2  Struktury danych

Martyna Kosińska

2.1 📘 Wektory

2.1.1 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

2.1.2 Sampling - pobieranie próbek

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

 [1] 4 6 2 1 2 4 7 1 2 3

# 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]  5 17 11  3 19

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

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

2.1.3 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

2.1.4 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

2.2 📘 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

2.3 📘 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

2.3.1 Maskowanie dla macierzy i ramek danych

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

m5[w,k]

[1] 12

2.3.2 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

2.3.3 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

2.3.4 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

2.4 📘 Tablice (array)

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

, , 1

     [,1] [,2]
[1,]   65   41
[2,]   79   50
[3,]   34   35

, , 2

     [,1] [,2]
[1,]    7   54
[2,]   56    3
[3,]    7   83

, , 3

     [,1] [,2]
[1,]   79   74
[2,]    9   33
[3,]   28   63

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

     [,1] [,2]
[1,]   13    1
[2,]    6    7
[3,]   57   53

t[1,2,3]

[1] 74

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

     [,1] [,2]
[1,]   79   74
[2,]    9   33
[3,]   28   63

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

     [,1] [,2]
[1,]    7   54
[2,]   56    3

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,]   65   41    7   54   79   74
[2,]   79   50   56    3    9   33
[3,]   34   35    7   83   28   63

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

, , 1

     [,1] [,2]
[1,]   84   73
[2,]   63   55
[3,]   39   60

, , 2

     [,1] [,2]
[1,]   34   90
[2,]    8   98
[3,]   28    7

, , 3

     [,1] [,2]
[1,]   88   20
[2,]   82   54
[3,]   89    3

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

[1] 30.55641 34.49799

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] 40.13187

2.5 📘 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.

2.5.1 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

2.5.2 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