Date: 16:55:31, 20 - 01 - 2024

1 NHIỆM VỤ 2.1

1.1 Đọc dữ liệu từ file CSV

data <- read.csv(file.choose(), header = T)
data

STT	Năm	CÔNG.TY	Y	X2	X3
1	1935	GE	33.10	1170.6	97.8
2	1936	GE	45.00	2015.8	104.4
3	1937	GE	77.20	2803.3	118.0
4	1938	GE	44.60	2039.7	156.2
5	1939	GE	48.10	2256.2	172.6
6	1940	GE	74.40	2132.2	186.6
7	1941	GE	113.00	1834.1	220.9
8	1942	GE	91.90	1588.0	287.8
9	1943	GE	61.30	1749.4	319.9
10	1944	GE	56.80	1687.2	321.3
11	1945	GE	93.60	2007.7	319.6
12	1946	GE	159.90	2208.3	346.0
13	1947	GE	147.20	1656.7	456.4
14	1948	GE	146.30	1604.4	543.4
15	1949	GE	98.30	1431.8	618.3
16	1950	GE	93.50	1610.5	647.4
17	1951	GE	135.20	1819.4	671.3
18	1952	GE	157.30	2079.7	726.1
19	1953	GE	179.50	2371.6	800.3
20	1954	GE	189.60	2759.9	888.9
21	1935	US	209.90	1362.4	53.8
22	1936	US	355.30	1807.1	50.5
23	1937	US	469.90	2673.3	118.1
24	1938	US	262.30	1801.9	260.2
25	1939	US	230.40	1957.3	312.7
26	1940	US	361.60	2202.9	254.2
27	1941	US	472.80	2380.5	261.4
28	1942	US	445.60	2168.6	298.7
29	1943	US	361.60	1985.1	301.8
30	1944	US	288.20	1813.9	279.1
31	1945	US	258.70	1850.2	213.8
32	1946	US	420.30	2067.7	232.6
33	1947	US	420.50	1796.3	264.8
34	1948	US	494.50	1625.8	306.9
35	1949	US	405.10	1667.0	351.1
36	1950	US	418.80	1677.4	357.8
37	1951	US	588.20	2289.5	341.1
38	1952	US	645.20	2159.4	444.2
39	1953	US	641.00	2031.3	623.6
40	1954	US	459.30	2115.5	669.7
41	1935	GM	317.60	3078.5	2.8
42	1936	GM	391.80	4661.7	52.6
43	1937	GM	410.60	5387.1	156.9
44	1938	GM	257.70	2792.2	209.2
45	1939	GM	330.80	4313.2	203.4
46	1940	GM	461.20	4643.9	207.2
47	1941	GM	512.00	4551.2	255.2
48	1942	GM	448.00	3244.1	303.7
49	1943	GM	499.60	4053.7	264.1
50	1944	GM	547.50	4379.3	201.6
51	1945	GM	561.20	4840.9	265.0
52	1946	GM	688.10	4900.0	402.0
53	1947	GM	568.90	3526.5	761.5
54	1948	GM	529.20	3245.7	922.4
55	1949	GM	555.10	3700.2	1020.1
56	1950	GM	642.90	3755.6	1099.0
57	1951	GM	755.90	4833.0	1207.7
58	1952	GM	891.20	4926.9	1430.5
59	1953	GM	1304.40	6241.7	1777.3
60	1954	GM	1486.70	5593.6	226.3
61	1935	WEST	12.93	191.5	1.8
62	1936	WEST	25.90	516.0	0.8
63	1937	WEST	35.05	729.0	7.4
64	1938	WEST	22.89	560.4	18.1
65	1939	WEST	18.84	519.9	23.5
66	1940	WEST	28.57	628.5	26.5
67	1941	WEST	48.51	537.1	36.2
68	1942	WEST	43.34	561.2	60.8
69	1943	WEST	37.02	617.2	84.4
70	1944	WEST	37.81	626.7	91.2
71	1945	WEST	39.27	737.2	92.4
72	1946	WEST	53.46	760.5	86.0
73	1947	WEST	55.56	581.4	111.1
74	1948	WEST	49.56	662.3	130.6
75	1949	WEST	32.04	583.8	141.8
76	1950	WEST	32.24	635.2	136.7
77	1951	WEST	54.38	732.8	129.7
78	1952	WEST	71.78	864.1	145.5
79	1953	WEST	90.08	1193.5	174.8
80	1954	WEST	68.60	1188.9	213.5

1.2 Đọc dữ liệu từ file EXCEL

library(xlsx)
Data <- read.xlsx(file.choose(), sheetIndex = 1, header = T)
Data

STT	Năm	CÔNG.TY	Y	X2	X3	NA.
1	1935	GE	33.10	1170.6	97.8	NA
2	1936	GE	45.00	2015.8	104.4	NA
3	1937	GE	77.20	2803.3	118.0	NA
4	1938	GE	44.60	2039.7	156.2	NA
5	1939	GE	48.10	2256.2	172.6	NA
6	1940	GE	74.40	2132.2	186.6	NA
7	1941	GE	113.00	1834.1	220.9	NA
8	1942	GE	91.90	1588.0	287.8	NA
9	1943	GE	61.30	1749.4	319.9	NA
10	1944	GE	56.80	1687.2	321.3	NA
11	1945	GE	93.60	2007.7	319.6	NA
12	1946	GE	159.90	2208.3	346.0	NA
13	1947	GE	147.20	1656.7	456.4	NA
14	1948	GE	146.30	1604.4	543.4	NA
15	1949	GE	98.30	1431.8	618.3	NA
16	1950	GE	93.50	1610.5	647.4	NA
17	1951	GE	135.20	1819.4	671.3	NA
18	1952	GE	157.30	2079.7	726.1	NA
19	1953	GE	179.50	2371.6	800.3	NA
20	1954	GE	189.60	2759.9	888.9	NA
21	1935	US	209.90	1362.4	53.8	NA
22	1936	US	355.30	1807.1	50.5	NA
23	1937	US	469.90	2673.3	118.1	NA
24	1938	US	262.30	1801.9	260.2	NA
25	1939	US	230.40	1957.3	312.7	NA
26	1940	US	361.60	2202.9	254.2	NA
27	1941	US	472.80	2380.5	261.4	NA
28	1942	US	445.60	2168.6	298.7	NA
29	1943	US	361.60	1985.1	301.8	NA
30	1944	US	288.20	1813.9	279.1	NA
31	1945	US	258.70	1850.2	213.8	NA
32	1946	US	420.30	2067.7	232.6	NA
33	1947	US	420.50	1796.3	264.8	NA
34	1948	US	494.50	1625.8	306.9	NA
35	1949	US	405.10	1667.0	351.1	NA
36	1950	US	418.80	1677.4	357.8	NA
37	1951	US	588.20	2289.5	341.1	NA
38	1952	US	645.20	2159.4	444.2	NA
39	1953	US	641.00	2031.3	623.6	NA
40	1954	US	459.30	2115.5	669.7	NA
41	1935	GM	317.60	3078.5	2.8	NA
42	1936	GM	391.80	4661.7	52.6	NA
43	1937	GM	410.60	5387.1	156.9	NA
44	1938	GM	257.70	2792.2	209.2	NA
45	1939	GM	330.80	4313.2	203.4	NA
46	1940	GM	461.20	4643.9	207.2	NA
47	1941	GM	512.00	4551.2	255.2	NA
48	1942	GM	448.00	3244.1	303.7	NA
49	1943	GM	499.60	4053.7	264.1	NA
50	1944	GM	547.50	4379.3	201.6	NA
51	1945	GM	561.20	4840.9	265.0	NA
52	1946	GM	688.10	4900.0	402.0	NA
53	1947	GM	568.90	3526.5	761.5	NA
54	1948	GM	529.20	3245.7	922.4	NA
55	1949	GM	555.10	3700.2	1020.1	NA
56	1950	GM	642.90	3755.6	1099.0	NA
57	1951	GM	755.90	4833.0	1207.7	NA
58	1952	GM	891.20	4926.9	1430.5	NA
59	1953	GM	1304.40	6241.7	1777.3	NA
60	1954	GM	1486.70	5593.6	226.3	NA
61	1935	WEST	12.93	191.5	1.8	NA
62	1936	WEST	25.90	516.0	0.8	NA
63	1937	WEST	35.05	729.0	7.4	NA
64	1938	WEST	22.89	560.4	18.1	NA
65	1939	WEST	18.84	519.9	23.5	NA
66	1940	WEST	28.57	628.5	26.5	NA
67	1941	WEST	48.51	537.1	36.2	NA
68	1942	WEST	43.34	561.2	60.8	NA
69	1943	WEST	37.02	617.2	84.4	NA
70	1944	WEST	37.81	626.7	91.2	NA
71	1945	WEST	39.27	737.2	92.4	NA
72	1946	WEST	53.46	760.5	86.0	NA
73	1947	WEST	55.56	581.4	111.1	NA
74	1948	WEST	49.56	662.3	130.6	NA
75	1949	WEST	32.04	583.8	141.8	NA
76	1950	WEST	32.24	635.2	136.7	NA
77	1951	WEST	54.38	732.8	129.7	NA
78	1952	WEST	71.78	864.1	145.5	NA
79	1953	WEST	90.08	1193.5	174.8	NA
80	1954	WEST	68.60	1188.9	213.5	NA

1.3 Sử dụng dữ liệu có sẵn trong R

library(datasets)
data(package = 'datasets')
b <- women
b

height	weight
58	115
59	117
60	120
61	123
62	126
63	129
64	132
65	135
66	139
67	142
68	146
69	150
70	154
71	159
72	164

