Задача 1.
В двух переменных сохранены некоторые значения:
x <- 2
y <- 4Напишите код, который позволит поменять значения в переменных x и y местами, то есть получить следующее:
x## [1] 2y## [1] 4Внимание: Ваш код должен работать для любых значений x, y.
# вариант 1
z <- y # сохраним значение y в новую переменную z
y <- x # запишем значение x в y
x <- z # запишем значение z (бывшее y) в x# вариант 2
z <- x # сохраним значение x в новую переменную z
x <- y # запишем значение y в x
y <- z # запишем значение z (бывшее x) в yПолезная аналогия: представьте, что у нас есть две коробки, и мы хотим переложить содержимое первой коробки во вторую, а содержимое второй – в первую. Чтобы это сделать, мы должны сначала содержимое одной из коробок куда-то выложить. Так же и с переменными: создаем переменную z в качестве временного хранилища значений.
Задача 2.
x <- 3.5
y <- "2,6"
z <- 1.78
h <- TRUEОпределите типы переменных:
class(x)## [1] "numeric"class(y)## [1] "character"class(z)## [1] "numeric"class(h)## [1] "logical"Сделайте переменную h целочисленной.
h <- as.integer(h)Сделайте переменную y числовой (обратите внимание на запятую!).
y <- gsub(",", ".", y) # заменяем запятую на точку
y <- as.numeric(y)Сделайте переменную x текстовой.
x <- as.character(x)Задача 3.
Исследователь сохранил доход респондента в переменную dohod:
dohod <- 1573Исследователь передумал и решил изменить значение этой переменной - сохранить в нее натуральный логарифм дохода. Помогите ему!
dohod <- log(dohod)** Задача 1.**
Дан вектор g, в котором хранятся следующие значения:
1, 0, 2, 3, 6, 8, 12, 15, 0, NA, NA, 9, 4, 16, 2, 0
g <- c(1, 0, 2, 3, 6, 8, 12, 15, 0, NA, NA, 9, 4, 16, 2, 0)Выведите на экран:
g[1]## [1] 1g[length(g)]## [1] 0g[3:5]## [1] 2 3 6g[g == 2] # для NA выполняются ЛЮБЫЕ условия## [1] 2 NA NA 2g[g > 4]## [1] 6 8 12 15 NA NA 9 16g[g %% 3 == 0]## [1] 0 3 6 12 15 0 NA NA 9 0# напоминание про %% - остаток от деления
# остаток от деления 15 на 2 равен 1
15 %% 2## [1] 1g[g > 4 & g %% 3 == 0]## [1] 6 12 15 NA NA 9g[g < 1 | g > 5]## [1] 0 6 8 12 15 0 NA NA 9 16 0which(g == 0)## [1] 2 9 16which(g >= 2 & g <= 8)## [1] 3 4 5 6 13 15Как убрать NA:
# ! - отрицание
g <- g[! is.na(g)]Задача 2.
Напишите код, который заменяет последний элемент вектора на пропущенное значение (NA). Ваш код должен работать для любого вектора (любой длины).
v <- c(1, 9, 3, 4)
v[length(v)] <- NAЗадача 3.
Напишите код, который выводит на экран индексы пропущенных значений в векторе.
w <- c(0, 1, NA, NA)
which(is.na(w)) ## [1] 3 4Задача 4.
Напишите код, который считает, сколько пропущенных значений в векторе.
sum(is.na(w))## [1] 2Задача 5.
Напишите код, который позволяет создать вектор из id (уникальных номеров) респондентов, если известно, что в опросе участвовало 100 респондентов.
id <- 1:100Задача 6.
