Introduzione ai data frame in R

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Cos'è un data frame?

Dal capitolo sulle matrici potresti ricordare che tutti gli elementi inseriti in una matrice devono essere dello stesso tipo. All’epoca, il tuo set di dati su Star Wars conteneva solo elementi numerici.

Quando svolgi un sondaggio di ricerca di mercato, però, spesso hai domande come:

• "Sei sposato?" o domande "sì/no" (logical)
• "Quanti anni hai?" (numeric)
• "Qual è la tua opinione su questo prodotto?" o altre domande "a risposta aperta" (character)
• ...

L'output, cioè le risposte dei partecipanti alle domande formulate sopra, è un set di dati con tipi di dato diversi. Ti capiterà spesso di lavorare con set di dati che contengono tipi diversi invece di uno solo.

Un data frame ha le variabili di un set di dati come colonne e le osservazioni come righe. Questo concetto risulterà familiare a chi proviene da altri software statistici come SAS o SPSS.

Istruzioni

Fai clic su "Submit Answer". I dati del data frame di esempio integrato mtcars verranno stampati in console.

Dai un'occhiata veloce al tuo set di dati

Wow, quante auto!

Lavorare con set di dati di grandi dimensioni non è raro nell'analisi dei dati. Quando lavori con set di dati (estremamente) grandi e data frame, il tuo primo compito come data analyst è sviluppare una chiara comprensione della loro struttura e dei principali elementi. Per questo, spesso è utile mostrare solo una piccola parte dell'intero set di dati.

Come farlo in R? La funzione head() ti permette di mostrare le prime osservazioni di un data frame. Allo stesso modo, la funzione tail() stampa le ultime osservazioni del tuo set di dati.

Sia head() sia tail() stampano una riga superiore chiamata "header", che contiene i nomi delle diverse variabili nel tuo set di dati.

Istruzioni

Chiama head() sul set di dati mtcars per dare un'occhiata all'header e alle prime osservazioni.

Dai un'occhiata alla struttura

Un altro metodo spesso usato per ottenere una panoramica rapida dei dati è la funzione str(). La funzione str() mostra la struttura del tuo set di dati. Per un data frame ti indica:

Il numero totale di osservazioni (ad es. 32 tipi di auto) Il numero totale di variabili (ad es. 11 caratteristiche dell'auto) Un elenco completo dei nomi delle variabili (ad es. mpg, cyl ... ) Il tipo di dato di ciascuna variabile (ad es. num) Le prime osservazioni Applicare la funzione str() sarà spesso la prima cosa che farai quando ricevi un nuovo set di dati o data frame. È un ottimo modo per ottenere maggiori informazioni sul tuo set di dati prima di immergerti nell'analisi vera e propria.

Istruzioni

Esamina la struttura di mtcars. Assicurati di vedere gli stessi numeri, variabili e tipi di dato menzionati sopra.

Creare un data frame

Dato che usare set di dati integrati è ben lontano dal divertimento di creare i tuoi, il resto di questo capitolo si basa su un set di dati sviluppato personalmente. Allaccia il jet pack perché è ora di esplorare lo spazio!

Come primo obiettivo, vuoi costruire un data frame che descriva le caratteristiche principali di otto pianeti nel nostro sistema solare. Secondo il tuo buon amico Buzz, le caratteristiche principali di un pianeta sono:

• Il tipo di pianeta (Terrestre o Gigante gassoso).
• Il diametro del pianeta rispetto al diametro della Terra.
• La rotazione del pianeta intorno al Sole rispetto a quella della Terra.
• Se il pianeta ha anelli o no (TRUE o FALSE).

Dopo alcune ricerche di alta qualità su Wikipedia, ti senti abbastanza sicuro da creare i vettori necessari: name, type, diameter, rotation e rings; questi vettori sono già stati codificati sulla destra. Il primo elemento di ciascuno di questi vettori corrisponde alla prima osservazione.

Costruisci un data frame con la funzione data.frame(). Come argomenti, passi i vettori di prima: diventeranno le diverse colonne del tuo data frame. Poiché ogni colonna ha la stessa lunghezza, anche i vettori che passi devono avere la stessa lunghezza. Ma non dimenticare che è possibile (e probabile) che contengano tipi di dato diversi.

Istruzioni

Usa la funzione data.frame() per costruire un data frame. Passa i vettori name, type, diameter, rotation e rings come argomenti di data.frame(), in quest'ordine. Chiama il data frame risultante planets_df.

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