library(ggplot2)
data(package = 'ggplot2')
a <- msleep
a

name	genus	vore	order	conservation	sleep_total	sleep_rem	sleep_cycle	awake	brainwt	bodywt
Cheetah	Acinonyx	carni	Carnivora	lc	12.1	NA	NA	11.90	NA	50.000
Owl monkey	Aotus	omni	Primates	NA	17.0	1.8	NA	7.00	0.01550	0.480
Mountain beaver	Aplodontia	herbi	Rodentia	nt	14.4	2.4	NA	9.60	NA	1.350
Greater short-tailed shrew	Blarina	omni	Soricomorpha	lc	14.9	2.3	0.1333333	9.10	0.00029	0.019
Cow	Bos	herbi	Artiodactyla	domesticated	4.0	0.7	0.6666667	20.00	0.42300	600.000
Three-toed sloth	Bradypus	herbi	Pilosa	NA	14.4	2.2	0.7666667	9.60	NA	3.850
Northern fur seal	Callorhinus	carni	Carnivora	vu	8.7	1.4	0.3833333	15.30	NA	20.490
Vesper mouse	Calomys	NA	Rodentia	NA	7.0	NA	NA	17.00	NA	0.045
Dog	Canis	carni	Carnivora	domesticated	10.1	2.9	0.3333333	13.90	0.07000	14.000
Roe deer	Capreolus	herbi	Artiodactyla	lc	3.0	NA	NA	21.00	0.09820	14.800
Goat	Capri	herbi	Artiodactyla	lc	5.3	0.6	NA	18.70	0.11500	33.500
Guinea pig	Cavis	herbi	Rodentia	domesticated	9.4	0.8	0.2166667	14.60	0.00550	0.728
Grivet	Cercopithecus	omni	Primates	lc	10.0	0.7	NA	14.00	NA	4.750
Chinchilla	Chinchilla	herbi	Rodentia	domesticated	12.5	1.5	0.1166667	11.50	0.00640	0.420
Star-nosed mole	Condylura	omni	Soricomorpha	lc	10.3	2.2	NA	13.70	0.00100	0.060
African giant pouched rat	Cricetomys	omni	Rodentia	NA	8.3	2.0	NA	15.70	0.00660	1.000
Lesser short-tailed shrew	Cryptotis	omni	Soricomorpha	lc	9.1	1.4	0.1500000	14.90	0.00014	0.005
Long-nosed armadillo	Dasypus	carni	Cingulata	lc	17.4	3.1	0.3833333	6.60	0.01080	3.500
Tree hyrax	Dendrohyrax	herbi	Hyracoidea	lc	5.3	0.5	NA	18.70	0.01230	2.950
North American Opossum	Didelphis	omni	Didelphimorphia	lc	18.0	4.9	0.3333333	6.00	0.00630	1.700
Asian elephant	Elephas	herbi	Proboscidea	en	3.9	NA	NA	20.10	4.60300	2547.000
Big brown bat	Eptesicus	insecti	Chiroptera	lc	19.7	3.9	0.1166667	4.30	0.00030	0.023
Horse	Equus	herbi	Perissodactyla	domesticated	2.9	0.6	1.0000000	21.10	0.65500	521.000
Donkey	Equus	herbi	Perissodactyla	domesticated	3.1	0.4	NA	20.90	0.41900	187.000
European hedgehog	Erinaceus	omni	Erinaceomorpha	lc	10.1	3.5	0.2833333	13.90	0.00350	0.770
Patas monkey	Erythrocebus	omni	Primates	lc	10.9	1.1	NA	13.10	0.11500	10.000
Western american chipmunk	Eutamias	herbi	Rodentia	NA	14.9	NA	NA	9.10	NA	0.071
Domestic cat	Felis	carni	Carnivora	domesticated	12.5	3.2	0.4166667	11.50	0.02560	3.300
Galago	Galago	omni	Primates	NA	9.8	1.1	0.5500000	14.20	0.00500	0.200
Giraffe	Giraffa	herbi	Artiodactyla	cd	1.9	0.4	NA	22.10	NA	899.995
Pilot whale	Globicephalus	carni	Cetacea	cd	2.7	0.1	NA	21.35	NA	800.000
Gray seal	Haliochoerus	carni	Carnivora	lc	6.2	1.5	NA	17.80	0.32500	85.000
Gray hyrax	Heterohyrax	herbi	Hyracoidea	lc	6.3	0.6	NA	17.70	0.01227	2.625
Human	Homo	omni	Primates	NA	8.0	1.9	1.5000000	16.00	1.32000	62.000
Mongoose lemur	Lemur	herbi	Primates	vu	9.5	0.9	NA	14.50	NA	1.670
African elephant	Loxodonta	herbi	Proboscidea	vu	3.3	NA	NA	20.70	5.71200	6654.000
Thick-tailed opposum	Lutreolina	carni	Didelphimorphia	lc	19.4	6.6	NA	4.60	NA	0.370
Macaque	Macaca	omni	Primates	NA	10.1	1.2	0.7500000	13.90	0.17900	6.800
Mongolian gerbil	Meriones	herbi	Rodentia	lc	14.2	1.9	NA	9.80	NA	0.053
Golden hamster	Mesocricetus	herbi	Rodentia	en	14.3	3.1	0.2000000	9.70	0.00100	0.120
Vole	Microtus	herbi	Rodentia	NA	12.8	NA	NA	11.20	NA	0.035
House mouse	Mus	herbi	Rodentia	nt	12.5	1.4	0.1833333	11.50	0.00040	0.022
Little brown bat	Myotis	insecti	Chiroptera	NA	19.9	2.0	0.2000000	4.10	0.00025	0.010
Round-tailed muskrat	Neofiber	herbi	Rodentia	nt	14.6	NA	NA	9.40	NA	0.266
Slow loris	Nyctibeus	carni	Primates	NA	11.0	NA	NA	13.00	0.01250	1.400
Degu	Octodon	herbi	Rodentia	lc	7.7	0.9	NA	16.30	NA	0.210
Northern grasshopper mouse	Onychomys	carni	Rodentia	lc	14.5	NA	NA	9.50	NA	0.028
Rabbit	Oryctolagus	herbi	Lagomorpha	domesticated	8.4	0.9	0.4166667	15.60	0.01210	2.500
Sheep	Ovis	herbi	Artiodactyla	domesticated	3.8	0.6	NA	20.20	0.17500	55.500
Chimpanzee	Pan	omni	Primates	NA	9.7	1.4	1.4166667	14.30	0.44000	52.200
Tiger	Panthera	carni	Carnivora	en	15.8	NA	NA	8.20	NA	162.564
Jaguar	Panthera	carni	Carnivora	nt	10.4	NA	NA	13.60	0.15700	100.000
Lion	Panthera	carni	Carnivora	vu	13.5	NA	NA	10.50	NA	161.499
Baboon	Papio	omni	Primates	NA	9.4	1.0	0.6666667	14.60	0.18000	25.235
Desert hedgehog	Paraechinus	NA	Erinaceomorpha	lc	10.3	2.7	NA	13.70	0.00240	0.550
Potto	Perodicticus	omni	Primates	lc	11.0	NA	NA	13.00	NA	1.100
Deer mouse	Peromyscus	NA	Rodentia	NA	11.5	NA	NA	12.50	NA	0.021
Phalanger	Phalanger	NA	Diprotodontia	NA	13.7	1.8	NA	10.30	0.01140	1.620
Caspian seal	Phoca	carni	Carnivora	vu	3.5	0.4	NA	20.50	NA	86.000
Common porpoise	Phocoena	carni	Cetacea	vu	5.6	NA	NA	18.45	NA	53.180
Potoroo	Potorous	herbi	Diprotodontia	NA	11.1	1.5	NA	12.90	NA	1.100
Giant armadillo	Priodontes	insecti	Cingulata	en	18.1	6.1	NA	5.90	0.08100	60.000
Rock hyrax	Procavia	NA	Hyracoidea	lc	5.4	0.5	NA	18.60	0.02100	3.600
Laboratory rat	Rattus	herbi	Rodentia	lc	13.0	2.4	0.1833333	11.00	0.00190	0.320
African striped mouse	Rhabdomys	omni	Rodentia	NA	8.7	NA	NA	15.30	NA	0.044
Squirrel monkey	Saimiri	omni	Primates	NA	9.6	1.4	NA	14.40	0.02000	0.743
Eastern american mole	Scalopus	insecti	Soricomorpha	lc	8.4	2.1	0.1666667	15.60	0.00120	0.075
Cotton rat	Sigmodon	herbi	Rodentia	NA	11.3	1.1	0.1500000	12.70	0.00118	0.148
Mole rat	Spalax	NA	Rodentia	NA	10.6	2.4	NA	13.40	0.00300	0.122
Arctic ground squirrel	Spermophilus	herbi	Rodentia	lc	16.6	NA	NA	7.40	0.00570	0.920
Thirteen-lined ground squirrel	Spermophilus	herbi	Rodentia	lc	13.8	3.4	0.2166667	10.20	0.00400	0.101
Golden-mantled ground squirrel	Spermophilus	herbi	Rodentia	lc	15.9	3.0	NA	8.10	NA	0.205
Musk shrew	Suncus	NA	Soricomorpha	NA	12.8	2.0	0.1833333	11.20	0.00033	0.048
Pig	Sus	omni	Artiodactyla	domesticated	9.1	2.4	0.5000000	14.90	0.18000	86.250
Short-nosed echidna	Tachyglossus	insecti	Monotremata	NA	8.6	NA	NA	15.40	0.02500	4.500
Eastern american chipmunk	Tamias	herbi	Rodentia	NA	15.8	NA	NA	8.20	NA	0.112
Brazilian tapir	Tapirus	herbi	Perissodactyla	vu	4.4	1.0	0.9000000	19.60	0.16900	207.501
Tenrec	Tenrec	omni	Afrosoricida	NA	15.6	2.3	NA	8.40	0.00260	0.900
Tree shrew	Tupaia	omni	Scandentia	NA	8.9	2.6	0.2333333	15.10	0.00250	0.104
Bottle-nosed dolphin	Tursiops	carni	Cetacea	NA	5.2	NA	NA	18.80	NA	173.330
Genet	Genetta	carni	Carnivora	NA	6.3	1.3	NA	17.70	0.01750	2.000
Arctic fox	Vulpes	carni	Carnivora	NA	12.5	NA	NA	11.50	0.04450	3.380
Red fox	Vulpes	carni	Carnivora	NA	9.8	2.4	0.3500000	14.20	0.05040	4.230

1.4 Bộ dữ liệu “Data trong bài MP05 của Fulltight”

e <- data
is.data.frame(e)

## [1] TRUE

is.matrix(e)

## [1] FALSE

length(e)

## [1] 6

names(e)

## [1] "STT"     "Năm"     "CÔNG.TY" "Y"       "X2"      "X3"

dim(e)

## [1] 80  6

library(skimr)
skim(e)

Data summary
Name	e
Number of rows	80
Number of columns	6
_______________________
Column type frequency:
character	1
numeric	5
________________________
Group variables	None

Variable type: character

skim_variable	n_missing	complete_rate	min	max	empty	n_unique	whitespace
CÔNG.TY	0	1	2	4	0	4	0

Variable type: numeric

skim_variable	complete_rate	mean	sd	p0	p25	p50	p75	p100	hist
STT	1	40.50	23.24	1.00	20.75	40.50	60.25	80.0	▇▇▇▇▇
Năm	1	1944.50	5.80	1935.00	1939.75	1944.50	1949.25	1954.0	▇▇▇▇▇
Y	1	290.92	284.85	12.93	55.26	199.75	459.78	1486.7	▇▅▁▁▁
X2	1	2229.45	1430.01	191.50	1192.35	1971.20	2794.97	6241.7	▅▇▂▂▁
X3	1	333.51	337.71	0.80	118.07	243.40	352.78	1777.3	▇▁▁▁▁

head(e, 10)

STT	Năm	CÔNG.TY	Y	X2	X3
1	1935	GE	33.1	1170.6	97.8
2	1936	GE	45.0	2015.8	104.4
3	1937	GE	77.2	2803.3	118.0
4	1938	GE	44.6	2039.7	156.2
5	1939	GE	48.1	2256.2	172.6
6	1940	GE	74.4	2132.2	186.6
7	1941	GE	113.0	1834.1	220.9
8	1942	GE	91.9	1588.0	287.8
9	1943	GE	61.3	1749.4	319.9
10	1944	GE	56.8	1687.2	321.3

tail(e,12)

	STT	Năm	CÔNG.TY	Y	X2	X3
69	69	1943	WEST	37.02	617.2	84.4
70	70	1944	WEST	37.81	626.7	91.2
71	71	1945	WEST	39.27	737.2	92.4
72	72	1946	WEST	53.46	760.5	86.0
73	73	1947	WEST	55.56	581.4	111.1
74	74	1948	WEST	49.56	662.3	130.6
75	75	1949	WEST	32.04	583.8	141.8
76	76	1950	WEST	32.24	635.2	136.7
77	77	1951	WEST	54.38	732.8	129.7
78	78	1952	WEST	71.78	864.1	145.5
79	79	1953	WEST	90.08	1193.5	174.8
80	80	1954	WEST	68.60	1188.9	213.5

str(e)

