa
## 4            4.6         3.1          1.5         0.2     setosa
## 5            5.0         3.6          1.4         0.2     setosa
## 6            5.4         3.9          1.7         0.4     setosa
## 7            4.6         3.4          1.4         0.3     setosa
## 8            5.0         3.4          1.5         0.2     setosa
## 9            4.4         2.9          1.4         0.2     setosa
## 10           4.9         3.1          1.5         0.1     setosa
## 11           5.4         3.7          1.5         0.2     setosa
## 12           4.8         3.4          1.6         0.2     setosa
## 13           4.8         3.0          1.4         0.1     setosa
## 14           4.3         3.0          1.1         0.1     setosa
## 15           5.8         4.0          1.2         0.2     setosa
## 16           5.7         4.4          1.5         0.4     setosa
## 17           5.4         3.9          1.3         0.4     setosa
## 18           5.1         3.5          1.4         0.3     setosa
## 19           5.7         3.8          1.7         0.3     setosa
## 20           5.1         3.8          1.5         0.3     setosa
## 21           5.4         3.4          1.7         0.2     setosa
## 22           5.1         3.7          1.5         0.4     setosa
## 23           4.6         3.6          1.0         0.2     setosa
## 24           5.1         3.3          1.7         0.5     setosa
## 25           4.8         3.4          1.9         0.2     setosa
## 26           5.0         3.0          1.6         0.2     setosa
## 27           5.0         3.4          1.6         0.4     setosa
## 28           5.2         3.5          1.5         0.2     setosa
## 29           5.2         3.4          1.4         0.2     setosa
## 30           4.7         3.2          1.6         0.2     setosa
## 31           4.8         3.1          1.6         0.2     setosa
## 32           5.4         3.4          1.5         0.4     setosa
## 33           5.2         4.1          1.5         0.1     setosa
## 34           5.5         4.2          1.4         0.2     setosa
## 35           4.9         3.1          1.5         0.2     setosa
## 36           5.0         3.2          1.2         0.2     setosa
## 37           5.5         3.5          1.3         0.2     setosa
## 38           4.9         3.6          1.4         0.1     setosa
## 39           4.4         3.0          1.3         0.2     setosa
## 40           5.1         3.4          1.5         0.2     setosa
## 41           5.0         3.5          1.3         0.3     setosa
## 42           4.5         2.3          1.3         0.3     setosa
## 43           4.4         3.2          1.3         0.2     setosa
## 44           5.0         3.5          1.6         0.6     setosa
## 45           5.1         3.8          1.9         0.4     setosa
## 46           4.8         3.0          1.4         0.3     setosa
## 47           5.1         3.8          1.6         0.2     setosa
## 48           4.6         3.2          1.4         0.2     setosa
## 49           5.3         3.7          1.5         0.2     setosa
## 50           5.0         3.3          1.4         0.2     setosa
## 51           7.0         3.2          4.7         1.4 versicolor
## 52           6.4         3.2          4.5         1.5 versicolor
## 53           6.9         3.1          4.9         1.5 versicolor
## 54           5.5         2.3          4.0         1.3 versicolor
## 55           6.5         2.8          4.6         1.5 versicolor
## 56           5.7         2.8          4.5         1.3 versicolor
## 57           6.3         3.3          4.7         1.6 versicolor
## 58           4.9         2.4          3.3         1.0 versicolor
## 59           6.6         2.9          4.6         1.3 versicolor
## 60           5.2         2.7          3.9         1.4 versicolor
## 61           5.0         2.0          3.5         1.0 versicolor
## 62           5.9         3.0          4.2         1.5 versicolor
## 63           6.0         2.2          4.0         1.0 versicolor
## 64           6.1         2.9          4.7         1.4 versicolor
## 65           5.6         2.9          3.6         1.3 versicolor
## 66           6.7         3.1          4.4         1.4 versicolor
## 67           5.6         3.0          4.5         1.5 versicolor
## 68           5.8         2.7          4.1         1.0 versicolor
## 69           6.2         2.2          4.5         1.5 versicolor
## 70           5.6         2.5          3.9         1.1 versicolor
## 71           5.9         3.2          4.8         1.8 versicolor
## 72           6.1         2.8          4.0         1.3 versicolor
## 73           6.3         2.5          4.9         1.5 versicolor
## 74           6.1         2.8          4.7         1.2 versicolor
## 75           6.4         2.9          4.3         1.3 versicolor
## 76           6.6         3.0          4.4         1.4 versicolor
## 77           6.8         