Práca s databázou

knitr::opts_chunk$set(
    echo = TRUE,
    message = FALSE,
    warning = FALSE
)

Práca s údajmi

Príklad

Majme údaje o žiakoch, ktoré predstavujú tri premenné - Meno, Vek a Body:

# Working with data frames

  Meno = c("Alexandra", "Veronika", "Beatrix")
  Vek = c(18, 10, 12)
  Body = c(48, 81, 98)

Tieto tri premenné nie sú zatiaľ nijako prepojené, predstavujú izolované stĺpce tabuľky. Do tabuľky ich spojíme nasledovne

udaje <- data.frame(Meno,Vek,Body)
print(udaje)

Vysvetlenie: DataFrame má tri stĺpce: Meno, Vek a Body. Niektoré operácie s údajmi organizovanými v .data.frame. sú uvedené nasledovne

print(udaje$Vek)                 

[1] 18 10 12

print(mean(udaje$Vek))           

[1] 13.33333

print(udaje[Meno=="Alexandra",])     

print(udaje[3,])                 

print(udaje[,1:2])               

print(udaje[1,1])                

[1] "Alexandra"

summary(udaje)                   

     Meno                Vek             Body      
 Length:3           Min.   :10.00   Min.   :48.00  
 Class :character   1st Qu.:11.00   1st Qu.:64.50  
 Mode  :character   Median :12.00   Median :81.00  
                    Mean   :13.33   Mean   :75.67  
                    3rd Qu.:15.00   3rd Qu.:89.50  
                    Max.   :18.00   Max.   :98.00  

Ak chceme pridať k tabuľke dodatočný stĺpec, potom to robíme nasledovne

MaAuto <- c(TRUE,FALSE,FALSE)
udaje <- cbind(udaje,MaAuto)
print(udaje)

Ak chceme pridať riadok, potom

# New record (must match column order/types)
novy.riadok <- data.frame(Meno = "Amélia", Vek = 24, Body = 50, MaAuto = TRUE)

# Append
udaje <- rbind(udaje, novy.riadok)
print(udaje)

Tabuľky v prostredí kableextra

library(knitr)
library(kableExtra)
kable(
  udaje,
#  format,
digits = 2,
#  row.names = NA,
#  col.names = NA,
  align=c("l", "c", "l", "r"),
  caption = "Výsledky študentov v teste"
#  label = NULL,
#  format.args = list(),
#  escape = TRUE,
 # ...
) %>%
      kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed", "responsive"),
    full_width = FALSE,
    position = "center")

Výsledky študentov v teste

Meno	Vek	Body	MaAuto
Alexandra	18	48	TRUE
Veronika	10	81	FALSE
Beatrix	12	98	FALSE
Amélia	24	50	TRUE

NA

Tidyverse - moderná práca s údajmi

Tidyverse je súbor knižníc, ktoré majú zjednodušiť prácu s údajmi. Majú jednotný komunikačný štandard, vzájomne sa doplňujú.

# Load tidyverse
library(tidyverse)

dplyr - pre manipuláciu s údajmi

.dplyr. poskytuje základné možnosti manipulácie s údajmi, ako napr.:

1. filter(): vyberá riadky

2. select(): vyberá stĺpce

3. mutate(): vytvára nové stĺpce tabuľky

4. arrange(): triedi riadky

5. 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 triedenie

# výber a následné triedenie
udaje %>%
  filter(Body > 70) %>%     
  arrange(desc(Body)) %>%     
kable %>%
    kable_styling(
    bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed", "responsive"),
    full_width = FALSE,
    position = "center"
  )

Meno	Vek	Body	MaAuto
Beatrix	12	98	FALSE
Veronika	10	81	FALSE

Zoskupenie a sumarizácia

# Zoskupí and sumarizuje
udaje %>%
  group_by(MaAuto) %>%      
  summarise(                
    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"
  )

Priemerné Body podľa premennej MaAuto

Má Auto	Priemer Body	Počet
FALSE	89.5	2
TRUE	49.0	2

Vytváranie novej premennej

# Vytváranie novej premennej
udaje %>%
  mutate(
    grade = case_when(     
      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"
  ) 

Meno	Vek	Body	MaAuto	grade	VekPoPlnoletosti
Alexandra	18	48	TRUE	D	0
Veronika	10	81	FALSE	B	-8
Beatrix	12	98	FALSE	A	-6
Amélia	24	50	TRUE	D	6