## 'data.frame':    80 obs. of  6 variables:
##  $ STT    : int  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
##  $ Năm    : int  1935 1936 1937 1938 1939 1940 1941 1942 1943 1944 ...
##  $ CÔNG.TY: chr  "GE" "GE" "GE" "GE" ...
##  $ Y      : num  33.1 45 77.2 44.6 48.1 74.4 113 91.9 61.3 56.8 ...
##  $ X2     : num  1171 2016 2803 2040 2256 ...
##  $ X3     : num  97.8 104.4 118 156.2 172.6 ...

is.na(e)

##         STT   Năm CÔNG.TY     Y    X2    X3
##  [1,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [2,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [3,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [4,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [5,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [6,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [7,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [8,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [9,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [10,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [11,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [12,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [13,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [14,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [15,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [16,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [17,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [18,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [19,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [20,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [21,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [22,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [23,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [24,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [25,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [26,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [27,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [28,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [29,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [30,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [31,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [32,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [33,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [34,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [35,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [36,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [37,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [38,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [39,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [40,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [41,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [42,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [43,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [44,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [45,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [46,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [47,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [48,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [49,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [50,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [51,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [52,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [53,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [54,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [55,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [56,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [57,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [58,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [59,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [60,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [61,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [62,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [63,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [64,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [65,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [66,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [67,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [68,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [69,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [70,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [71,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [72,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [73,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [74,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [75,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [76,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [77,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [78,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [79,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE
## [80,] FALSE FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE

sum(is.na(e))

## [1] 0

which(is.na(e))

## integer(0)

1.5 Rút trích dữ liệu

names(e) <- c('S', 'N', 'CT', 'Y', 'X2', 'X3')
e

S	N	CT	Y	X2	X3
1	1935	GE	33.10	1170.6	97.8
2	1936	GE	45.00	2015.8	104.4
3	1937	GE	77.20	2803.3	118.0
4	1938	GE	44.60	2039.7	156.2
5	1939	GE	48.10	2256.2	172.6
6	1940	GE	74.40	2132.2	186.6
7	1941	GE	113.00	1834.1	220.9
8	1942	GE	91.90	1588.0	287.8
9	1943	GE	61.30	1749.4	319.9
10	1944	GE	56.80	1687.2	321.3
11	1945	GE	93.60	2007.7	319.6
12	1946	GE	159.90	2208.3	346.0
13	1947	GE	147.20	1656.7	456.4
14	1948	GE	146.30	1604.4	543.4
15	1949	GE	98.30	1431.8	618.3
16	1950	GE	93.50	1610.5	647.4
17	1951	GE	135.20	1819.4	671.3
18	1952	GE	157.30	2079.7	726.1
19	1953	GE	179.50	2371.6	800.3
20	1954	GE	189.60	2759.9	888.9
21	1935	US	209.90	1362.4	53.8
22	1936	US	355.30	1807.1	50.5
23	1937	US	469.90	2673.3	118.1
24	1938	US	262.30	1801.9	260.2
25	1939	US	230.40	1957.3	312.7
26	1940	US	361.60	2202.9	254.2
27	1941	US	472.80	2380.5	261.4
28	1942	US	445.60	2168.6	298.7
29	1943	US	361.60	1985.1	301.8
30	1944	US	288.20	1813.9	279.1
31	1945	US	258.70	1850.2	213.8
32	1946	US	420.30	2067.7	232.6
33	1947	US	420.50	1796.3	264.8
34	1948	US	494.50	1625.8	306.9
35	1949	US	405.10	1667.0	351.1
36	1950	US	418.80	1677.4	357.8
37	1951	US	588.20	2289.5	341.1
38	1952	US	645.20	2159.4	444.2
39	1953	US	641.00	2031.3	623.6
40	1954	US	459.30	2115.5	669.7
41	1935	GM	317.60	3078.5	2.8
42	1936	GM	391.80	4661.7	52.6
43	1937	GM	410.60	5387.1	156.9
44	1938	GM	257.70	2792.2	209.2
45	1939	GM	330.80	4313.2	203.4
46	1940	GM	461.20	4643.9	207.2
47	1941	GM	512.00	4551.2	255.2
48	1942	GM	448.00	3244.1	303.7
49	1943	GM	499.60	4053.7	264.1
50	1944	GM	547.50	4379.3	201.6
51	1945	GM	561.20	4840.9	265.0
52	1946	GM	688.10	4900.0	402.0
53	1947	GM	568.90	3526.5	761.5
54	1948	GM	529.20	3245.7	922.4
55	1949	GM	555.10	3700.2	1020.1
56	1950	GM	642.90	3755.6	1099.0
57	1951	GM	755.90	4833.0	1207.7
58	1952	GM	891.20	4926.9	1430.5
59	1953	GM	1304.40	6241.7	1777.3
60	1954	GM	1486.70	5593.6	226.3
61	1935	WEST	12.93	191.5	1.8
62	1936	WEST	25.90	516.0	0.8
63	1937	WEST	35.05	729.0	7.4
64	1938	WEST	22.89	560.4	18.1
65	1939	WEST	18.84	519.9	23.5
66	1940	WEST	28.57	628.5	26.5
67	1941	WEST	48.51	537.1	36.2
68	1942	WEST	43.34	561.2	60.8
69	1943	WEST	37.02	617.2	84.4
70	1944	WEST	37.81	626.7	91.2
71	1945	WEST	39.27	737.2	92.4
72	1946	WEST	53.46	760.5	86.0
73	1947	WEST	55.56	581.4	111.1
74	1948	WEST	49.56	662.3	130.6
75	1949	WEST	32.04	583.8	141.8
76	1950	WEST	32.24	635.2	136.7
77	1951	WEST	54.38	732.8	129.7
78	1952	WEST	71.78	864.1	145.5
79	1953	WEST	90.08	1193.5	174.8
80	1954	WEST	68.60	1188.9	213.5

a1 <- e[10,4]
a1

## [1] 56.8

CT <- e$CT
CT

##  [1] "GE"   "GE"   "GE"   "GE"   "GE"   "GE"   "GE"   "GE"   "GE"   "GE"  
## [11] "GE"   "GE"   "GE"   "GE"   "GE"   "GE"   "GE"   "GE"   "GE"   "GE"  
## [21] "US"   "US"   "US"   "US"   "US"   "US"   "US"   "US"   "US"   "US"  
## [31] "US"   "US"   "US"   "US"   "US"   "US"   "US"   "US"   "US"   "US"  
## [41] "GM"   "GM"   "GM"   "GM"   "GM"   "GM"   "GM"   "GM"   "GM"   "GM"  
## [51] "GM"   "GM"   "GM"   "GM"   "GM"   "GM"   "GM"   "GM"   "GM"   "GM"  
## [61] "WEST" "WEST" "WEST" "WEST" "WEST" "WEST" "WEST" "WEST" "WEST" "WEST"
## [71] "WEST" "WEST" "WEST" "WEST" "WEST" "WEST" "WEST" "WEST" "WEST" "WEST"

a2 <- e[3,]
a2

	S	N	CT	Y	X2	X3
3	3	1937	GE	77.2	2803.3	118

a3 <- e[,c(1,4)]
a3

S	Y
1	33.10
2	45.00
3	77.20
4	44.60
5	48.10
6	74.40
7	113.00
8	91.90
9	61.30
10	56.80
11	93.60
12	159.90
13	147.20
14	146.30
15	98.30
16	93.50
17	135.20
18	157.30
19	179.50
20	189.60
21	209.90
22	355.30
23	469.90
24	262.30
25	230.40
26	361.60
27	472.80
28	445.60
29	361.60
30	288.20
31	258.70
32	420.30
33	420.50
34	494.50
35	405.10
36	418.80
37	588.20
38	645.20
39	641.00
40	459.30
41	317.60
42	391.80
43	410.60
44	257.70
45	330.80
46	461.20
47	512.00
48	448.00
49	499.60
50	547.50
51	561.20
52	688.10
53	568.90
54	529.20
55	555.10
56	642.90
57	755.90
58	891.20
59	1304.40
60	1486.70
61	12.93
62	25.90
63	35.05
64	22.89
65	18.84
66	28.57
67	48.51
68	43.34
69	37.02
70	37.81
71	39.27
72	53.46
73	55.56
74	49.56
75	32.04
76	32.24
77	54.38
78	71.78
79	90.08
80	68.60

a4 <- e[c(3,5,7,15,56),]
a4

	S	N	CT	Y	X2	X3
3	3	1937	GE	77.2	2803.3	118.0
5	5	1939	GE	48.1	2256.2	172.6
7	7	1941	GE	113.0	1834.1	220.9
15	15	1949	GE	98.3	1431.8	618.3
56	56	1950	GM	642.9	3755.6	1099.0

a5 <- e[e$Y <50 & e$X2 <=2000,]
a5

	S	N	CT	Y	X2	X3
1	1	1935	GE	33.10	1170.6	97.8
61	61	1935	WEST	12.93	191.5	1.8
62	62	1936	WEST	25.90	516.0	0.8
63	63	1937	WEST	35.05	729.0	7.4
64	64	1938	WEST	22.89	560.4	18.1
65	65	1939	WEST	18.84	519.9	23.5
66	66	1940	WEST	28.57	628.5	26.5
67	67	1941	WEST	48.51	537.1	36.2
68	68	1942	WEST	43.34	561.2	60.8
69	69	1943	WEST	37.02	617.2	84.4
70	70	1944	WEST	37.81	626.7	91.2
71	71	1945	WEST	39.27	737.2	92.4
74	74	1948	WEST	49.56	662.3	130.6
75	75	1949	WEST	32.04	583.8	141.8
76	76	1950	WEST	32.24	635.2	136.7

