Operații vectorizate

Poți extinde conceptul de operatori relaționali la vectori de orice lungime. Compară doi vectori folosind > pentru a obține un vector logic de aceeași lungime, care conține TRUE când primul element este mai mare decât al doilea și FALSE în caz contrar.

apple <- c(120.00, 120.08, 119.97, 121.88)
datacamp  <- c(118.5, 124.21, 125.20, 120.22)

apple > datacamp
[1]  TRUE FALSE FALSE  TRUE

Compararea unui vector cu un singur număr funcționează la fel. R va recicla acel număr pentru a avea aceeași lungime ca vectorul:

apple > 120
[1] FALSE  TRUE FALSE  TRUE

Gândește-te cum ar putea fi folosit acest lucru ca semnal de cumpărare/vânzare în analiza acțiunilor! Un data frame, stocks, este disponibil pentru a fi utilizat.

Acest exercițiu face parte din cursul

R intermediar pentru finanțe

Instrucțiuni pentru exercițiu

Afișează stocks.
Vrei să cumperi ibm când prețul scade sub 175. Folosește $ pentru a selecta coloana ibm și un operator logic pentru a determina când se întâmplă acest lucru. Adaugă rezultatul în stocks ca o coloană numită ibm_buy.
Dacă panera depășește 213, vinde. Folosește un operator logic pentru a determina când se întâmplă acest lucru. Adaugă rezultatul în stocks ca o coloană numită panera_sell.
Este ibm vreodată mai mare decât panera? Adaugă rezultatul în stocks ca o coloană numită ibm_vs_panera.
Afișează stocks.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Print stocks
___

# IBM range
___$___ <- 

# Panera range
___$___ <- 

# IBM vs Panera
___$___ <- 

# Print stocks
___

Editează și rulează codul

Acest exercițiu face parte din cursul

R intermediar pentru finanțe

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.8+

Începe cursul gratuit

Bine ai venit! Înainte de a aprofunda lumea R, este util să înțelegi cum funcționează datele calendaristice și orele în R. Acest capitol îți oferă tot ce ai nevoie pentru a începe să lucrezi cu date, dar abia atinge suprafața a ceea ce poți face cu ele.

Exercise 1: Introducere în date calendaristice în R Exercise 2: Ce zi este azi?Exercise 3: De la șir de caractere la dată Exercise 4: Mai multe date Exercise 5: Formate de dată și funcții de extracție Exercise 6: Formate de date (1)Exercise 7: Formate de dată (2)Exercise 8: Scăderea datelor calendaristice Exercise 9: months(), weekdays() și quarters() – toate la un loc!

Imaginează-ți că deții acțiuni la o companie. Dacă prețul acțiunii depășește un anumit nivel, poate vrei să vinzi. Dacă scade sub un anumit prag, poate vrei să cumperi cât este ieftin! Acest tip de logică poate fi implementat cu ajutorul operatorilor și al instrucțiunilor if. În acest capitol vei învăța totul despre ele și vei crea un program care îți spune când să cumperi sau să vinzi o acțiune.

Exercise 1: Operatori relaționali Exercise 2: Practică cu operatori relaționali Exercise 3: Operații vectorizate

Exercițiul curent

Exercise 4: Operatori logici Exercise 5: Și / Sau Exercise 6: Not!Exercise 7: Valori logice și subset()Exercise 8: Toate la un loc!Exercise 9: Instrucțiuni condiționale if Exercise 10: Dacă aceasta Exercise 11: Dacă da, altfel nu Exercise 12: Dacă asta, altfel dacă ailaltă, altfel cealaltă Exercise 13: Poți pune un If în interiorul unui If?Exercise 14: ifelse()

Buclele sunt utile atunci când vrei să aplici aceeași operație fiecărui element din structura ta de date. În acest capitol vei învăța totul despre buclele repeat, while și for!

Exercise 1: Bucle repeat Exercise 2: Repetă, repetă, repetă Exercise 3: Când să folosești break?Exercise 4: Bucle while Exercise 5: While cu print Exercise 6: While cu un grafic Exercise 7: Ieșire din buclă Exercise 8: Bucle for Exercise 9: Iterează printr-un vector Exercise 10: Iterează prin rândurile unui data frame Exercise 11: Iterează peste elementele unei matrice Exercise 12: Break și next

Dacă structurile de date precum cadrele de date și vectorii reprezintă modul în care îți stochezi datele, funcțiile sunt modul în care îi spui lui R ce să facă cu ele. În acest capitol vei învăța să folosești funcții integrate, să îți creezi propriile funcții și vei încheia cu o scurtă introducere în pachete.

Exercise 1: Ce sunt funcțiile?Exercise 2: Ajutor și documentație pentru funcții Exercise 3: Argumente opționale Exercise 4: Funcții în funcții Exercise 5: Scrierea funcțiilor Exercise 6: Prima ta funcție Exercise 7: Argumente multiple (1)Exercise 8: Argumente multiple (2)Exercise 9: Domeniul de vizibilitate al funcțiilor (1)Exercise 10: Domeniul de vizibilitate al funcțiilor (2)Exercise 11: Pachete Exercise 12: Pachetul tidyquant

O alternativă populară la bucle în R o reprezintă funcțiile apply. Acestea sunt adesea mai ușor de citit decât buclele și sunt extrem de utile pentru a scala fluxul de lucru în știința datelor, permițând efectuarea unor calcule complexe pe oricâte observații. Descoperă-le aici!

Exercise 1: De ce să folosești apply?Exercise 2: lapply() aplicat pe o listă Exercise 3: lapply() aplicat pe un data frame Exercise 4: Argumente FUN Exercise 5: sapply() – simplific-o!Exercise 6: sapply() vs. lapply()Exercise 7: Când simplificarea eșuează Exercise 8: vapply() – specifică rezultatul așteptat!Exercise 9: vapply() vs. sapply()Exercise 10: Mai mult cu vapply()Exercise 11: Funcții anonime Exercise 12: Felicitări