Nicht!
Zum Schluss noch ein weiterer Operator: !, gesprochen „not“. Einen ähnlichen Operator hast du schon gesehen: !=. Du kannst dir also vielleicht denken, was ! macht. Setze ! vor einen logischen Ausdruck, und er kippt den Ausdruck von TRUE auf FALSE (und umgekehrt).
!TRUE
[1] FALSE
apple <- c(120.00, 120.08, 119.97, 121.88)
!(apple < 121)
[1] FALSE FALSE FALSE TRUE
Der Data Frame stocks steht dir zur Verfügung.
Diese Übung ist Teil des Kurses
R für Finanzen – Aufbaukurs
Anleitung zur Übung
- Verwende
!und einen Relationsoperator, um herauszufinden, wannibmnicht über176liegt. - Ein neuer Vektor
missingwurde erstellt; er enthält fehlende Werte. - Die Funktion
is.na()prüft auf fehlende Daten. Wendeis.na()aufmissingan. - Angenommen, du interessierst dich eher dafür, wo dir keine Daten fehlen.
!kann dir das zeigen. Setze!voris.na(), um die Positionen zu markieren, an denen du Daten hast.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# IBM range
___
# Missing data
missing <- c(24.5, 25.7, NA, 28, 28.6, NA)
# Is missing?
___
# Not missing?
___