a5 <- e[e$CT =='WEST'| e$X3 >= 50,]
a5

	S	N	CT	Y	X2	X3
1	1	1935	GE	33.10	1170.6	97.8
2	2	1936	GE	45.00	2015.8	104.4
3	3	1937	GE	77.20	2803.3	118.0
4	4	1938	GE	44.60	2039.7	156.2
5	5	1939	GE	48.10	2256.2	172.6
6	6	1940	GE	74.40	2132.2	186.6
7	7	1941	GE	113.00	1834.1	220.9
8	8	1942	GE	91.90	1588.0	287.8
9	9	1943	GE	61.30	1749.4	319.9
10	10	1944	GE	56.80	1687.2	321.3
11	11	1945	GE	93.60	2007.7	319.6
12	12	1946	GE	159.90	2208.3	346.0
13	13	1947	GE	147.20	1656.7	456.4
14	14	1948	GE	146.30	1604.4	543.4
15	15	1949	GE	98.30	1431.8	618.3
16	16	1950	GE	93.50	1610.5	647.4
17	17	1951	GE	135.20	1819.4	671.3
18	18	1952	GE	157.30	2079.7	726.1
19	19	1953	GE	179.50	2371.6	800.3
20	20	1954	GE	189.60	2759.9	888.9
21	21	1935	US	209.90	1362.4	53.8
22	22	1936	US	355.30	1807.1	50.5
23	23	1937	US	469.90	2673.3	118.1
24	24	1938	US	262.30	1801.9	260.2
25	25	1939	US	230.40	1957.3	312.7
26	26	1940	US	361.60	2202.9	254.2
27	27	1941	US	472.80	2380.5	261.4
28	28	1942	US	445.60	2168.6	298.7
29	29	1943	US	361.60	1985.1	301.8
30	30	1944	US	288.20	1813.9	279.1
31	31	1945	US	258.70	1850.2	213.8
32	32	1946	US	420.30	2067.7	232.6
33	33	1947	US	420.50	1796.3	264.8
34	34	1948	US	494.50	1625.8	306.9
35	35	1949	US	405.10	1667.0	351.1
36	36	1950	US	418.80	1677.4	357.8
37	37	1951	US	588.20	2289.5	341.1
38	38	1952	US	645.20	2159.4	444.2
39	39	1953	US	641.00	2031.3	623.6
40	40	1954	US	459.30	2115.5	669.7
42	42	1936	GM	391.80	4661.7	52.6
43	43	1937	GM	410.60	5387.1	156.9
44	44	1938	GM	257.70	2792.2	209.2
45	45	1939	GM	330.80	4313.2	203.4
46	46	1940	GM	461.20	4643.9	207.2
47	47	1941	GM	512.00	4551.2	255.2
48	48	1942	GM	448.00	3244.1	303.7
49	49	1943	GM	499.60	4053.7	264.1
50	50	1944	GM	547.50	4379.3	201.6
51	51	1945	GM	561.20	4840.9	265.0
52	52	1946	GM	688.10	4900.0	402.0
53	53	1947	GM	568.90	3526.5	761.5
54	54	1948	GM	529.20	3245.7	922.4
55	55	1949	GM	555.10	3700.2	1020.1
56	56	1950	GM	642.90	3755.6	1099.0
57	57	1951	GM	755.90	4833.0	1207.7
58	58	1952	GM	891.20	4926.9	1430.5
59	59	1953	GM	1304.40	6241.7	1777.3
60	60	1954	GM	1486.70	5593.6	226.3
61	61	1935	WEST	12.93	191.5	1.8
62	62	1936	WEST	25.90	516.0	0.8
63	63	1937	WEST	35.05	729.0	7.4
64	64	1938	WEST	22.89	560.4	18.1
65	65	1939	WEST	18.84	519.9	23.5
66	66	1940	WEST	28.57	628.5	26.5
67	67	1941	WEST	48.51	537.1	36.2
68	68	1942	WEST	43.34	561.2	60.8
69	69	1943	WEST	37.02	617.2	84.4
70	70	1944	WEST	37.81	626.7	91.2
71	71	1945	WEST	39.27	737.2	92.4
72	72	1946	WEST	53.46	760.5	86.0
73	73	1947	WEST	55.56	581.4	111.1
74	74	1948	WEST	49.56	662.3	130.6
75	75	1949	WEST	32.04	583.8	141.8
76	76	1950	WEST	32.24	635.2	136.7
77	77	1951	WEST	54.38	732.8	129.7
78	78	1952	WEST	71.78	864.1	145.5
79	79	1953	WEST	90.08	1193.5	174.8
80	80	1954	WEST	68.60	1188.9	213.5

str(e)

## 'data.frame':    80 obs. of  6 variables:
##  $ S : int  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
##  $ N : int  1935 1936 1937 1938 1939 1940 1941 1942 1943 1944 ...
##  $ CT: chr  "GE" "GE" "GE" "GE" ...
##  $ Y : num  33.1 45 77.2 44.6 48.1 74.4 113 91.9 61.3 56.8 ...
##  $ X2: num  1171 2016 2803 2040 2256 ...
##  $ X3: num  97.8 104.4 118 156.2 172.6 ...

head(e,4)

S	N	CT	Y	X2	X3
1	1935	GE	33.1	1170.6	97.8
2	1936	GE	45.0	2015.8	104.4
3	1937	GE	77.2	2803.3	118.0
4	1938	GE	44.6	2039.7	156.2

tail(e,7)

	S	N	CT	Y	X2	X3
74	74	1948	WEST	49.56	662.3	130.6
75	75	1949	WEST	32.04	583.8	141.8
76	76	1950	WEST	32.24	635.2	136.7
77	77	1951	WEST	54.38	732.8	129.7
78	78	1952	WEST	71.78	864.1	145.5
79	79	1953	WEST	90.08	1193.5	174.8
80	80	1954	WEST	68.60	1188.9	213.5

a6 <- e[e$CT =='GE',]
a6

S	N	CT	Y	X2	X3
1	1935	GE	33.1	1170.6	97.8
2	1936	GE	45.0	2015.8	104.4
3	1937	GE	77.2	2803.3	118.0
4	1938	GE	44.6	2039.7	156.2
5	1939	GE	48.1	2256.2	172.6
6	1940	GE	74.4	2132.2	186.6
7	1941	GE	113.0	1834.1	220.9
8	1942	GE	91.9	1588.0	287.8
9	1943	GE	61.3	1749.4	319.9
10	1944	GE	56.8	1687.2	321.3
11	1945	GE	93.6	2007.7	319.6
12	1946	GE	159.9	2208.3	346.0
13	1947	GE	147.2	1656.7	456.4
14	1948	GE	146.3	1604.4	543.4
15	1949	GE	98.3	1431.8	618.3
16	1950	GE	93.5	1610.5	647.4
17	1951	GE	135.2	1819.4	671.3
18	1952	GE	157.3	2079.7	726.1
19	1953	GE	179.5	2371.6	800.3
20	1954	GE	189.6	2759.9	888.9

a7 <- e[e$CT != 'WEST',]
a7

S	N	CT	Y	X2	X3
1	1935	GE	33.1	1170.6	97.8
2	1936	GE	45.0	2015.8	104.4
3	1937	GE	77.2	2803.3	118.0
4	1938	GE	44.6	2039.7	156.2
5	1939	GE	48.1	2256.2	172.6
6	1940	GE	74.4	2132.2	186.6
7	1941	GE	113.0	1834.1	220.9
8	1942	GE	91.9	1588.0	287.8
9	1943	GE	61.3	1749.4	319.9
10	1944	GE	56.8	1687.2	321.3
11	1945	GE	93.6	2007.7	319.6
12	1946	GE	159.9	2208.3	346.0
13	1947	GE	147.2	1656.7	456.4
14	1948	GE	146.3	1604.4	543.4
15	1949	GE	98.3	1431.8	618.3
16	1950	GE	93.5	1610.5	647.4
17	1951	GE	135.2	1819.4	671.3
18	1952	GE	157.3	2079.7	726.1
19	1953	GE	179.5	2371.6	800.3
20	1954	GE	189.6	2759.9	888.9
21	1935	US	209.9	1362.4	53.8
22	1936	US	355.3	1807.1	50.5
23	1937	US	469.9	2673.3	118.1
24	1938	US	262.3	1801.9	260.2
25	1939	US	230.4	1957.3	312.7
26	1940	US	361.6	2202.9	254.2
27	1941	US	472.8	2380.5	261.4
28	1942	US	445.6	2168.6	298.7
29	1943	US	361.6	1985.1	301.8
30	1944	US	288.2	1813.9	279.1
31	1945	US	258.7	1850.2	213.8
32	1946	US	420.3	2067.7	232.6
33	1947	US	420.5	1796.3	264.8
34	1948	US	494.5	1625.8	306.9
35	1949	US	405.1	1667.0	351.1
36	1950	US	418.8	1677.4	357.8
37	1951	US	588.2	2289.5	341.1
38	1952	US	645.2	2159.4	444.2
39	1953	US	641.0	2031.3	623.6
40	1954	US	459.3	2115.5	669.7
41	1935	GM	317.6	3078.5	2.8
42	1936	GM	391.8	4661.7	52.6
43	1937	GM	410.6	5387.1	156.9
44	1938	GM	257.7	2792.2	209.2
45	1939	GM	330.8	4313.2	203.4
46	1940	GM	461.2	4643.9	207.2
47	1941	GM	512.0	4551.2	255.2
48	1942	GM	448.0	3244.1	303.7
49	1943	GM	499.6	4053.7	264.1
50	1944	GM	547.5	4379.3	201.6
51	1945	GM	561.2	4840.9	265.0
52	1946	GM	688.1	4900.0	402.0
53	1947	GM	568.9	3526.5	761.5
54	1948	GM	529.2	3245.7	922.4
55	1949	GM	555.1	3700.2	1020.1
56	1950	GM	642.9	3755.6	1099.0
57	1951	GM	755.9	4833.0	1207.7
58	1952	GM	891.2	4926.9	1430.5
59	1953	GM	1304.4	6241.7	1777.3
60	1954	GM	1486.7	5593.6	226.3

library(tidyverse)

## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr     1.1.4     ✔ readr     2.1.5
## ✔ forcats   1.0.0     ✔ stringr   1.5.1
## ✔ lubridate 1.9.3     ✔ tibble    3.2.1
## ✔ purrr     1.0.2     ✔ tidyr     1.3.0
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag()    masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors

i <- iris
i1 <- filter(i,Sepal.Length >5|Species=='setosa')
i1

Sepal.Length	Sepal.Width	Petal.Length	Petal.Width	Species
5.1	3.5	1.4	0.2	setosa
4.9	3.0	1.4	0.2	setosa
4.7	3.2	1.3	0.2	setosa
4.6	3.1	1.5	0.2	setosa
5.0	3.6	1.4	0.2	setosa
5.4	3.9	1.7	0.4	setosa
4.6	3.4	1.4	0.3	setosa
5.0	3.4	1.5	0.2	setosa
4.4	2.9	1.4	0.2	setosa
4.9	3.1	1.5	0.1	setosa
5.4	3.7	1.5	0.2	setosa
4.8	3.4	1.6	0.2	setosa
4.8	3.0	1.4	0.1	setosa
4.3	3.0	1.1	0.1	setosa
5.8	4.0	1.2	0.2	setosa
5.7	4.4	1.5	0.4	setosa
5.4	3.9	1.3	0.4	setosa
5.1	3.5	1.4	0.3	setosa
5.7	3.8	1.7	0.3	setosa
5.1	3.8	1.5	0.3	setosa
5.4	3.4	1.7	0.2	setosa
5.1	3.7	1.5	0.4	setosa
4.6	3.6	1.0	0.2	setosa
5.1	3.3	1.7	0.5	setosa
4.8	3.4	1.9	0.2	setosa
5.0	3.0	1.6	0.2	setosa
5.0	3.4	1.6	0.4	setosa
5.2	3.5	1.5	0.2	setosa
5.2	3.4	1.4	0.2	setosa
4.7	3.2	1.6	0.2	setosa
4.8	3.1	1.6	0.2	setosa
5.4	3.4	1.5	0.4	setosa
5.2	4.1	1.5	0.1	setosa
5.5	4.2	1.4	0.2	setosa
4.9	3.1	1.5	0.2	setosa
5.0	3.2	1.2	0.2	setosa
5.5	3.5	1.3	0.2	setosa
4.9	3.6	1.4	0.1	setosa
4.4	3.0	1.3	0.2	setosa
5.1	3.4	1.5	0.2	setosa
5.0	3.5	1.3	0.3	setosa
4.5	2.3	1.3	0.3	setosa
4.4	3.2	1.3	0.2	setosa
5.0	3.5	1.6	0.6	setosa
5.1	3.8	1.9	0.4	setosa
4.8	3.0	1.4	0.3	setosa
5.1	3.8	1.6	0.2	setosa
4.6	3.2	1.4	0.2	setosa
5.3	3.7	1.5	0.2	setosa
5.0	3.3	1.4	0.2	setosa
7.0	3.2	4.7	1.4	versicolor
6.4	3.2	4.5	1.5	versicolor
6.9	3.1	4.9	1.5	versicolor
5.5	2.3	4.0	1.3	versicolor
6.5	2.8	4.6	1.5	versicolor
5.7	2.8	4.5	1.3	versicolor
6.3	3.3	4.7	1.6	versicolor
6.6	2.9	4.6	1.3	versicolor
5.2	2.7	3.9	1.4	versicolor
5.9	3.0	4.2	1.5	versicolor
6.0	2.2	4.0	1.0	versicolor
6.1	2.9	4.7	1.4	versicolor
5.6	2.9	3.6	1.3	versicolor
6.7	3.1	4.4	1.4	versicolor
5.6	3.0	4.5	1.5	versicolor
5.8	2.7	4.1	1.0	versicolor
6.2	2.2	4.5	1.5	versicolor
5.6	2.5	3.9	1.1	versicolor
5.9	3.2	4.8	1.8	versicolor
6.1	2.8	4.0	1.3	versicolor
6.3	2.5	4.9	1.5	versicolor
6.1	2.8	4.7	1.2	versicolor
6.4	2.9	4.3	1.3	versicolor
6.6	3.0	4.4	1.4	versicolor
6.8	2.8	4.8	1.4	versicolor
6.7	3.0	5.0	1.7	versicolor
6.0	2.9	4.5	1.5	versicolor
5.7	2.6	3.5	1.0	versicolor
5.5	2.4	3.8	1.1	versicolor
5.5	2.4	3.7	1.0	versicolor
5.8	2.7	3.9	1.2	versicolor
6.0	2.7	5.1	1.6	versicolor
5.4	3.0	4.5	1.5	versicolor
6.0	3.4	4.5	1.6	versicolor
6.7	3.1	4.7	1.5	versicolor
6.3	2.3	4.4	1.3	versicolor
5.6	3.0	4.1	1.3	versicolor
5.5	2.5	4.0	1.3	versicolor
5.5	2.6	4.4	1.2	versicolor
6.1	3.0	4.6	1.4	versicolor
5.8	2.6	4.0	1.2	versicolor
5.6	2.7	4.2	1.3	versicolor
5.7	3.0	4.2	1.2	versicolor
5.7	2.9	4.2	1.3	versicolor
6.2	2.9	4.3	1.3	versicolor
5.1	2.5	3.0	1.1	versicolor
5.7	2.8	4.1	1.3	versicolor
6.3	3.3	6.0	2.5	virginica
5.8	2.7	5.1	1.9	virginica
7.1	3.0	5.9	2.1	virginica
6.3	2.9	5.6	1.8	virginica
6.5	3.0	5.8	2.2	virginica
7.6	3.0	6.6	2.1	virginica
7.3	2.9	6.3	1.8	virginica
6.7	2.5	5.8	1.8	virginica
7.2	3.6	6.1	2.5	virginica
6.5	3.2	5.1	2.0	virginica
6.4	2.7	5.3	1.9	virginica
6.8	3.0	5.5	2.1	virginica
5.7	2.5	5.0	2.0	virginica
5.8	2.8	5.1	2.4	virginica
6.4	3.2	5.3	2.3	virginica
6.5	3.0	5.5	1.8	virginica
7.7	3.8	6.7	2.2	virginica
7.7	2.6	6.9	2.3	virginica
6.0	2.2	5.0	1.5	virginica
6.9	3.2	5.7	2.3	virginica
5.6	2.8	4.9	2.0	virginica
7.7	2.8	6.7	2.0	virginica
6.3	2.7	4.9	1.8	virginica
6.7	3.3	5.7	2.1	virginica
7.2	3.2	6.0	1.8	virginica
6.2	2.8	4.8	1.8	virginica
6.1	3.0	4.9	1.8	virginica
6.4	2.8	5.6	2.1	virginica
7.2	3.0	5.8	1.6	virginica
7.4	2.8	6.1	1.9	virginica
7.9	3.8	6.4	2.0	virginica
6.4	2.8	5.6	2.2	virginica
6.3	2.8	5.1	1.5	virginica
6.1	2.6	5.6	1.4	virginica
7.7	3.0	6.1	2.3	virginica
6.3	3.4	5.6	2.4	virginica
6.4	3.1	5.5	1.8	virginica
6.0	3.0	4.8	1.8	virginica
6.9	3.1	5.4	2.1	virginica
6.7	3.1	5.6	2.4	virginica
6.9	3.1	5.1	2.3	virginica
5.8	2.7	5.1	1.9	virginica
6.8	3.2	5.9	2.3	virginica
6.7	3.3	5.7	2.5	virginica
6.7	3.0	5.2	2.3	virginica
6.3	2.5	5.0	1.9	virginica
6.5	3.0	5.2	2.0	virginica
6.2	3.4	5.4	2.3	virginica
5.9	3.0	5.1	1.8	virginica

i2 <- i %>% filter(Petal.Width >= 1.5|Species == 'virginica')
i2

Sepal.Length	Sepal.Width	Petal.Length	Petal.Width	Species
6.4	3.2	4.5	1.5	versicolor
6.9	3.1	4.9	1.5	versicolor
6.5	2.8	4.6	1.5	versicolor
6.3	3.3	4.7	1.6	versicolor
5.9	3.0	4.2	1.5	versicolor
5.6	3.0	4.5	1.5	versicolor
6.2	2.2	4.5	1.5	versicolor
5.9	3.2	4.8	1.8	versicolor
6.3	2.5	4.9	1.5	versicolor
6.7	3.0	5.0	1.7	versicolor
6.0	2.9	4.5	1.5	versicolor
6.0	2.7	5.1	1.6	versicolor
5.4	3.0	4.5	1.5	versicolor
6.0	3.4	4.5	1.6	versicolor
6.7	3.1	4.7	1.5	versicolor
6.3	3.3	6.0	2.5	virginica
5.8	2.7	5.1	1.9	virginica
7.1	3.0	5.9	2.1	virginica
6.3	2.9	5.6	1.8	virginica
6.5	3.0	5.8	2.2	virginica
7.6	3.0	6.6	2.1	virginica
4.9	2.5	4.5	1.7	virginica
7.3	2.9	6.3	1.8	virginica
6.7	2.5	5.8	1.8	virginica
7.2	3.6	6.1	2.5	virginica
6.5	3.2	5.1	2.0	virginica
6.4	2.7	5.3	1.9	virginica
6.8	3.0	5.5	2.1	virginica
5.7	2.5	5.0	2.0	virginica
5.8	2.8	5.1	2.4	virginica
6.4	3.2	5.3	2.3	virginica
6.5	3.0	5.5	1.8	virginica
7.7	3.8	6.7	2.2	virginica
7.7	2.6	6.9	2.3	virginica
6.0	2.2	5.0	1.5	virginica
6.9	3.2	5.7	2.3	virginica
5.6	2.8	4.9	2.0	virginica
7.7	2.8	6.7	2.0	virginica
6.3	2.7	4.9	1.8	virginica
6.7	3.3	5.7	2.1	virginica
7.2	3.2	6.0	1.8	virginica
6.2	2.8	4.8	1.8	virginica
6.1	3.0	4.9	1.8	virginica
6.4	2.8	5.6	2.1	virginica
7.2	3.0	5.8	1.6	virginica
7.4	2.8	6.1	1.9	virginica
7.9	3.8	6.4	2.0	virginica
6.4	2.8	5.6	2.2	virginica
6.3	2.8	5.1	1.5	virginica
6.1	2.6	5.6	1.4	virginica
7.7	3.0	6.1	2.3	virginica
6.3	3.4	5.6	2.4	virginica
6.4	3.1	5.5	1.8	virginica
6.0	3.0	4.8	1.8	virginica
6.9	3.1	5.4	2.1	virginica
6.7	3.1	5.6	2.4	virginica
6.9	3.1	5.1	2.3	virginica
5.8	2.7	5.1	1.9	virginica
6.8	3.2	5.9	2.3	virginica
6.7	3.3	5.7	2.5	virginica
6.7	3.0	5.2	2.3	virginica
6.3	2.5	5.0	1.9	virginica
6.5	3.0	5.2	2.0	virginica
6.2	3.4	5.4	2.3	virginica
5.9	3.0	5.1	1.8	virginica

i3 <- i %>% select(Sepal.Length, Petal.Width, Species)
i3

Sepal.Length	Petal.Width	Species
5.1	0.2	setosa
4.9	0.2	setosa
4.7	0.2	setosa
4.6	0.2	setosa
5.0	0.2	setosa
5.4	0.4	setosa
4.6	0.3	setosa
5.0	0.2	setosa
4.4	0.2	setosa
4.9	0.1	setosa
5.4	0.2	setosa
4.8	0.2	setosa
4.8	0.1	setosa
4.3	0.1	setosa
5.8	0.2	setosa
5.7	0.4	setosa
5.4	0.4	setosa
5.1	0.3	setosa
5.7	0.3	setosa
5.1	0.3	setosa
5.4	0.2	setosa
5.1	0.4	setosa
4.6	0.2	setosa
5.1	0.5	setosa
4.8	0.2	setosa
5.0	0.2	setosa
5.0	0.4	setosa
5.2	0.2	setosa
5.2	0.2	setosa
4.7	0.2	setosa
4.8	0.2	setosa
5.4	0.4	setosa
5.2	0.1	setosa
5.5	0.2	setosa
4.9	0.2	setosa
5.0	0.2	setosa
5.5	0.2	setosa
4.9	0.1	setosa
4.4	0.2	setosa
5.1	0.2	setosa
5.0	0.3	setosa
4.5	0.3	setosa
4.4	0.2	setosa
5.0	0.6	setosa
5.1	0.4	setosa
4.8	0.3	setosa
5.1	0.2	setosa
4.6	0.2	setosa
5.3	0.2	setosa
5.0	0.2	setosa
7.0	1.4	versicolor
6.4	1.5	versicolor
6.9	1.5	versicolor
5.5	1.3	versicolor
6.5	1.5	versicolor
5.7	1.3	versicolor
6.3	1.6	versicolor
4.9	1.0	versicolor
6.6	1.3	versicolor
5.2	1.4	versicolor
5.0	1.0	versicolor
5.9	1.5	versicolor
6.0	1.0	versicolor
6.1	1.4	versicolor
5.6	1.3	versicolor
6.7	1.4	versicolor
5.6	1.5	versicolor
5.8	1.0	versicolor
6.2	1.5	versicolor
5.6	1.1	versicolor
5.9	1.8	versicolor
6.1	1.3	versicolor
6.3	1.5	versicolor
6.1	1.2	versicolor
6.4	1.3	versicolor
6.6	1.4	versicolor
6.8	1.4	versicolor
6.7	1.7	versicolor
6.0	1.5	versicolor
5.7	1.0	versicolor
5.5	1.1	versicolor
5.5	1.0	versicolor
5.8	1.2	versicolor
6.0	1.6	versicolor
5.4	1.5	versicolor
6.0	1.6	versicolor
6.7	1.5	versicolor
6.3	1.3	versicolor
5.6	1.3	versicolor
5.5	1.3	versicolor
5.5	1.2	versicolor
6.1	1.4	versicolor
5.8	1.2	versicolor
5.0	1.0	versicolor
5.6	1.3	versicolor
5.7	1.2	versicolor
5.7	1.3	versicolor
6.2	1.3	versicolor
5.1	1.1	versicolor
5.7	1.3	versicolor
6.3	2.5	virginica
5.8	1.9	virginica
7.1	2.1	virginica
6.3	1.8	virginica
6.5	2.2	virginica
7.6	2.1	virginica
4.9	1.7	virginica
7.3	1.8	virginica
6.7	1.8	virginica
7.2	2.5	virginica
6.5	2.0	virginica
6.4	1.9	virginica
6.8	2.1	virginica
5.7	2.0	virginica
5.8	2.4	virginica
6.4	2.3	virginica
6.5	1.8	virginica
7.7	2.2	virginica
7.7	2.3	virginica
6.0	1.5	virginica
6.9	2.3	virginica
5.6	2.0	virginica
7.7	2.0	virginica
6.3	1.8	virginica
6.7	2.1	virginica
7.2	1.8	virginica
6.2	1.8	virginica
6.1	1.8	virginica
6.4	2.1	virginica
7.2	1.6	virginica
7.4	1.9	virginica
7.9	2.0	virginica
6.4	2.2	virginica
6.3	1.5	virginica
6.1	1.4	virginica
7.7	2.3	virginica
6.3	2.4	virginica
6.4	1.8	virginica
6.0	1.8	virginica
6.9	2.1	virginica
6.7	2.4	virginica
6.9	2.3	virginica
5.8	1.9	virginica
6.8	2.3	virginica
6.7	2.5	virginica
6.7	2.3	virginica
6.3	1.9	virginica
6.5	2.0	virginica
6.2	2.3	virginica
5.9	1.8	virginica

i4 <- i %>% filter(Petal.Length <3| Species =='versicolor') %>% select(Sepal.Length,Petal.Width,Species)
i4