2.8          4.8         1.4 versicolor
## 78           6.7         3.0          5.0         1.7 versicolor
## 79           6.0         2.9          4.5         1.5 versicolor
## 80           5.7         2.6          3.5         1.0 versicolor
## 81           5.5         2.4          3.8         1.1 versicolor
## 82           5.5         2.4          3.7         1.0 versicolor
## 83           5.8         2.7          3.9         1.2 versicolor
## 84           6.0         2.7          5.1         1.6 versicolor
## 85           5.4         3.0          4.5         1.5 versicolor
## 86           6.0         3.4          4.5         1.6 versicolor
## 87           6.7         3.1          4.7         1.5 versicolor
## 88           6.3         2.3          4.4         1.3 versicolor
## 89           5.6         3.0          4.1         1.3 versicolor
## 90           5.5         2.5          4.0         1.3 versicolor
## 91           5.5         2.6          4.4         1.2 versicolor
## 92           6.1         3.0          4.6         1.4 versicolor
## 93           5.8         2.6          4.0         1.2 versicolor
## 94           5.0         2.3          3.3         1.0 versicolor
## 95           5.6         2.7          4.2         1.3 versicolor
## 96           5.7         3.0          4.2         1.2 versicolor
## 97           5.7         2.9          4.2         1.3 versicolor
## 98           6.2         2.9          4.3         1.3 versicolor
## 99           5.1         2.5          3.0         1.1 versicolor
## 100          5.7         2.8          4.1         1.3 versicolor
## 101          6.3         3.3          6.0         2.5  virginica
## 102          5.8         2.7          5.1         1.9  virginica
## 103          7.1         3.0          5.9         2.1  virginica
## 104          6.3         2.9          5.6         1.8  virginica
## 105          6.5         3.0          5.8         2.2  virginica
## 106          7.6         3.0          6.6         2.1  virginica
## 107          4.9         2.5          4.5         1.7  virginica
## 108          7.3         2.9          6.3         1.8  virginica
## 109          6.7         2.5          5.8         1.8  virginica
## 110          7.2         3.6          6.1         2.5  virginica
## 111          6.5         3.2          5.1         2.0  virginica
## 112          6.4         2.7          5.3         1.9  virginica
## 113          6.8         3.0          5.5         2.1  virginica
## 114          5.7         2.5          5.0         2.0  virginica
## 115          5.8         2.8          5.1         2.4  virginica
## 116          6.4         3.2          5.3         2.3  virginica
## 117          6.5         3.0          5.5         1.8  virginica
## 118          7.7         3.8          6.7         2.2  virginica
## 119          7.7         2.6          6.9         2.3  virginica
## 120          6.0         2.2          5.0         1.5  virginica
## 121          6.9         3.2          5.7         2.3  virginica
## 122          5.6         2.8          4.9         2.0  virginica
## 123          7.7         2.8          6.7         2.0  virginica
## 124          6.3         2.7          4.9         1.8  virginica
## 125          6.7         3.3          5.7         2.1  virginica
## 126          7.2         3.2          6.0         1.8  virginica
## 127          6.2         2.8          4.8         1.8  virginica
## 128          6.1         3.0          4.9         1.8  virginica
## 129          6.4         2.8          5.6         2.1  virginica
## 130          7.2         3.0          5.8         1.6  virginica
## 131          7.4         2.8          6.1         1.9  virginica
## 132          7.9         3.8          6.4         2.0  virginica
## 133          6.4         2.8          5.6         2.2  virginica
## 134          6.3         2.8          5.1         1.5  virginica
## 135          6.1         2.6          5.6         1.4  virginica
## 136          7.7         3.0          6.1         2.3  virginica
## 137          6.3         3.4          5.6         2.4  virginica
## 138          6.4         3.1          5.5         1.8  virginica
## 139          6.0         3.0          4.8         1.8  virginica
## 140          6.9         3.1          5.4         2.1  virginica
## 141          6.7         3.1          5.6         2.4  virginica
## 142          6.9         3.1          5.1         2.3  virginica
## 143          5.8         2.7          5.1         1.9  virginica
## 144          6.8         3.2          5.9         2.3  virginica
## 145          6.7         3.3          5.7         2.5  virginica
## 146          6.7         3.0          5.2         2.3  virginica
## 147          6.3         2.5          5.0         1.9  virginica
## 148          6.5         3.0          5.2         2.0  virginica
## 149          6.2         3.4          5.4         2.3  virginica
## 150          5.9         3.0          5.1         1.8  virginica