Import údajov z otv. databáz

1. Mendeley Data Tuto sa dostaneme z Mendeley Data, kde si údaje viete voľne stiahnúť. Údaje sa vzťahujú k už publikovaným článkom vo vydavateľstve Elsevier. Výber sa dá urobiť jednoducho zadaním kľúčových slov.
2. Kaggle Data Tuto sa dostaneme z Kaggle Datasets, kde si údaje viete voľne stiahnúť. Údaje sa vzťahujú k projektom podporovaným Kaggle. Výber sa dá urobiť jednoducho zadaním kľúčových slov.
3. Databázy knižníc R - .library(datasets). alebo .library(wooldridge). ale aj iné - stačí si dať príkaz data()

library(datasets)
# datasets available in the 'datasets' package - nasledovne kody za mna urobil Chat GPT
ds <- as.data.frame(utils::data(package = "datasets")$results)[, c("Item","Title")]
knitr::kable(head(ds, 20), col.names = c("Dataset", "Title"))   # prvych 20 databaz
# kniznica datasets obsahuje databazu nazvanu CO2. Mozeme sa na nu odvolavat nasledovne, ako napr. 
head(CO2)

Môžeme použiť aj databázu určenú pre ekobometriu - package Wooldridge

# install.packages("wooldridge")
library(wooldridge)
ds <- as.data.frame(utils::data(package = "wooldridge")$results)[, c("Item","Title")]
knitr::kable(head(ds, 20), col.names = c("Dataset", "Title")) %>%
    kable_styling(
    bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed", "responsive"),
    full_width = FALSE,
    position = "center"
  )

Import údajov z .csv alebo .xls

Ja som si zvolil údaje z [Abosede Tiamiyu: Environmental, Social, and Governance Reporting Evidencing Firm Performance in Emerging Economy]{https://data.mendeley.com/datasets/7k8pjhsrwb/1}. Na stránke sa nachádza súbor .Dataset ESG and Firm Performance.xlsx., ktorý som si stiahol a exportoval do formátu csv. Ako oddeľovač položiek som si zvolil bodkočiarku (semicolon ;), vyžívam desatinnú bodku a nie čiarku a tiež textové premenné uvádzam apostrofmi “. V prvom riadku sa nachádzajú názvy stĺpcov, ktoré neskôr budú vystupovať ako premenné. Tie obsahujú medzery, čo je v zázve premennej neprípustné a nahradil som ich podtrhovátkom”.”.

Náhľad na xls databázu otvorenú v tabuľkovom procesore

Náhľad na csv databázu otvorenú v textovom procesore

Potom už stačí importovať údaje do .data.frame., a to nasledovne

udaje <- read.csv2("udaje/Dataset ESG and Firm Performance.csv",header=TRUE,sep=";",dec=".")
head(udaje)                                             # niekolko prvych riadkov
colnames(udaje)                                         # nazvy premennych

Grafy

ggplot2 - knižnica pre grafy

Výber a následné triedenie

library(dplyr)

udaje.2013 <- udaje %>%
  filter(YEARS == 2013) %>%
  select(RETURN.ON.ASSETS, ESG.INDEX, DEBT.TO.ASSET, FIRM.SIZE)

Knižnica .ggplot2. je v súčasnosti najčastejšie používaná grafická knižnica, pričom predpripravené kódy k jednotlivým obrázkom si viete nájsť v R Graph Gallery. Tu si uvedieme jednoduchšie z nich.

Scatter plot

# Basic scatter plot
library(ggplot2)
ggplot(udaje.2013, aes(x = FIRM.SIZE, y = ESG.INDEX)) +            # specifikacia osi
  geom_point() +                                                   # typ grafu - scatterplot
  theme_minimal() +
  labs(title = "ESG index", x = "Veľkosť firmy", y = "Score")      # oznacenie osi

Boxplot

# Bar plot with grouping
library(ggplot2)

library(ggplot2)

ggplot(udaje, aes(x = factor(YEARS), y = ESG.INDEX)) +        # specifikacia osi
  geom_boxplot(fill = "lightblue", color = "darkblue") +      # typ grafu - boxplot
  labs(                                                       # oznacenie osi, nazov grafu
    title = "ESG Index by Years",
    x = "Year",
    y = "ESG Index"
  ) +
  theme_minimal()

Základné štatistiky.

knitr - tabuľka

library(dplyr)
library(knitr)

# Summarise basic statistics
esg.stats <- udaje %>%
  filter(YEARS %in% 2013:2016) %>%
  group_by(YEARS) %>%
  summarise(
    n     = n(),
    mean  = mean(ESG.INDEX, na.rm = TRUE),
    sd    = sd(ESG.INDEX, na.rm = TRUE),
    min   = min(ESG.INDEX, na.rm = TRUE),
    q25   = quantile(ESG.INDEX, 0.25, na.rm = TRUE),
    median= median(ESG.INDEX, na.rm = TRUE),
    q75   = quantile(ESG.INDEX, 0.75, na.rm = TRUE),
    max   = max(ESG.INDEX, na.rm = TRUE),
    .groups = "drop"
  )