Sepal.Length	Petal.Width	Species
5.1	0.2	setosa
4.9	0.2	setosa
4.7	0.2	setosa
4.6	0.2	setosa
5.0	0.2	setosa
5.4	0.4	setosa
4.6	0.3	setosa
5.0	0.2	setosa
4.4	0.2	setosa
4.9	0.1	setosa
5.4	0.2	setosa
4.8	0.2	setosa
4.8	0.1	setosa
4.3	0.1	setosa
5.8	0.2	setosa
5.7	0.4	setosa
5.4	0.4	setosa
5.1	0.3	setosa
5.7	0.3	setosa
5.1	0.3	setosa
5.4	0.2	setosa
5.1	0.4	setosa
4.6	0.2	setosa
5.1	0.5	setosa
4.8	0.2	setosa
5.0	0.2	setosa
5.0	0.4	setosa
5.2	0.2	setosa
5.2	0.2	setosa
4.7	0.2	setosa
4.8	0.2	setosa
5.4	0.4	setosa
5.2	0.1	setosa
5.5	0.2	setosa
4.9	0.2	setosa
5.0	0.2	setosa
5.5	0.2	setosa
4.9	0.1	setosa
4.4	0.2	setosa
5.1	0.2	setosa
5.0	0.3	setosa
4.5	0.3	setosa
4.4	0.2	setosa
5.0	0.6	setosa
5.1	0.4	setosa
4.8	0.3	setosa
5.1	0.2	setosa
4.6	0.2	setosa
5.3	0.2	setosa
5.0	0.2	setosa
7.0	1.4	versicolor
6.4	1.5	versicolor
6.9	1.5	versicolor
5.5	1.3	versicolor
6.5	1.5	versicolor
5.7	1.3	versicolor
6.3	1.6	versicolor
4.9	1.0	versicolor
6.6	1.3	versicolor
5.2	1.4	versicolor
5.0	1.0	versicolor
5.9	1.5	versicolor
6.0	1.0	versicolor
6.1	1.4	versicolor
5.6	1.3	versicolor
6.7	1.4	versicolor
5.6	1.5	versicolor
5.8	1.0	versicolor
6.2	1.5	versicolor
5.6	1.1	versicolor
5.9	1.8	versicolor
6.1	1.3	versicolor
6.3	1.5	versicolor
6.1	1.2	versicolor
6.4	1.3	versicolor
6.6	1.4	versicolor
6.8	1.4	versicolor
6.7	1.7	versicolor
6.0	1.5	versicolor
5.7	1.0	versicolor
5.5	1.1	versicolor
5.5	1.0	versicolor
5.8	1.2	versicolor
6.0	1.6	versicolor
5.4	1.5	versicolor
6.0	1.6	versicolor
6.7	1.5	versicolor
6.3	1.3	versicolor
5.6	1.3	versicolor
5.5	1.3	versicolor
5.5	1.2	versicolor
6.1	1.4	versicolor
5.8	1.2	versicolor
5.0	1.0	versicolor
5.6	1.3	versicolor
5.7	1.2	versicolor
5.7	1.3	versicolor
6.2	1.3	versicolor
5.1	1.1	versicolor
5.7	1.3	versicolor

1.6 Tạo dữ liệu mới từ dữ liệu có sẵn

w <- women
tich <- w$height+w$weight
tich

##  [1] 173 176 180 184 188 192 196 200 205 209 214 219 224 230 236

sqrt = sqrt(tich)
sqrt

##  [1] 13.15295 13.26650 13.41641 13.56466 13.71131 13.85641 14.00000 14.14214
##  [9] 14.31782 14.45683 14.62874 14.79865 14.96663 15.16575 15.36229

w1 <- w %>% mutate(sqrt)
w1

height	weight	sqrt
58	115	13.15295
59	117	13.26650
60	120	13.41641
61	123	13.56466
62	126	13.71131
63	129	13.85641
64	132	14.00000
65	135	14.14214
66	139	14.31782
67	142	14.45683
68	146	14.62874
69	150	14.79865
70	154	14.96663
71	159	15.16575
72	164	15.36229

1.7 Lấy dữ liệu từ World Bank

library(WDI)
ind <- WDIsearch('Total reserves')
ind

	indicator	name
4340	DT.DOD.DSTC.IR.ZS	Short-term debt (% of total reserves)
6593	FI.RES.TOTL.CD	Total reserves (includes gold, current US$) \| \|6594 \|FI.RES.TOTL.CD.WB \|Total reserves including gold valued at London gold price (current US$)
6595	FI.RES.TOTL.CD.ZS	Total reserves includes gold (% of GDP)
6596	FI.RES.TOTL.DT.ZS	Total reserves (% of total external debt)
6597	FI.RES.TOTL.MO	Total reserves in months of imports
6598	FI.RES.TOTL.MO.WB	Total reserves in months of imports of goods and services
6599	FI.RES.XGLD.CD	Total reserves minus gold (current US$)
7408	FM.LBL.BMNY.IR.ZS	Broad money to total reserves ratio
7416	FM.LBL.MQMY.IR.ZS	Money and quasi money (M2) to total reserves ratio
17958	TOTRESV	Total Reserves

ind1 <- WDI(indicator = 'FI.RES.TOTL.MO', country = c('VN'), extra = T)
ind1

country	iso2c	iso3c	year	FI.RES.TOTL.MO	lastupdated	region	capital	longitude	latitude	income	lending
Viet Nam	VN	VNM	2022	2.641353	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	2021	3.686074	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	2020	3.978296	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	2019	3.366793	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	2018	2.529580	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	2017	2.462901	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	2016	2.223985	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	2015	1.850373	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	2014	2.536335	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	2013	2.146522	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	2012	2.487028	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	2011	1.417350	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	2010	1.620547	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	2009	2.574184	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	2008	3.214584	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	2007	4.075098	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	2006	3.224640	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	2005	2.653657	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	2004	2.442831	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	2003	2.694840	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	2002	2.213041	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	2001	2.355113	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	2000	2.264215	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	1999	2.814992	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	1998	1.680220	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	1997	1.670657	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	1996	1.620063	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	1995	NA	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	1994	NA	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	1993	NA	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	1992	NA	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	1991	NA	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	1990	NA	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	1989	NA	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	1988	NA	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	1987	NA	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	1986	NA	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	1985	NA	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	1984	NA	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	1983	NA	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	1982	NA	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	1981	NA	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	1980	NA	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	1979	NA	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	1978	NA	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	1977	NA	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	1976	NA	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	1975	NA	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	1974	NA	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	1973	NA	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	1972	NA	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	1971	NA	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	1970	NA	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	1969	NA	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	1968	NA	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	1967	NA	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	1966	NA	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	1965	NA	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	1964	NA	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	1963	NA	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	1962	NA	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	1961	NA	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Viet Nam	VN	VNM	1960	NA	2023-12-18	NA	NA	NA	NA	NA	NA

se <- ind1 %>% select(year,FI.RES.TOTL.MO)
se

year	FI.RES.TOTL.MO
2022	2.641353
2021	3.686074
2020	3.978296
2019	3.366793
2018	2.529580
2017	2.462901
2016	2.223985
2015	1.850373
2014	2.536335
2013	2.146522
2012	2.487028
2011	1.417350
2010	1.620547
2009	2.574184
2008	3.214584
2007	4.075098
2006	3.224640
2005	2.653657
2004	2.442831
2003	2.694840
2002	2.213041
2001	2.355113
2000	2.264215
1999	2.814992
1998	1.680220
1997	1.670657
1996	1.620063
1995	NA
1994	NA
1993	NA
1992	NA
1991	NA
1990	NA
1989	NA
1988	NA
1987	NA
1986	NA
1985	NA
1984	NA
1983	NA
1982	NA
1981	NA
1980	NA
1979	NA
1978	NA
1977	NA
1976	NA
1975	NA
1974	NA
1973	NA
1972	NA
1971	NA
1970	NA
1969	NA
1968	NA
1967	NA
1966	NA
1965	NA
1964	NA
1963	NA
1962	NA
1961	NA
1960	NA

na <- na.omit(se)
na

year	FI.RES.TOTL.MO
2022	2.641353
2021	3.686074
2020	3.978296
2019	3.366793
2018	2.529580
2017	2.462901
2016	2.223985
2015	1.850373
2014	2.536335
2013	2.146522
2012	2.487028
2011	1.417350
2010	1.620547
2009	2.574184
2008	3.214584
2007	4.075098
2006	3.224640
2005	2.653657
2004	2.442831
2003	2.694840
2002	2.213041
2001	2.355113
2000	2.264215
1999	2.814992
1998	1.680220
1997	1.670657
1996	1.620063

names(na) <- c('year','DuTru')
na

year	DuTru
2022	2.641353
2021	3.686074
2020	3.978296
2019	3.366793
2018	2.529580
2017	2.462901
2016	2.223985
2015	1.850373
2014	2.536335
2013	2.146522
2012	2.487028
2011	1.417350
2010	1.620547
2009	2.574184
2008	3.214584
2007	4.075098
2006	3.224640
2005	2.653657
2004	2.442831
2003	2.694840
2002	2.213041
2001	2.355113
2000	2.264215
1999	2.814992
1998	1.680220
1997	1.670657
1996	1.620063

2 NHIỆM VỤ 2.2

2.1 Đọc dữ liệu từ file CVS

Mục đích của việc đọc dữ liệu là tương tác với cơ sở dữ liệu để phân tích, truy vấn và cập nhật thông tin. Để đọc dữ liệu từ file CSV vào R Markdown, ta sử dụng lệnh read.csv() và thực hiện như ví dụ sau abc <- read.xlsx(file = ‘./data/abc.xlsx’) hoặc abc <- read.csv(file.choose(), header = T)

Covid <- read.csv(file.choose(), header = T)

2.2 Rút trích dữ liệu

Rút trích dữ liệu là bước quan trọng trong quá trình phân tích dữ liệu. Việc này giúp lập trình viên và nhà phân tích dữ liệu trích xuất thông tin quan trọng từ tập dữ liệu lớn để tìm ra các mô hình, xu hướng, và thông tin hữu ích.

2.2.1 Đổi tên cho các biến

Lệnh names() được sử dụng để đặt tên cho các thành phần (cột) của một đối tượng như một vector, một danh sách (list), hoặc một data frame. Việc đổi tên cho các biến giúp người lập trình đọc hiểu dễ dàng, giảm sự nhầm lẫn, tối ưu hiệu suất.

