Keterampilan Pemrograman Dasar di R

Jika Anda ingin mengikuti kursus gratis kami Model a Quantitative Trading Strategy in R, berikut tautannya.

Membaca file: read.csv()

Langkah pertama sebelum kita dapat menganalisis data saham adalah mengunduhnya dan memuatnya ke workspace R. Memuat dataset ke workspace mirip seperti membuka file data di Excel, setelah itu kita dapat menjalankan fungsi yang tersedia pada data tersebut. Di R, tabel data umumnya disimpan sebagai objek yang disebut data frame.

Dalam bab ini, kita akan menggunakan data saham bernama MARUTI yang diunduh dari Yahoo Finance. Datanya tersedia di http://assets.datacamp.com/course/quantinsti/data_ch1.csv. Dataset ini berisi data harian OHLC (Open High Low Close) dan Volume Maruti dari 1 Jan 2008 hingga 31 Des 2013.

Dalam latihan ini, kita akan mulai dengan mendefinisikan object baru di R, bernama data_maruti. Sintaks untuk mendefinisikan variable atau object baru sangatlah sederhana:

variable_name <- value

di mana variable_name adalah nama object atau variable baru dan value adalah nilai yang diberikan.

Kita akan menyimpan file data .csv ke dalam data_maruti. function yang digunakan untuk membaca file .csv dan menyimpannya sebagai data frame adalah read.csv(). Sintaks untuk memanggil sebuah fungsi cukup sederhana:

function_name(object1, object2, argument1, argument2, ....)

di mana function_name adalah nama function dan object1, object1 adalah objek atau variabel tempat Anda ingin menjalankan fungsi tersebut. arguments adalah spesifikasi yang ingin Anda berikan saat menjalankan fungsi.

Dalam latihan ini, kita akan belajar membuat variabel baru menggunakan sebuah fungsi.

Instruksi

• Periksa data frame dummy yang diunggah sebagai contoh untuk Anda. Perhatikan bahwa ada tiga argumen dalam fungsi read.csv(): file, sama dengan URL data, header, nilai logika yang menunjukkan apakah file memuat nama variabel pada baris pertama (TRUE dalam kasus ini) dan stringsAsFactors, yang menentukan apakah string dalam tabel harus disimpan sebagai faktor (FALSE dalam kasus ini).
• Buat variabel baru data_maruti yang memuat data harian Maruti dari 1 Jan 2008 hingga 31 Des 2013. Pastikan untuk menetapkan header sebagai TRUE dan stringAsFactors sebagai FALSE.
• Terakhir, periksa baris-baris pertama dari data frame yang telah Anda muat menggunakan fungsi head(). Cukup jalankan head(data_maruti) untuk memanggil fungsi tersebut.

Melihat Sekilas Data Anda

Anda sekarang sudah familiar dengan fungsi head(), yang digunakan untuk mencetak beberapa baris pertama dari data_maruti.

Dalam latihan ini, Anda akan mencetak beberapa baris terakhir atau tail dari dataset menggunakan fungsi tail(). Anda juga akan mengetahui cara menanyakan jumlah baris dan kolom dari dataset.

Data frame data_maruti sudah dimuat di workspace untuk Anda.

Instruksi

• Cetak enam baris terakhir dari data_maruti menggunakan fungsi tail().
• Cetak jumlah baris di data_maruti menggunakan fungsi nrow().
• Cetak jumlah kolom di data_maruti menggunakan fungsi ncol().

Tipe, Kelas, dan Dimensi Objek di R

Setiap variabel di R adalah objek yang memiliki tipe, kelas, dan dimensinya sendiri. Hanya ada beberapa tipe variabel dasar seperti numeric (mis. 5 atau 5.0), character (mis. "a") dan logical (mis. TRUE). Dimensi adalah jumlah baris dan kolom dari objek. Terakhir, kelas sebuah objek dapat mengubah perilaku fungsi yang sama. Misalnya, fungsi print() akan berperilaku berbeda untuk variabel yang berupa data frame dibandingkan dengan variabel yang berupa model linear.

Kelas objek yang kita gunakan dalam bab ini adalah vektor dan data frame. Data frame, seperti disebutkan sebelumnya, mirip tabel Excel yang paling umum digunakan dalam komputasi keuangan. Vektor mirip dengan satu baris atau kolom data yang terdiri dari tipe variabel yang sama. Dengan kata lain, sebuah data frame tersusun dari vektor-vektor.

Instruksi

Cetak tipe, kelas, dan dimensi dari objek data_maruti menggunakan fungsi typeof(), class(), dan dim() secara berurutan. Data frame data_maruti sudah dimuat di workspace.

Jika Anda ingin belajar lebih banyak dari kursus ini, berikut tautannya.

Lihat tutorial DataCamp Objects and Classes in R.