# Create knitr table
kable(esg.stats, digits = 2, caption = "Basic statistics of ESG Index (2013–2016)")

alebo krajšie tabuľky s pomocou .kableExtra.:

library(dplyr)
library(knitr)
library(kableExtra)

# Summarise basic statistics
esg.stats <- udaje %>%
  filter(YEARS %in% 2013:2016) %>%
  group_by(YEARS) %>%
  summarise(
    n      = n(),
    mean   = mean(ESG.INDEX, na.rm = TRUE),
    sd     = sd(ESG.INDEX, na.rm = TRUE),
    min    = min(ESG.INDEX, na.rm = TRUE),
    q25    = quantile(ESG.INDEX, 0.25, na.rm = TRUE),
    median = median(ESG.INDEX, na.rm = TRUE),
    q75    = quantile(ESG.INDEX, 0.75, na.rm = TRUE),
    max    = max(ESG.INDEX, na.rm = TRUE),
    .groups = "drop"
  )

# Create styled kableExtra table
esg.stats %>%
  kable(digits = 2, caption = "Basic statistics of ESG Index (2013–2016)") %>%
  kable_styling(full_width = FALSE, bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed")) %>%
  column_spec(1, bold = TRUE) %>%          # make years bold
  row_spec(0, bold = TRUE, background = "#f2f2f2") %>%  # style header row
  add_header_above(c(" " = 2, "ESG Index Statistics" = 7))

t-test: Porovnanie priemeru ESG indexu v rokoch 2013 a 2015

t.test.result <- t.test(
  udaje$ESG.INDEX[udaje$YEARS == 2013],
  udaje$ESG.INDEX[udaje$YEARS == 2015]
)

print(t.test.result)

ANOVA: Comparing Reading Scores Across Programs

anova.result <- aov(ESG.INDEX ~ YEARS, data = udaje)
summary(anova.result)

Linear Regression: Predicting Math Scores

model <- lm(ESG.INDEX ~ RETURN.ON.ASSETS + FIRM.SIZE + DEBT.TO.ASSET, data = udaje.2013)
summary(model)

# install.packages(c("broom", "kableExtra", "dplyr", "stringr"))
library(broom)
library(dplyr)
library(kableExtra)
library(stringr)

# Your model (already fitted)
# model <- lm(ESG.INDEX ~ RETURN.ON.ASSETS + FIRM.SIZE + DEBT.TO.ASSET, data = udaje.2013)

coef.tbl <- tidy(model, conf.int = TRUE) %>%
  mutate(
    term = recode(term,
      "(Intercept)" = "Intercept",
      "RETURN.ON.ASSETS" = "Return on Assets",
      "FIRM.SIZE" = "Firm Size",
      "DEBT.TO.ASSET" = "Debt to Asset"
    ),
    stars = case_when(
      p.value < 0.001 ~ "***",
      p.value < 0.01  ~ "**",
      p.value < 0.05  ~ "*",
      p.value < 0.1   ~ "·",
      TRUE            ~ ""
    )
  ) %>%
  transmute(
    Term = term,
    Estimate = estimate,
    `Std. Error` = std.error,
    `t value` = statistic,
    `p value` = p.value,
    `95% CI` = str_c("[", round(conf.low, 3), ", ", round(conf.high, 3), "]"),
    Sig = stars
  )

coef.tbl %>%
  kable(
    digits = 3,
    caption = "OLS Regression Coefficients (ESG.INDEX ~ RETURN.ON.ASSETS + FIRM.SIZE + DEBT.TO.ASSET)"
  ) %>%
  kable_styling(full_width = FALSE, bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed")) %>%
  column_spec(1, bold = TRUE) %>%
  row_spec(0, bold = TRUE, background = "#f2f2f2") %>%
  footnote(
    general = "Signif. codes: *** p<0.001, ** p<0.01, * p<0.05, · p<0.1.",
    threeparttable = TRUE
  )

fit.tbl <- glance(model) %>%
  transmute(
    `R-squared` = r.squared,
    `Adj. R-squared` = adj.r.squared,
    `F-statistic` = statistic,
    `F p-value` = p.value,
    `AIC` = AIC,
    `BIC` = BIC,
    `Num. obs.` = nobs
  )

fit.tbl %>%
  kable(digits = 3, caption = "Model Fit Statistics") %>%
  kable_styling(full_width = FALSE, bootstrap_options = c("condensed"))

Info zdroje pre ďalšie štúdium

R Project

• R Project Homepage - Base R downloads, news, and learning resources

Posit

• R Studio Desktop - Feature rich environment for working with data in R
• R for Data Science - Comprehensive online book
• RStudio Cheatsheets - Quick reference guides

Community Resources

• R-bloggers - Blog aggregator for R news and tutorials
• Stack Overflow - R tag - Q&A community
• rdrr.io Snippets - Test R code snippets online
• Coursera - R Programming - Online course
• DataCamp - Introduction to R - Interactive learning platform