Để đổi tên biến, ta thực hiện names(vidu) <- c(‘A’,‘B’,‘C’)

names(Covid) <- c('D','L','NC','ND','TC','WC','WD','BC','BD')
names(Covid)

##  [1] "D"  "L"  "NC" "ND" "TC" "WC" "WD" "BC" "BD" NA

2.2.2 Rút trích dữ liệu

Khi cần lấy ra một giá trị cụ thể nào đó ta dùng lệnh vd <- vidu[10,3]

vd1 <- Covid[26,2]
vd1

## [1] "Afghanistan"

Ở ví dụ trên ta đã rút trích quan sát số 26 và biến số 2, kết quả thu được giá trị là “Afghanistan”

Khi cần lấy ra một biến (cột) cụ thể nào đó ta dùng lệnh A <- vidu$A

NC <- Covid$new_cases

Ở ví dụ này ta rút trích cột new_cases

Rút trích nhiều hàng (quan sát) không theo thứ tự theo lệnh vd <- vidu[c(3,5,7,21),]

vd2 <- Covid[c(2,5,12,55,66,112,1262),]
vd2

	D	L	NC	ND	TC	WC	WD	BC	BD	NA
2	25/02/2020	Afghanistan	0	NA	5	NA	NA	NA	NA	NA
5	28/02/2020	Afghanistan	0	NA	5	NA	NA	NA	NA	NA
12	06/03/2020	Afghanistan	0	NA	5	NA	0	NA	NA	NA
55	18/04/2020	Afghanistan	63	0	908	30	387	15	638	25
66	29/04/2020	Afghanistan	124	0	1827	60	735	24	1057	35
112	14/06/2020	Afghanistan	664	20	24852	475	4424	114	9672	221
1262	13/07/2020	Africa	16069	222	611002	13463	120676	1853	217719	3586

Rút trích quan sát và biến theo lệnh vd3 <- vidu[c(5,9,55,180),c(5,7)]

vd3 <- Covid[c(3,5,90,446),c(4,7)]
vd3

	ND	WD
3	NA	NA
5	NA	NA
90	10	3550
446	9	1900

Rút trích các quan sát với các điều kiện vd <- vidu[vidu$A >=1 &vidu$A <=10,] hoặc vd <- vidu[vidu$A == 2|vidu$A == 8,] hoặc **vd <- vidu[vidu$A != ‘abc’,]

vd4 <- Covid[Covid$weekly_cases >= 6500 & Covid$biweekly_deaths <= 50,]
vd4

D	L	NC	ND	TC	WC	WD	BC	BD	NA

vd5 <- Covid[Covid$location == 'Zimbabwe' | Covid$total_deaths <= 50,]
vd5

D	L	NC	ND	TC	WC	WD	BC	BD	NA

vidu6 <- Covid[Covid$location != 'Afghanistan'& Covid$new_cases <= 10,]
vidu6

D	L	NC	ND	TC	WC	WD	BC	BD	NA

Điểm khác nhau giữa cáccác lệnh này là ‘&’, ‘|’ và ‘!=’

‘&’ có nghĩa là và
‘|’ có nghĩa là hoặc
‘!=’ có nghĩa là khác

Xác định số các quan sát và biến str(vidu)

str(Covid)

## 'data.frame':    248346 obs. of  10 variables:
##  $ D : chr  "24/02/2020" "25/02/2020" "26/02/2020" "27/02/2020" ...
##  $ L : chr  "Afghanistan" "Afghanistan" "Afghanistan" "Afghanistan" ...
##  $ NC: int  5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
##  $ ND: int  NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
##  $ TC: int  5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 ...
##  $ WC: int  NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
##  $ WD: int  NA NA NA NA NA 5 5 0 0 0 ...
##  $ BC: int  NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
##  $ BD: int  NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
##  $ NA: int  NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...

Lấy các quan sát đầu tiên head(vidu,7)

head(Covid,10)

D	L	NC	ND	TC	WC	WD	BC	BD	NA
24/02/2020	Afghanistan	5	NA	5	NA	NA	NA	NA	NA
25/02/2020	Afghanistan	0	NA	5	NA	NA	NA	NA	NA
26/02/2020	Afghanistan	0	NA	5	NA	NA	NA	NA	NA
27/02/2020	Afghanistan	0	NA	5	NA	NA	NA	NA	NA
28/02/2020	Afghanistan	0	NA	5	NA	NA	NA	NA	NA
29/02/2020	Afghanistan	0	NA	5	NA	5	NA	NA	NA
01/03/2020	Afghanistan	0	NA	5	NA	5	NA	NA	NA
02/03/2020	Afghanistan	0	NA	5	NA	0	NA	NA	NA
03/03/2020	Afghanistan	0	NA	5	NA	0	NA	NA	NA
04/03/2020	Afghanistan	0	NA	5	NA	0	NA	NA	NA

Lấy các quan sát cuối cùng tail(vidu,8)

tail(Covid,10)

	D	L	NC	ND	TC	WC	WD	BC	BD	NA
248337	28/02/2023	Zimbabwe	0	0	263921	5663	279	1	838	4
248338	01/03/2023	Zimbabwe	206	5	264127	5668	206	5	485	6
248339	02/03/2023	Zimbabwe	0	0	264127	5668	206	5	485	6
248340	03/03/2023	Zimbabwe	0	0	264127	5668	206	5	485	6
248341	04/03/2023	Zimbabwe	0	0	264127	5668	206	5	485	6
248342	05/03/2023	Zimbabwe	0	0	264127	5668	206	5	485	6
248343	06/03/2023	Zimbabwe	0	0	264127	5668	206	5	485	6
248344	07/03/2023	Zimbabwe	0	0	264127	5668	206	5	485	6
248345	08/03/2023	Zimbabwe	149	3	264276	5671	149	3	355	8
248346	09/03/2023	Zimbabwe	NA	0	264276	5671	NA	3	NA	8

2.3 Tạo dữ liệu mới từ dữ liệu có sẵn

row_indices <- c(2: 666)
tong <- rowSums(Covid[row_indices, 3:ncol(Covid)])
tong

##      2      3      4      5      6      7      8      9     10     11     12 
##     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA 
##     13     14     15     16     17     18     19     20     21     22     23 
##     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA 
##     24     25     26     27     28     29     30     31     32     33     34 
##     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA 
##     35     36     37     38     39     40     41     42     43     44     45 
##     NA     NA     NA     NA     NA     NA    694    797    911    955   1099 
##     46     47     48     49     50     51     52     53     54     55     56 
##   1078   1318   1225   1332   1469   1574   1860   1799   1867   2066   2035 
##     57     58     59     60     61     62     63     64     65     66     67 
##   2183   2154   2218   2454   2437   2752   3139   3157   3722   3862   3622 
##     68     69     70     71     72     73     74     75     76     77     78 
##   4912   5618   5148   5013   4798   7720   7562   7675   7090  10363  10493 
##     79     80     81     82     83     84     85     86     87     88     89 
##  11288  10076  11423  13446  13865  13584  14851  16448  17083  18173  18941 
##     90     91     92     93     94     95     96     97     98     99    100 
##  21009  22068  22693  24235  25213  26325  27012  28392  29261  30338  31330 
##    101    102    103    104    105    106    107    108    109    110    111 
##  32725  33259  35776  35556  36864  37207  36383  38514  39366  39559  39741 
##    112    113    114    115    116    117    118    119    120    121    122 
##  40442  41564  40195  43377  42738  42641  42613  42965  42351  43030  41182 
##    123    124    125    126    127    128    129    130    131    132    133 
##  42012  40582  41028  40904  40534  40279  40483  40137  40467  40775  40742 
##    134    135    136    137    138    139    140    141    142    143    144 
##  40367  41162  41091  40241  42077  41412  41097  40575  41365  41375  41369 
##    145    146    147    148    149    150    151    152    153    154    155 
##  41103  40634  41002  40784  40505  40395  40904  40247  40250  40355  40643 
##    156    157    158    159    160    161    162    163    164    165    166 
##  40526  40469  40291  39947  40531  39997  39845  39800  39888  39804  39817 
##    167    168    169    170    171    172    173    174    175    176    177 
##  39868  39823  39663  40503  40408  40532  40431  40665  40694  40644  40367 
##    178    179    180    181    182    183    184    185    186    187    188 
##  40190  40703  40883  40722  40826  40959  40985  41006  40767  40693  40528 
##    189    190    191    192    193    194    195    196    197    198    199 
##  40416  40444  40493  40608  40554  40398  40421  40734  40966  40864  40842 
##    200    201    202    203    204    205    206    207    208    209    210 
##  40867  40963  41050  41218  41269  41317  41397  41342  41339  41420  41728 
##    211    212    213    214    215    216    217    218    219    220    221 
##  41571  41557  41658  41683  41671  41616  41544  41475  41461  41400  41407 
##    222    223    224    225    226    227    228    229    230    231    232 
##  41382  41377  41378  41626  41761  41888  42053  42279  42225  42535  42627 
##    233    234    235    236    237    238    239    240    241    242    243 
##  42708  42839  42814  42902  43113  43150  43297  43441  43220  43315  43608 
##    244    245    246    247    248    249    250    251    252    253    254 
##  43660  43774  43796  44011  44236  44531  44747  44755  44916  44966  45240 
##    255    256    257    258    259    260    261    262    263    264    265 
##  45395  45489  45663  45566  45587  45911  46134  46462  46684  47065  47474 
##    266    267    268    269    270    271    272    273    274    275    276 
##  47446  48030  48214  48723  49166  50141  50445  50379  50816  51439  51971 
##    277    278    279    280    281    282    283    284    285    286    287 
##  52184  52333  52195  52475  52944  53398  53520  53985  54263  54158  54893 
##    288    289    290    291    292    293    294    295    296    297    298 
##  55227  55421  55556  55553  55755  55594  55649  56310  56282  56571  56809 
##    299    300    301    302    303    304    305    306    307    308    309 
##  57201  57728  57449  57398  57659  57745  58352  58511  58650  58610  58706 
##    310    311    312    313    314    315    316    317    318    319    320 
##  58703  58868  58130  58373  58069  58327  58697  58547  58454  58489  58452 
##    321    322    323    324    325    326    327    328    329    330    331 
##  58358  58464  58222  58137  58239  58379  58228  58480  58322  58332  58410 
##    332    333    334    335    336    337    338    339    340    341    342 
##  58694  58883  58902  58937  58871  59024  59127  59203  59054  59056  59088 
##    343    344    345    346    347    348    349    350    351    352    353 
##  58988  58967  59015  58919  58918  58859  58940  58846  58823  58755  58659 
##    354    355    356    357    358    359    360    361    362    363    364 
##  58610  58627  58585  58608  58610  58519  58526  58503  58492  58397  58470 
##    365    366    367    368    369    370    371    372    373    374    375 
##  58451  58530  58531  58546  58560  58552  58523  58560  58616  58591  58563 
##    376    377    378    379    380    381    382    383    384    385    386 
##  58740  58720  58702  58785  58695  58737  58788  58870  58800  58902  58830 
##    387    388    389    390    391    392    393    394    395    396    397 
##  58844  58888  58959  58929  58987  58971  59131  59173  59168  59240  59247 
##    398    399    400    401    402    403    404    405    406    407    408 
##  59347  59289  59351  59548  59758  59887  60010  59983  60271  60316  60436 
##    409    410    411    412    413    414    415    416    417    418    419 
##  60653  60752  60913  61270  61122  61384  61650  61880  61779  61914  62137 
##    420    421    422    423    424    425    426    427    428    429    430 
##  62214  62448  62716  63089  63195  63868  64176  64385  64788  65206  65306 
##    431    432    433    434    435    436    437    438    439    440    441 
##  65855  66032  66348  66709  66958  67493  67841  68786  69209  69752  69490 
##    442    443    444    445    446    447    448    449    450    451    452 
##  69967  70657  71179  71613  72076  71487  71472  71443  71613  72084  72912 
##    453    454    455    456    457    458    459    460    461    462    463 
##  73888  74667  75088  76714  78186  80338  81229  82862  85606  86954  90018 
##    464    465    466    467    468    469    470    471    472    473    474 
##  92709  94700  96997 100758 103284 106199 109874 112591 116212 120249 123557 
##    475    476    477    478    479    480    481    482    483    484    485 
## 123551 125314 128082 131223 126541 137120 139475 142280 143804 147342 149519 
##    486    487    488    489    490    491    492    493    494    495    496 
## 154924 153992 156664 158021 158346 159867 160330 162874 162825 164859 164895 
##    497    498    499    500    501    502    503    504    505    506    507 
## 166298 166335 168082 169067 168762 169683 170203 169976 170773 171732 170560 
##    508    509    510    511    512    513    514    515    516    517    518 
## 172010 172305 173158 171425 172435 172446 170538 169551 167406 165703 165074 
##    519    520    521    522    523    524    525    526    527    528    529 
## 164596 164912 165372 164971 165270 165867 166045 166324 166542 166516 167012 
##    530    531    532    533    534    535    536    537    538    539    540 
## 167535 167938 167793 167969 167283 167204 167099 166640 166035 165661 165141 
##    541    542    543    544    545    546    547    548    549    550    551 
## 164579 164312 163650 163091 162658 162342 162174 162065 161830 161839 162057 
##    552    553    554    555    556    557    558    559    560    561    562 
## 161866 161823 162088 162071 161976 161976 162012 161918 161974 162222 162324 
##    563    564    565    566    567    568    569    570    571    572    573 
## 162583 162753 162944 162837 162782 162956 163033 163207 163289 163520 163347 
##    574    575    576    577    578    579    580    581    582    583    584 
## 163307 163525 163739 163569 163499 163838 163655 163647 163882 163642 163621 
##    585    586    587    588    589    590    591    592    593    594    595 
## 163637 163378 163359 163359 163543 163388 163589 163623 163470 163523 163689 
##    596    597    598    599    600    601    602    603    604    605    606 
## 163568 163731 163683 163791 163718 163898 163921 163814 163818 163915 163884 
##    607    608    609    610    611    612    613    614    615    616    617 
## 163997 163925 163863 164211 164155 164260 164286 164317 164293 164432 164408 
##    618    619    620    621    622    623    624    625    626    627    628 
## 164406 164344 164407 164409 164373 164314 164194 164142 164136 164206 164227 
##    629    630    631    632    633    634    635    636    637    638    639 
## 164266 164367 164521 164597 164888 164713 164953 165066 165105 165068 165435 
##    640    641    642    643    644    645    646    647    648    649    650 
## 165291 165682 165571 165547 165562 165628 165556 165701 165633 165606 165586 
##    651    652    653    654    655    656    657    658    659    660    661 
## 165596 165712 165568 165613 165615 165601 165576 165616 165560 165558 165466 
##    662    663    664    665    666 
## 165629 165557 165567 165683 165615