Известно, что в базе данных хранятся показатели по 3 странам за 5 лет. Таблица выглядит примерно так:
[страшный html-код для таблицы]
| country | year | |
| 1 | France | 2000 |
| 2 | France | 2001 |
| 3 | France | 2002 |
| 4 | France | 2003 |
| 5 | France | 2004 |
| 6 | Italy | 2000 |
| 7 | Italy | 2001 |
| 8 | Italy | 2002 |
| 9 | Italy | 2003 |
| 10 | Italy | 2004 |
| 11 | Spain | 2000 |
| 12 | Spain | 2001 |
| 13 | Spain | 2002 |
| 14 | Spain | 2003 |
| 15 | Spain | 2004 |
cnt <- rep(c("France", "Italy", "Spain"), each = 5) # столбец country
year <- rep(2000:2004, 3) # столбец yearДополнение: как бы мы объединили эти векторы в датафрейм (таблицу)? Воспользовались бы функцией cbind.data.frame():
dat <- cbind.data.frame(cnt, year)View(dat)Почему не просто cbind()? Потому что cbind() возвращает матрицу, а матрица может состоять только из элементов одного типа. Здесь столбец со странами должен быть текстовым, а столбец с годами – числовым.
Задача 7.
Исследователю из задачи 3 из части 1 понравилось, как Вы работаете в R, и теперь он решил создать вектор income, в котором сохранены доходы нескольких респондентов:
income <- c(10000, 32000, 28000, 150000, 65000, 1573)Исследователю нужно получить вектор income_class, состоящий из 0 и 1: 0 ставится, если доход респондента ниже среднего дохода, а 1 - если больше или равен среднему доходу.
Подсказка: сначала можно посчитать среднее значение по вектору income и сохранить его в какую-нибудь переменную. Пользоваться встроенной функцией mean() нельзя.
ave_income <- sum(income) / length(income)
income_class <- as.integer(income >= ave_income)
income_class## [1] 0 0 0 1 1 0Задача 1.
Создайте матрицу размерности 3 * 4, состоящую из 3, а затем измените некоторые ее элементы так, чтобы получить следующее:
[3 3 4 3]
[1 3 3 3]
[3 NA 3 1]M <- matrix(3, nrow = 3, ncol = 4)
M## [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,] 3 3 3 3
## [2,] 3 3 3 3
## [3,] 3 3 3 3Заменяем:
M[1, 3] <- 4
M[2, 1] <- 1
M[3, 2] <- NA
M[3, 4] <- 1
M## [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,] 3 3 4 3
## [2,] 1 3 3 3
## [3,] 3 NA 3 1Задача 2.
Создайте из следующих векторов матрицу, такую, что:
a <- c(1, 3, 4, 9, NA)
b <- c(5, 6, 7, 0, 2)
c <- c(9, 10, 13, 1, 20)# столбцами
mat1 <- cbind(a, b, c)
mat1## a b c
## [1,] 1 5 9
## [2,] 3 6 10
## [3,] 4 7 13
## [4,] 9 0 1
## [5,] NA 2 20# строками
mat2 <- rbind(a, b, c)
mat2## [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
## a 1 3 4 9 NA
## b 5 6 7 0 2
## c 9 10 13 1 20Дайте (новые) названия строкам и столбцам матрицы.
# теперь, когда знаем про списки,
# можем позволить себе присвоить
# названия столбцам и строкам одновременно
dimnames(mat2) <- list(c("r1", "r2", "r3"), LETTERS[1:5])Задача 3.
Может ли матрица состоять из элементов разных типов? Проверьте: составьте матрицу из следующих векторов (по столбцам):
names <- c("Jane", "Michael", "Mary", "George")
ages <- c(8, 6, 28, 45)
gender <- c(0, 1, 0, 1)# не может!
# все превращается в текст!
cbind(names, ages, gender)## names ages gender
## [1,] "Jane" "8" "0"
## [2,] "Michael" "6" "1"
## [3,] "Mary" "28" "0"
## [4,] "George" "45" "1"Если получилось не то, что хотелось, подумайте, как это можно исправить, не теряя информации, которая сохранена в векторах.
# можно, конечно, вспомнить про cbind.data.frame()
# но результат уже будет data.frame, не matrix
# поэтому просто сделаем names названиями строк
mym <- cbind(ages, gender)
rownames(mym) <- names
mym## ages gender
## Jane 8 0
## Michael 6 1
## Mary 28 0
## George 45 1Добавьте в матрицу столбец age_sq – возраст в квадрате.
age_sq <- ages ** 2
mym <- cbind(mym, age_sq) # склеиваем матрицу и столбец
mym## ages gender age_sq
## Jane 8 0 64
## Michael 6 1 36
## Mary 28 0 784
## George 45 1 2025Задачи 4-5 остались на следующий семинар.