Erstellen eines Dataframes (2)

Der Dataframe planets_df sollte 8 Beobachtungen und 5 Variablen haben. Er wurde im Arbeitsbereich zur Verfügung gestellt, so können Sie ihn direkt verwenden.

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Einführung in R

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Verwenden Sie str(), um die Struktur der neuen planets_df Variable zu untersuchen.

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# Überprüfen Sie die Struktur von planets_df

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Einführung in R

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In diesem Kapitel machen Sie Ihre ersten Schritte mit R. Sie erfahren, wie man die Konsole als Taschenrechner verwendet und wie man Variablen zuweist. Außerdem lernen Sie die grundlegenden Datentypen in R kennen. Los geht's!!

Exercise 1: Wie R funktioniert Exercise 2: Rechnen mit R Exercise 3: Variablenzuweisung Exercise 4: Variablenzuweisung (2)Exercise 5: Variablenzuweisung (3)Exercise 6: Äpfel und Orangen Exercise 7: Basisdatentypen in R Exercise 8: Welcher Datentyp wird genutzt?

In diesem Kapitel unternehmen wir eine Reise nach Las Vegas. Hier lernen Sie, wie Sie Ihre Ergebnisse beim Glücksspiel unter Verwendung von Vektoren in R analysieren können! Am Ende dieses Kapitels werden Sie in der Lage sein, Vektoren in R zu erstellen, sie zu benennen, Elemente aus ihnen zu wählen und verschiedene Vektoren zu vergleichen.

Exercise 1: Erstellen eines Vektors Exercise 2: Erstellen eines Vektors (2)Exercise 3: Erstellen eines Vektors (3)Exercise 4: Benennen eines Vektors Exercise 5: Benennen eines Vektors (2)Exercise 6: Berechnung des Gesamtgewinns Exercise 7: Berechnung des Gesamtgewinns (2)Exercise 8: Berechnung des Gesamtgewinns (3)Exercise 9: Vergleich des Gesamtgewinns Exercise 10: Vektorauswahl: Die guten Zeiten Exercise 11: Vektorauswahl: Die guten Zeiten (2)Exercise 12: Vektorenauswahl: die guten Zeiten (3)Exercise 13: Vektorenauswahl: Die guten Zeiten (4)Exercise 14: Auswahl durch einen Vergleich - Schritt 1 Exercise 15: Auswahl durch einen Vergleich - Schritt 2 Exercise 16: Erweiterte Auswahl

In diesem Kapitel lernen Sie, wie Sie in R mit Matrizen arbeiten. Am Ende dieses Kapitels werden Sie in der Lage sein, Matrizen zu erstellen und werden verstehen, wie Sie grundlegende Berechnungen mit ihnen machen können. Sie werden Matrizen verwenden, um die Kasseneinnahmen der Star Wars-Filme zu analysieren. Möge die Macht mit Ihnen sein!

Exercise 1: Was ist eine Matrix?Exercise 2: Matrizen-Analyse Exercise 3: Benennung einer Matrix Exercise 4: Die Berechnung der weltweiten Kinokassen Exercise 5: Hinzufügen einer Spalte für die weltweiten Kinokassen Exercise 6: Hinzufügen einer Zeile Exercise 7: Die Gesamteinnahmen der Kinokassen für die gesamte Saga Exercise 8: Auswahl der Matrixelemente Exercise 9: Rechnen mit Matrizen Exercise 10: Rechnen mit Matrizen (2)

Sehr oft fallen Daten in eine begrenzte Anzahl von Kategorien. Zum Beispiel sind Menschen entweder männlich oder weiblich. In R werden kategoriale Daten in Faktoren gespeichert. In Anbetracht der großen Bedeutung dieser Faktoren bei der Datenanalyse, sollten Sie anfangen zu lernen, wie sie erstellt, unterteilt und verglichen werden.

Exercise 1: Was ist ein Faktor und warum sollen Sie ihn verwenden?Exercise 2: Was ist ein Faktor und warum sollen Sie ihn verwenden? (2)Exercise 3: Was ist ein Faktor und warum sollen Sie ihn verwenden? (3)Exercise 4: Faktor Levels Exercise 5: Zusammenfassen eines Vektors Exercise 6: Kampf der Geschlechter Exercise 7: Geordnete Faktoren Exercise 8: Geordnete Faktoren (2)Exercise 9: Vergleich geordneter Faktoren

Die meisten Datensätze, mit denen Sie arbeiten, werden als Dataframes gespeichert. Am Ende dieses auf R Grundlagen ausgerichteten Kapitels, werden Sie in der Lage sein, einen Dataframe zu erstellen, interessante Teile aus einem Dataframe auszuwählen und einen Dataframe nach bestimmen Variablen zu ordnen.

Exercise 1: Was ist ein Dataframe?Exercise 2: Schnell, werfen Sie einen Blick auf Ihren Datensatz Exercise 3: Werfen Sie einen Blick auf die Struktur Exercise 4: Erstellen eines Dataframes Exercise 5: Erstellen eines Dataframes (2)

Current Exercise

Exercise 6: Auswahl der Dataframe Elemente Exercise 7: Auswahl der Dataframe Elemente (2)Exercise 8: Nur Planeten mit Ringen Exercise 9: Nur Planeten mit Ringen (2)Exercise 10: Nur Planeten mit Ringen, aber kürzer Exercise 11: Sortierung Exercise 12: Sortierung Ihres Dataframes

Im Vergleich zu Vektoren, können Listen Komponenten unterschiedlicher Typen haben, genau wie Ihre to-do Liste zu Hause oder bei der Arbeit. In dieser Einführung lernen Sie, wie Sie in R Listen erstellen, benennen und unterteilen.

Exercise 1: Warum brauchen Sie Listen?Exercise 2: Warum brauchen Sie Listen? (2)Exercise 3: Erstellen einer Liste Exercise 4: Erstellen einer benannten Liste Exercise 5: Erstellen einer benannten Liste (2)Exercise 6: Auswählen von Elementen aus einer Liste Exercise 7: Das Hinzufügen weiterer Filminformationen in die Liste