In questo tutorial imparerai:
- Quali sono i tipi di dati in R?
- Variabili
- Vettori
- Operatori aritmetici
- Operatori logici
Quali sono i tipi di dati in R?
Di seguito sono riportati i tipi di dati o le strutture dati nella programmazione R:
- Scalari
- Vettori (numerici, caratteri, logici)
- Matrici
- Frame di dati
- Liste
Tipi di base
- 4.5 è un valore decimale chiamato numerics .
- 4 è un valore naturale chiamato numeri interi . Anche i numeri interi sono numerici.
- VERO o FALSO è un valore booleano chiamato operatori binari logici in R.
- Il valore all'interno di "" o "" è testo (stringa). Si chiamano personaggi .
Possiamo controllare il tipo di una variabile con la funzione class
Esempio 1:
# Declare variables of different types# Numericx <- 28class(x)
Produzione:
## [1] "numeric"
Esempio 2:
# Stringy <- "R is Fantastic"class(y)
Produzione:
## [1] "character"
Esempio 3:
# Booleanz <- TRUEclass(z)
Produzione:
## [1] "logical"
Variabili
Le variabili sono uno dei tipi di dati di base in R che memorizzano i valori e sono una componente importante nella programmazione R, soprattutto per un data scientist. Una variabile nei tipi di dati R può memorizzare un numero, un oggetto, un risultato statistico, un vettore, un set di dati, una previsione del modello praticamente qualsiasi cosa R restituisca. Possiamo usare quella variabile in seguito semplicemente chiamando il nome della variabile.
Per dichiarare strutture di dati variabili in R, dobbiamo assegnare un nome di variabile. Il nome non dovrebbe contenere spazio. Possiamo usare _ per connetterci alle parole.
Per aggiungere un valore alla variabile nei tipi di dati nella programmazione R, utilizzare <- o =.
Ecco la sintassi:
# First way to declare a variable: use the `<-`name_of_variable <- value# Second way to declare a variable: use the `=`name_of_variable = value
Nella riga di comando, possiamo scrivere i seguenti codici per vedere cosa succede:
Esempio 1:
# Print variable xx <- 42x
Produzione:
## [1] 42
Esempio 2:
y <- 10y
Produzione:
## [1] 10
Esempio 3:
# We call x and y and apply a subtractionx-y
Produzione:
## [1] 32
Vettori
Un vettore è una matrice unidimensionale. Possiamo creare un vettore con tutti i tipi di dati R di base che abbiamo imparato in precedenza. Il modo più semplice per costruire strutture di dati vettoriali in R è usare il comando c.
Esempio 1:
# Numericalvec_num <- c(1, 10, 49)vec_num
Produzione:
## [1] 1 10 49
Esempio 2:
# Charactervec_chr <- c("a", "b", "c")vec_chr
Produzione:
## [1] "a" "b" "c"
Esempio 3:
# Booleanvec_bool <- c(TRUE, FALSE, TRUE)vec_bool
Produzione:
##[1] TRUE FALSE TRUE
Possiamo eseguire calcoli aritmetici su operatori binari vettoriali in R.
Esempio 4:
# Create the vectorsvect_1 <- c(1, 3, 5)vect_2 <- c(2, 4, 6)# Take the sum of A_vector and B_vectorsum_vect <- vect_1 + vect_2# Print out total_vectorsum_vect
Produzione:
[1] 3 7 11
Esempio 5:
In R, è possibile tagliare un vettore. In alcune occasioni, siamo interessati solo alle prime cinque righe di un vettore. Possiamo usare il comando [1: 5] per estrarre il valore da 1 a 5.
# Slice the first five rows of the vectorslice_vector <- c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)slice_vector[1:5]
Produzione:
## [1] 1 2 3 4 5
Esempio 6:
Il modo più breve per creare un intervallo di valori è utilizzare: tra due numeri. Ad esempio, dall'esempio sopra, possiamo scrivere c (1:10) per creare un vettore di valore da uno a dieci.
# Faster way to create adjacent valuesc(1:10)
Produzione:
## [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Operatori aritmetici
Vedremo prima gli operatori aritmetici di base nei tipi di dati R. Di seguito sono riportati gli operatori aritmetici e booleani nella programmazione R che stanno per:
|
Operatore |
Descrizione |
|---|---|
| + | Aggiunta |
| - | Sottrazione |
| * | Moltiplicazione |
| / | Divisione |
| o ** | Esponenziazione |
Esempio 1:
# An addition3 + 4
Produzione:
## [1] 7
Puoi facilmente copiare e incollare il codice R sopra in Rstudio Console. L' output viene visualizzato dopo il carattere #. Ad esempio, scriviamo il codice print ('Guru99') l'output sarà ## [1] Guru99.
Il ## significa che stampiamo un output e il numero tra parentesi quadre ([1]) è il numero del display
Le frasi che iniziano con # annotation . Possiamo usare # all'interno di uno script R per aggiungere qualsiasi commento desideriamo. R non lo leggerà durante il tempo di esecuzione.
Esempio 2:
# A multiplication3*5
Produzione:
## [1] 15
Esempio 3:
# A division(5+5)/2
Produzione:
## [1] 5
Esempio 4:
# Exponentiation2^5
Produzione:
Esempio 5:
## [1] 32
# Modulo28%%6
Produzione:
## [1] 4
Operatori logici
Con gli operatori logici, vogliamo restituire valori all'interno del vettore in base a condizioni logiche. Di seguito è riportato un elenco dettagliato degli operatori logici dei tipi di dati nella programmazione R.
Le istruzioni logiche in R sono racchiuse all'interno di []. Possiamo aggiungere molte affermazioni condizionali a nostro piacimento, ma dobbiamo includerle tra parentesi. Possiamo seguire questa struttura per creare una dichiarazione condizionale:
variable_name[(conditional_statement)]
Con nome_variabile che si riferisce alla variabile, vogliamo usare per l'istruzione. Creiamo l'istruzione logica cioè nome_variabile> 0. Infine, usiamo la parentesi quadra per finalizzare l'istruzione logica. Di seguito, un esempio di una dichiarazione logica.
Esempio 1:
# Create a vector from 1 to 10logical_vector <- c(1:10)logical_vector>5
Produzione:
## [1]FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
Nell'output sopra, R legge ogni valore e lo confronta con l'istruzione logic_vector> 5. Se il valore è strettamente superiore a cinque, la condizione è TRUE, altrimenti FALSE. R restituisce un vettore TRUE e FALSE.
Esempio 2:
Nell'esempio seguente, vogliamo estrarre i valori che soddisfano solo la condizione "è strettamente superiore a cinque". Per questo, possiamo racchiudere la condizione all'interno di una parentesi quadra preceduta dal vettore contenente i valori.
# Print value strictly above 5logical_vector[(logical_vector>5)]
Produzione:
## [1] 6 7 8 9 10
Esempio 3:
# Print 5 and 6logical_vector <- c(1:10)logical_vector[(logical_vector>4) & (logical_vector<7)]
Produzione:
## [1] 5 6