Ở chunk trên dùng để tính tổng các quan sát bằng lệnh tong <- rowSums(vidu[row_indices, 3:ncol(vidu)]), các quan sát được tính từ biến thứ 3 đến biến cuối cùng.

row_indices <- c(2: 666) là chỉ số của các quan sát muốn tính tổng, cụ thể là từ quan sát thứ 2 đến quan sát thứ 666

---
title: "Nhiệm Vụ 2"
author: "Nguyễn Thúy Vy"
output:
  html_document: 
    toc: true
    theme: united
    df_print: kable
    number_sections: true
    code_download: true
    code_folding: show 
editor_options:
  chunk_output_type: console
  pdf_document: 
    latex_engine: xelatex
  word_document: default
---

```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
```

Date: `r format(Sys.time(), '%H:%M:%S, %d - %m - %Y')`

# NHIỆM VỤ 2.1

## Đọc dữ liệu từ file CSV

```{r}
data <- read.csv(file.choose(), header = T)
data
```

## Đọc dữ liệu từ file EXCEL

```{r}
library(xlsx)
Data <- read.xlsx(file.choose(), sheetIndex = 1, header = T)
Data
```

## Sử dụng dữ liệu có sẵn trong R

```{r}
library(datasets)
data(package = 'datasets')
b <- women
b
```


```{r}
library(ggplot2)
data(package = 'ggplot2')
a <- msleep
a
```


## Bộ dữ liệu "Data trong bài MP05 của Fulltight"

```{r}
e <- data
is.data.frame(e)
is.matrix(e)
length(e)
names(e)
dim(e)
library(skimr)
skim(e)
```

```{r}
head(e, 10)
```
```{r}
tail(e,12)
```

```{r}
str(e)
```
```{r}
is.na(e)
```
```{r}
sum(is.na(e))
```
```{r}
which(is.na(e))
```

## Rút trích dữ liệu

```{r}
names(e) <- c('S', 'N', 'CT', 'Y', 'X2', 'X3')
e
```

```{r}
a1 <- e[10,4]
a1
```
```{r}
CT <- e$CT
CT
```

```{r}
a2 <- e[3,]
a2
```

```{r}
a3 <- e[,c(1,4)]
a3
```

```{r}
a4 <- e[c(3,5,7,15,56),]
a4
```

```{r}
a5 <- e[e$Y <50 & e$X2 <=2000,]
a5
```

```{r}
a5 <- e[e$CT =='WEST'| e$X3 >= 50,]
a5
```

```{r}
str(e)
```

```{r}
head(e,4)
```

```{r}
tail(e,7)
```

```{r}
a6 <- e[e$CT =='GE',]
a6
```


```{r}
a7 <- e[e$CT != 'WEST',]
a7
```

```{r}
library(tidyverse)
i <- iris
i1 <- filter(i,Sepal.Length >5|Species=='setosa')
i1
```

```{r}
i2 <- i %>% filter(Petal.Width >= 1.5|Species == 'virginica')
i2
```

```{r}
i3 <- i %>% select(Sepal.Length, Petal.Width, Species)
i3
```

```{r}
i4 <- i %>% filter(Petal.Length <3| Species =='versicolor') %>% select(Sepal.Length,Petal.Width,Species)
i4
```

## Tạo dữ liệu mới từ dữ liệu có sẵn

```{r}
w <- women
tich <- w$height+w$weight
tich
```

```{r}
sqrt = sqrt(tich)
sqrt
```

```{r}
w1 <- w %>% mutate(sqrt)
w1
```

## Lấy dữ liệu từ World Bank

```{r}
library(WDI)
ind <- WDIsearch('Total reserves')
ind
```

```{r}
ind1 <- WDI(indicator = 'FI.RES.TOTL.MO', country = c('VN'), extra = T)
ind1
```

```{r}
se <- ind1 %>% select(year,FI.RES.TOTL.MO)
se
```

```{r}
na <- na.omit(se)
na
```

```{r}
names(na) <- c('year','DuTru')
na
```

# NHIỆM VỤ 2.2

## Đọc dữ liệu từ file CVS

Mục đích của việc đọc dữ liệu là tương tác với cơ sở dữ liệu để phân tích, truy vấn và cập nhật thông tin.
Để đọc dữ liệu từ file CSV vào R Markdown, ta sử dụng lệnh **read.csv()** và thực hiện như ví dụ sau **abc <- read.xlsx(file = './data/abc.xlsx')** hoặc **abc <- read.csv(file.choose(), header = T)**

```{r}
Covid <- read.csv(file.choose(), header = T)
```

## Rút trích dữ liệu

Rút trích dữ liệu là bước quan trọng trong quá trình phân tích dữ liệu. Việc này giúp lập trình viên và nhà phân tích dữ liệu trích xuất thông tin quan trọng từ tập dữ liệu lớn để tìm ra các mô hình, xu hướng, và thông tin hữu ích. 

### Đổi tên cho các biến

Lệnh **names()** được sử dụng để đặt tên cho các thành phần (cột) của một đối tượng như một vector, một danh sách (list), hoặc một data frame. Việc đổi tên cho các biến giúp người lập trình đọc hiểu dễ dàng, giảm sự nhầm lẫn, tối ưu hiệu suất.

Để đổi tên biến, ta thực hiện **names(vidu) <- c('A','B','C')**

```{r}
names(Covid) <- c('D','L','NC','ND','TC','WC','WD','BC','BD')
names(Covid)
```

### Rút trích dữ liệu

* Khi cần lấy ra một giá trị cụ thể nào đó ta dùng lệnh **vd <- vidu[10,3]**

```{r}
vd1 <- Covid[26,2]
vd1
```

Ở ví dụ trên ta đã rút trích quan sát số **26** và biến số **2**, kết quả thu được giá trị là **_"Afghanistan"_**


* Khi cần lấy ra một biến (cột) cụ thể nào đó ta dùng lệnh **A <- vidu$A**

```{r}
NC <- Covid$new_cases
```
 
Ở ví dụ này ta rút trích cột *new_cases*


* Rút trích nhiều hàng (quan sát) không theo thứ tự theo lệnh **vd <- vidu[c(3,5,7,21),]**

```{r}
vd2 <- Covid[c(2,5,12,55,66,112,1262),]
vd2
```

* Rút trích quan sát và biến theo lệnh vd3 <- vidu[c(5,9,55,180),c(5,7)]

```{r}
vd3 <- Covid[c(3,5,90,446),c(4,7)]
vd3
```

* Rút trích các quan sát với các điều kiện **vd <- vidu[vidu$A >=1 &vidu$A  <=10,]** hoặc **vd <- vidu[vidu$A == 2|vidu$A == 8,]** hoặc **vd <- vidu[vidu$A != 'abc',]

```{r}
vd4 <- Covid[Covid$weekly_cases >= 6500 & Covid$biweekly_deaths <= 50,]
vd4
```

```{r}
vd5 <- Covid[Covid$location == 'Zimbabwe' | Covid$total_deaths <= 50,]
vd5
```

```{r}
vidu6 <- Covid[Covid$location != 'Afghanistan'& Covid$new_cases <= 10,]
vidu6
```

Điểm khác nhau giữa cáccác lệnh này là **'&'**, **'|'** và **'!='**

 1. **_'&'_** có nghĩa là và
 
 2. **_'|'_** có nghĩa là hoặc
 
 3. **_'!='_** có nghĩa là khác
 
 
* Xác định số các quan sát và biến **str(vidu)**

```{r}
str(Covid)
```

* Lấy các quan sát đầu tiên **head(vidu,7)**

```{r}
head(Covid,10)
```

* Lấy các quan sát cuối cùng **tail(vidu,8)**

```{r}
tail(Covid,10)
```

## Tạo dữ liệu mới từ dữ liệu có sẵn

```{r}
row_indices <- c(2: 666)
tong <- rowSums(Covid[row_indices, 3:ncol(Covid)])
tong
```

Ở chunk trên dùng để tính tổng các quan sát bằng lệnh *tong <- rowSums(vidu[row_indices, 3:ncol(vidu)])*, các quan sát được tính từ biến thứ 3 đến biến cuối cùng.

**row_indices <- c(2: 666)** là chỉ số của các quan sát muốn tính tổng, cụ thể là từ
quan sát thứ 2 đến quan sát thứ 666




Nhiệm Vụ 2

Nguyễn Thúy Vy