Spracované a inšpirované Notebookom Jason Locklin: Introduction to R for Education Data Analysis and Visualization
Pre prácu s údajmi (databázou) používame najčastejšie dátový typ .data.frame.. Je to tabuľka, ktorá pozostáva zo stĺpcov rozličných typov. Jeden riadok pritom predstavuje jeden záznam databázy.
Majme údaje o žiakoch, ktoré predstavujú tri premenné - Meno, Vek a Body:
# Working with data frames
Meno = c("Marián", "Ján", "Iveta")
Vek = c(15, 21, 7)
Body = c(95, 52, 63)
Tieto tri premenné nie sú zatiaľ nijako prepojené, predstavujú izolované stĺpce tabuľky. Do tabuľky ich spojíme nasledovne
Vysvetlenie: DataFrame má tri stĺpce: Meno, Vek a Body. Niektoré operácie s údajmi organizovanými v .data.frame. sú uvedené nasledovne
print(udaje$Vek) # takto adresujeme jednotlivé premenné v data.frame
print(mean(udaje$Vek)) # priemerny vek
print(udaje[Meno=="Marián",]) # adresovanie celého riadku
print(udaje[3,]) # ina moznost adresovania celeho riadku
print(udaje[,2:3]) # vypisanie druheho a tretieho stlpca tabulky
print(udaje[1,1]) # vypisanie jednej bunky tabulky
summary(udaje) # zakladna deskriptivna statistika celej tabulky
Ak chceme pridať k tabuľke dodatočný stĺpec, potom to robíme nasledovne
Ak chceme pridať riadok, potom
library(knitr)
library(kableExtra)
kable(
udaje,
# format,
digits = 2,
# row.names = NA,
# col.names = NA,
align=c("l","c","l","r"),
caption = "Toto je tabuľka"
# label = NULL,
# format.args = list(),
# escape = TRUE,
# ...
) %>%
kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed", "responsive"),
full_width = FALSE,
position = "center")
Meno | Vek | Body | MaAuto |
---|---|---|---|
Marián | 15.00 | 95 | TRUE |
Ján | 21.00 | 52 | FALSE |
Iveta | 7.00 | 63 | TRUE |
Ivana | 22.48 | 42 | FALSE |
Tidyverse je súbor knižníc, ktoré majú zjednodušiť prácu s údajmi. Majú jednotný komunikačný štandard, vzájomne sa doplňujú.
.dplyr. poskytuje základné možnosti manipulácie s údajmi, ako napr.:
filter(): vyberá riadky
select(): vyberá stĺpce
mutate(): vytvára nové stĺpce tabuľky
arrange(): triedi riadky
summarise(): sumarizuje
V nasledovnej ukážke využijeme tzv. .pipes. %>% alebo %<% umožňuje posielať výsledky z jednej funkcie priamo do volanie nasledovnej funkcie. To umožňuje ľahšiu čitateľnosť kódov, konvencia sa ujala a má široké použitie.
# výber a následné triedenie
udaje %>%
filter(Body > 50) %>% # vybera zaznamy s poctom bodov viac, ako 50
arrange(desc(Body)) %>% # vysledny subor triedi zostupne podla premennej Body
kable %>%
kable_styling(
bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed", "responsive"),
full_width = FALSE,
position = "center"
)
# Zoskupí and sumarizuje
udaje %>%
group_by(MaAuto) %>% # zoskupi zaznamy podla premennej MaAuto a vypocita za kazdu skupinu jej priemer Body
summarise( # a taktiez spocita pocetnosti oboch skupin
Priem.Body = mean(Body),
count = n()
) %>%
kable(
caption = "Priemerné Body podľa premennej MaAuto",
col.names = c("Má Auto", "Priemer Body", "Počet"),
align = "c"
) %>%
kable_styling(
bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed", "responsive"),
full_width = FALSE,
position = "center"
)
# Vytváranie novej premennej
udaje %>%
mutate(
grade = case_when( # vytvara novu premennu grade podla nasledovnej relacnej schemy
Body >= 90 ~ "A",
Body >= 80 ~ "B",
Body >= 70 ~ "C",
TRUE ~ "D"
),
VekPoPlnoletosti = round(Vek-18,0)
) %>%
kable %>%
kable_styling(
bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed", "responsive"),
full_width = FALSE,
position = "center"
)