R'de Veri Çerçevelerine Giriş

R'ye Giriş kursumuzu almak isterseniz, işte bağlantı.

Veri çerçevesi nedir?

Matrislerle ilgili bölümden, bir matrise koyduğunuz tüm öğelerin aynı türde olması gerektiğini hatırlıyor olabilirsiniz. O zamanlar, Star Wars ile ilgili veri kümeniz yalnızca sayısal öğeler içeriyordu.

Ancak bir pazar araştırması anketi yaparken, sıklıkla şu tür sorularınız olur:

• 'Evli misiniz?' veya 'evet/hayır' soruları (logical)
• 'Kaç yaşındasınız?' (numeric)
• 'Bu ürün hakkındaki görüşünüz nedir?' veya başka 'açık uçlu' sorular (character)
• ...

Çıktı, yani yukarıda formüle edilen sorulara verilen yanıtlar, farklı veri türlerinden oluşan bir veri kümesidir. Çoğu zaman yalnızca tek bir tür yerine farklı veri türleri içeren veri kümeleriyle çalışırsınız.

Bir veri çerçevesinde, bir veri kümesinin değişkenleri sütun olarak, gözlemler ise satır olarak yer alır. Bu, SAS veya SPSS gibi farklı istatistik yazılımlarından gelenler için tanıdık bir kavramdır.

Talimatlar

'Cevabı Gönder'e tıklayın. Yerleşik örnek veri çerçevesi mtcars'tan gelen veriler konsola yazdırılacaktır.

Hızlıca veri kümenize bir bakın

Vay canına, ne kadar çok araba var!

Büyük veri kümeleriyle çalışmak, veri analizinde yaygındır. (Aşırı) büyük veri kümeleri ve veri çerçeveleriyle çalışırken, bir veri analisti olarak ilk göreviniz yapısına ve ana öğelerine net bir şekilde hakim olmaktır. Bu nedenle, çoğu zaman tüm veri kümesinin yalnızca küçük bir bölümünü göstermek faydalıdır.

Peki bunu R'de nasıl yaparsınız? head() işlevi, bir veri çerçevesinin ilk gözlemlerini göstermenizi sağlar. Benzer şekilde, tail() işlevi veri kümenizdeki son gözlemleri yazdırır.

Hem head() hem de tail(), veri kümenizdeki farklı değişkenlerin adlarını içeren 'başlık' denilen üst satırı yazdırır.

Talimatlar

Başlık ve ilk gözlemlere bakmak için head()'i mtcars veri kümesi üzerinde çağırın.

Yapıya bir göz atın

Verilerinize hızla genel bir bakış elde etmek için sık kullanılan bir diğer yöntem str() işlevini kullanmaktır. str() işlevi, veri kümenizin yapısını gösterir. Bir veri çerçevesi için şunları söyler:

Toplam gözlem sayısı (ör. 32 araba türü) Toplam değişken sayısı (ör. 11 araba özelliği) Değişken adlarının tam listesi (ör. mpg, cyl ... ) Her değişkenin veri türü (ör. num) İlk gözlemler. str() işlevini uygulamak, yeni bir veri kümesi veya veri çerçevesi aldığınızda genellikle yaptığınız ilk şey olacaktır. Gerçek analize dalmadan önce veri kümeniz hakkında daha fazla içgörü edinmenin harika bir yoludur.

Talimatlar

mtcars'ın yapısını inceleyin. Yukarıda belirtilen sayılar, değişkenler ve veri türleriyle aynılarını gördüğünüzden emin olun.

Bir veri çerçevesi oluşturma

Yerleşik veri kümelerini kullanmak, kendi veri kümelerinizi oluşturmaktan yarı yarıya bile eğlenceli olmadığından, bu bölümün geri kalanı bizzat geliştirdiğiniz bir veri kümesine dayanıyor. Roket sırtlığınızı takın, çünkü şimdi biraz uzay keşfi zamanı!

İlk hedef olarak, Güneş sistemimizdeki sekiz gezegenin başlıca özelliklerini tanımlayan bir veri çerçevesi oluşturmak istiyorsunuz. Yakın arkadaşınız Buzz'a göre, bir gezegenin temel özellikleri şunlardır:

• Gezegenin türü (Karasal veya Gaz Devi).
• Gezegenin çapının Dünya'nın çapına göre değeri.
• Gezegenin Güneş etrafındaki dönüşünün Dünya'ya göre değeri.
• Gezegenin halkalarının olup olmadığı (TRUE veya FALSE).

Vikipedi'de biraz nitelikli araştırma yaptıktan sonra, gerekli vektörleri oluşturmaya yetecek kadar kendinize güveniyorsunuz: name, type, diameter, rotation ve rings; bu vektörler sağ tarafta zaten kodlandı. Bu vektörlerin her birindeki ilk öğe, ilk gözleme karşılık gelir.

data.frame() işleviyle bir veri çerçevesi oluşturursunuz. Argüman olarak, önceki vektörleri geçirirsiniz: bunlar veri çerçevenizin farklı sütunları olacaktır. Her sütun aynı uzunlukta olduğundan, geçirdiğiniz vektörlerin de aynı uzunlukta olması gerekir. Ancak, farklı veri türleri içermelerinin mümkün (ve olası) olduğunu unutmayın.

Talimatlar

Bir veri çerçevesi oluşturmak için data.frame() işlevini kullanın. name, type, diameter, rotation ve rings vektörlerini bu sırayla data.frame()'e argüman olarak geçirin. Ortaya çıkan veri çerçevesine planets_df adını verin.

Bu dersten daha fazla öğrenmek isterseniz, işte bağlantı