View(iris)

head(iris)

##   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## 1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
## 2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa
## 3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
## 4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa
## 5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa
## 6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa

head(iris,2)

##   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## 1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
## 2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa

tail(iris)

##     Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width   Species
## 145          6.7         3.3          5.7         2.5 virginica
## 146          6.7         3.0          5.2         2.3 virginica
## 147          6.3         2.5          5.0         1.9 virginica
## 148          6.5         3.0          5.2         2.0 virginica
## 149          6.2         3.4          5.4         2.3 virginica
## 150          5.9         3.0          5.1         1.8 virginica

dim(ramka)

## [1] 4 4

attach(iris)
Species

##   [1] setosa     setosa     setosa     setosa     setosa     setosa    
##   [7] setosa     setosa     setosa     setosa     setosa     setosa    
##  [13] setosa     setosa     setosa     setosa     setosa     setosa    
##  [19] setosa     setosa     setosa     setosa     setosa     setosa    
##  [25] setosa     setosa     setosa     setosa     setosa     setosa    
##  [31] setosa     setosa     setosa     setosa     setosa     setosa    
##  [37] setosa     setosa     setosa     setosa     setosa     setosa    
##  [43] setosa     setosa     setosa     setosa     setosa     setosa    
##  [49] setosa     setosa     versicolor versicolor versicolor versicolor
##  [55] versicolor versicolor versicolor versicolor versicolor versicolor
##  [61] versicolor versicolor versicolor versicolor versicolor versicolor
##  [67] versicolor versicolor versicolor versicolor versicolor versicolor
##  [73] versicolor versicolor versicolor versicolor versicolor versicolor
##  [79] versicolor versicolor versicolor versicolor versicolor versicolor
##  [85] versicolor versicolor versicolor versicolor versicolor versicolor
##  [91] versicolor versicolor versicolor versicolor versicolor versicolor
##  [97] versicolor versicolor versicolor versicolor virginica  virginica 
## [103] virginica  virginica  virginica  virginica  virginica  virginica 
## [109] virginica  virginica  virginica  virginica  virginica  virginica 
## [115] virginica  virginica  virginica  virginica  virginica  virginica 
## [121] virginica  virginica  virginica  virginica  virginica  virginica 
## [127] virginica  virginica  virginica  virginica  virginica  virginica 
## [133] virginica  virginica  virginica  virginica  virginica  virginica 
## [139] virginica  virginica  virginica  virginica  virginica  virginica 
## [145] virginica  virginica  virginica  virginica  virginica  virginica 
## Levels: setosa versicolor virginica

detach(iris)
# Species - Jeśli ponownie wpisze się kod: Species, wówczas wystąpi błąd.

Funkcja subset

#Funkcja subset pozwala wyborać wiersze z pewnego zbioru danych.
subset(iris,Species=="virginica")

##     Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width   Species
## 101          6.3         3.3          6.0         2.5 virginica
## 102          5.8         2.7          5.1         1.9 virginica
## 103          7.1         3.0          5.9         2.1 virginica
## 104          6.3         2.9          5.6         1.8 virginica
## 105          6.5         3.0          5.8         2.2 virginica
## 106          7.6         3.0          6.6         2.1 virginica
## 107          4.9         2.5          4.5         1.7 virginica
## 108          7.3         2.9          6.3         1.8 virginica
## 109          6.7         2.5          5.8         1.8 virginica
## 110          7.2         3.6          6.1         2.5 virginica
## 111          6.5         3.2          5.1         2.0 virginica
## 112          6.4         2.7          5.3         1.9 virginica
## 113          6.8         3.0          5.5         2.1 virginica
## 114          5.7         2.5          5.0         2.0 virginica
## 115          5.8         2.8          5.1         2.4 virginica
## 116          6.4         3.2          5.3         2.3 virginica
## 117          6.5         3.0          5.5         1.8 virginica
## 118          7.7         3.8          6.7         2.2 virginica
## 119          7.7         2.6          6.9         2.3 virginica
## 120          6.0         2.2          5.0         1.5 virginica
## 121          6.9         3.2          5.7         2.3 virginica
## 122          5.6         2.8          4.9         2.0 virginica
## 123          7.7         2.8          6.7         2.0 virginica
## 124          6.3         2.7          4.9         1.8 virginica
## 125          6.7         3.3          5.7         2.1 virginica
## 126          7.2         3.2          6.0         1.8 virginica
## 127          6.2         2.8          4.8         1.8 virginica
## 128          6.1         3.0          4.9         1.8 virginica
## 129          6.4         2.8          5.6         2.1 virginica
## 130          7.2         3.0          5.8         1.6 virginica
## 131          7.4         2.8          6.1         1.9 virginica
## 132          7.9         3.8          6.4         2.0 virginica
## 133          6.4         2.8          5.6         2.2 virginica
## 134          6.3         2.8          5.1         1.5 virginica
## 135          6.1         2.6          5.6         1.4 virginica
## 136          7.7         3.0          6.1         2.3 virginica
## 137          6.3         3.4          5.6         2.4 virginica
## 138          6.4         3.1          5.5         1.8 virginica
## 139          6.0         3.0          4.8         1.8 virginica
## 140          6.9         3.1          5.4         2.1 virginica
## 141          6.7         3.1          5.6         2.4 virginica
## 142          6.9         3.1          5.1         2.3 virginica
## 143          5.8         2.7          5.1         1.9 virginica
## 144          6.8         3.2          5.9         2.3 virginica
## 145          6.7         3.3          5.7         2.5 virginica
## 146          6.7         3.0          5.2         2.3 virginica
## 147          6.3         2.5          5.0         1.9 virginica
## 148          6.5         3.0          5.2         2.0 virginica
## 149          6.2         3.4          5.4         2.3 virginica
## 150          5.9         3.0          5.1         1.8 virginica

