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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

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Anleitung zur Übung

  • Verwende ! und einen Relationsoperator, um herauszufinden, wann ibm nicht über 176 liegt.
  • Ein neuer Vektor missing wurde erstellt; er enthält fehlende Werte.
  • Die Funktion is.na() prüft auf fehlende Daten. Wende is.na() auf missing an.
  • Angenommen, du interessierst dich eher dafür, wo dir keine Daten fehlen. ! kann dir das zeigen. Setze ! vor is.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?
___
Code bearbeiten und ausführen