Pengantar Data Frame di R

Jika Anda ingin mengikuti kursus Introduction to R kami, berikut adalah tautannya.

Apa itu data frame?

Anda mungkin ingat dari bab tentang matriks bahwa semua elemen yang Anda masukkan ke dalam matriks harus bertipe sama. Saat itu, set data Star Wars Anda hanya berisi elemen numerik.

Saat melakukan survei riset pasar, Anda sering memiliki pertanyaan seperti:

• "Apakah Anda sudah menikah?" atau pertanyaan 'ya/tidak' (logical)
• "Berapa usia Anda?" (numeric)
• "Apa pendapat Anda tentang produk ini?" atau pertanyaan 'jawaban terbuka' lainnya (character)
• ...

Keluaran, yaitu jawaban responden atas pertanyaan-pertanyaan di atas, merupakan set data dengan berbagai tipe data. Anda akan sering bekerja dengan set data yang berisi beragam tipe data alih-alih hanya satu.

Sebuah data frame memiliki variabel-variabel dari suatu set data sebagai kolom dan observasi sebagai baris. Konsep ini akan terasa familiar bagi mereka yang berasal dari perangkat lunak statistik lain seperti SAS atau SPSS.

Instruksi

Klik 'Submit Answer'. Data dari data frame contoh bawaan mtcars akan dicetak ke konsol.

Cepat, lihat sekilas set data Anda

Wah, banyak sekali mobilnya!

Bekerja dengan set data besar bukanlah hal yang asing dalam analisis data. Saat Anda bekerja dengan set data dan data frame yang (sangat) besar, tugas pertama Anda sebagai analis data adalah membangun pemahaman yang jelas tentang strukturnya dan elemen-elemennya yang utama. Karena itu, sering kali berguna untuk menampilkan hanya sebagian kecil dari keseluruhan set data.

Lalu bagaimana melakukannya di R? Fungsi head() memungkinkan Anda menampilkan observasi pertama dari sebuah data frame. Demikian pula, fungsi tail() mencetak observasi terakhir dalam set data Anda.

Baik head() maupun tail() mencetak baris paling atas yang disebut 'header', yang berisi nama-nama variabel berbeda dalam set data Anda.

Instruksi

Panggil head() pada set data mtcars untuk melihat header dan observasi pertamanya.

Lihat strukturnya

Metode lain yang sering digunakan untuk mendapatkan gambaran cepat tentang data Anda adalah fungsi str(). Fungsi str() menampilkan struktur set data Anda. Untuk sebuah data frame, fungsi ini memberi tahu Anda:

Jumlah total observasi (mis. 32 jenis mobil) Jumlah total variabel (mis. 11 fitur mobil) Daftar lengkap nama variabel (mis. mpg, cyl ... ) Tipe data setiap variabel (mis. num) Observasi pertama Menerapkan fungsi str() sering kali menjadi hal pertama yang Anda lakukan saat menerima set data atau data frame baru. Ini adalah cara yang bagus untuk mendapatkan wawasan lebih dalam tentang set data Anda sebelum masuk ke analisis yang sebenarnya.

Instruksi

Selidiki struktur mtcars. Pastikan Anda melihat jumlah, variabel, dan tipe data yang sama seperti disebutkan di atas.

Membuat data frame

Karena menggunakan set data bawaan tidaklah seseru membuat set data Anda sendiri, sisa bab ini didasarkan pada set data yang Anda kembangkan sendiri. Kenakan jet pack Anda karena saatnya menjelajah angkasa!

Sebagai tujuan pertama, Anda ingin membangun sebuah data frame yang menggambarkan karakteristik utama delapan planet di tata surya kita. Menurut sahabat Anda, Buzz, fitur utama sebuah planet adalah:

• Jenis planet (Terestrial atau Raksasa Gas).
• Diameter planet relatif terhadap diameter Bumi.
• Periode rotasi planet mengelilingi Matahari relatif terhadap Bumi.
• Apakah planet tersebut memiliki cincin atau tidak (TRUE atau FALSE).

Setelah melakukan riset berkualitas tinggi di Wikipedia, Anda cukup percaya diri untuk membuat vektor yang diperlukan: name, type, diameter, rotation, dan rings; vektor-vektor ini sudah dituliskan di sisi kanan. Elemen pertama di masing-masing vektor ini sesuai dengan observasi pertama.

Anda membangun sebuah data frame dengan fungsi data.frame(). Sebagai argumen, Anda meneruskan vektor-vektor tadi: vektor-vektor tersebut akan menjadi kolom berbeda dari data frame Anda. Karena setiap kolom memiliki panjang yang sama, vektor yang Anda berikan juga harus memiliki panjang yang sama. Namun jangan lupa bahwa sangat mungkin (dan umum) vektor-vektor tersebut berisi tipe data yang berbeda.

Instruksi

Gunakan fungsi data.frame() untuk membangun sebuah data frame. Teruskan vektor name, type, diameter, rotation, dan rings sebagai argumen ke data.frame(), dalam urutan tersebut. Beri nama data frame yang dihasilkan planets_df.

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