Edytowanie danych

edit(ramka)

##        imię wiek wypowiedzenie staż
## obs1    Ola   21          TRUE    2
## obs2  Kamil   32         FALSE    5
## obs3 Maciek   38         FALSE    8
## obs4   Asia   40         FALSE   11

ramka=edit(ramka)

fix(ramka)

##📘 Listy (list)

x=list(c("Halina","Jan"),c("siatkówka","śpiew"),
c("k","m"),c(34,40))
x

## [[1]]
## [1] "Halina" "Jan"   
## 
## [[2]]
## [1] "siatkówka" "śpiew"    
## 
## [[3]]
## [1] "k" "m"
## 
## [[4]]
## [1] 34 40

x=list(imię=c("Halina","Jan"),hobby=c("siatkówka","śpiew"),
płeć=c("k","m"),wiek=c(45,30))
x

## $imię
## [1] "Halina" "Jan"   
## 
## $hobby
## [1] "siatkówka" "śpiew"    
## 
## $płeć
## [1] "k" "m"
## 
## $wiek
## [1] 45 30

names(x)

## [1] "imię"  "hobby" "płeć"  "wiek"

str(x)

## List of 4
##  $ imię : chr [1:2] "Halina" "Jan"
##  $ hobby: chr [1:2] "siatkówka" "śpiew"
##  $ płeć : chr [1:2] "k" "m"
##  $ wiek : num [1:2] 45 30

x$wiek

## [1] 45 30

x[4]

## $wiek
## [1] 45 30

x[[4]]

## [1] 45 30

x[["wiek"]]

## [1] 45 30

x[[3]][2] #Wyświetlona zostanie płeć 2 osoby.

## [1] "m"

x$hobby[1]='czytanie' #Zamiana hobby z siatkówka na czytanie.
x

## $imię
## [1] "Halina" "Jan"   
## 
## $hobby
## [1] "czytanie" "śpiew"   
## 
## $płeć
## [1] "k" "m"
## 
## $wiek
## [1] 45 30

x[[1]][3]="Ania"
x

## $imię
## [1] "Halina" "Jan"    "Ania"  
## 
## $hobby
## [1] "czytanie" "śpiew"   
## 
## $płeć
## [1] "k" "m"
## 
## $wiek
## [1] 45 30

x=c(x,list(konta.w.b=c(1,2)))
x

## $imię
## [1] "Halina" "Jan"    "Ania"  
## 
## $hobby
## [1] "czytanie" "śpiew"   
## 
## $płeć
## [1] "k" "m"
## 
## $wiek
## [1] 45 30
## 
## $konta.w.b
## [1] 1 2

x=x[-5]
x

## $imię
## [1] "Halina" "Jan"    "Ania"  
## 
## $hobby
## [1] "czytanie" "śpiew"   
## 
## $płeć
## [1] "k" "m"
## 
## $wiek
## [1] 45 30

x[[1]][c(1,2)]

## [1] "Halina" "Jan"

edit(x) #Można edytować - dodawać, usuwać elementy zamieszczone na liście.

## $imię
## [1] "Halina" "Jan"    "Ania"  
## 
## $hobby
## [1] "czytanie" "śpiew"   
## 
## $płeć
## [1] "k" "m"
## 
## $wiek
## [1] 45 30

lapply(x[1],sort)

## $imię
## [1] "Ania"   "Halina" "Jan"

lapply(x,sort)

## $imię
## [1] "Ania"   "Halina" "Jan"   
## 
## $hobby
## [1] "czytanie" "śpiew"   
## 
## $płeć
## [1] "k" "m"
## 
## $wiek
## [1] 30 45

x=lapply(x,sort)
x

## $imię
## [1] "Ania"   "Halina" "Jan"   
## 
## $hobby
## [1] "czytanie" "śpiew"   
## 
## $płeć
## [1] "k" "m"
## 
## $wiek
## [1] 30 45

📗 Struktury danych

Martyna Kosińska

UE Katowice 2023

📘 Wektory

Funkcja rep()

Sampling - pobieranie próbek

Maskowanie dla wektorów

Indeksy dla wektorów

📘 Typ czynnikowy (factor)

📘 Macierze (matrix)

Maskowanie dla macierzy i ramek danych

Indeksy dla macierzy i ramek danych

Obliczenia na macierzach

Przykłady

📘 Tablice (array)

📘 Ramki danych (data.frame)

Funkcja subset

Edytowanie danych