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Bedingte Anweisungen und Kontrollstrukturen
Kostenlos
In diesem Kapitel lernst du relationale Operatoren kennen, mit denen du R-Objekte vergleichen kannst, und logische Operatoren wie AND und OR, mit denen du TRUE- und FALSE-Werte kombinieren kannst. Nutze dann dieses Wissen, um bedingte Anweisungen zu erstellen.
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Schleifen
Programmschleifen können sich bei vielen Gelegenheiten als nützlich erweisen. Eine while-Schleife funktioniert quasi wie wiederholte if-Anweisungen. Eine for-Schleife hingegen dient dazu, alle Elemente einer Sequenz nacheinander zu durchlaufen. In diesem Kapitel lernst du beide Schleifenarten kennen.
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Funktionen
Funktionen sind ein äußerst wichtiges Konzept in fast jeder Programmiersprache, so auch in R. In diesem Kapitel lernst du, was Funktionen sind und wie man sie benutzt – und dann kannst du direkt loslegen und in praktischen Übungen eigene Funktionen schreiben.
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Die apply-Funktionen
Immer wenn du eine for-Schleife verwendest, solltest du deinen Code sorgfältig prüfen und gegebenenfalls überarbeiten, denn manchmal ist die Verwendung einer lapply-Funktion die bessere Lösung. Hier erfährst du alles Wichtige zu dieser intuitiven Option, eine Funktion auf eine Liste oder einen Vektor anzuwenden. Auch die Varianten sapply und vapply werden vorgestellt.
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Nützliche Tools
Um die Programmierung in R wirklich zu beherrschen, musst du mehr als nur die Programmierkonzepte verstehen. Ein solides Verständnis einer breiten Palette von R-Funktionen ist ebenfalls wichtig. In diesem Kapitel lernst du viele nützliche Funktionen für die Manipulation von Datenstrukturen, reguläre Ausdrücke und die Arbeit mit Zeit- und Datumsangaben kennen.

Erforderlich oder optional?

Inzwischen hast du wahrscheinlich den Unterschied zwischen erforderlichen und optionalen Argumenten verstanden. Um diesen Unterschied zu verdeutlichen, schauen wir nochmal auf die mean()-Funktion:

mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...)

x ist erforderlich – wird es nicht angegeben, liefert R einen Fehler. trim und na.rm sind optionale Argumente, das heißt, sie haben einen Standardwert, der verwendet wird, wenn die Argumente nicht ausdrücklich angegeben sind.

Welche der folgenden Aussagen über die Funktion read.table() sind wahr?

header, sep und quote sind optionale Argumente.
row.names und fileEncoding haben keine Standardwerte.
read.table("myfile.txt", "-", TRUE) liefert einen Fehler.
read.table("myfile.txt", sep = "-", header = TRUE) liefert einen Fehler.

Mögliche Antworten

(1) und (3)

(2) und (4)

(1), (2) und (3)

(1), (2) und (4)

R Console