Как предсказать курс доллара. Поиск доходной стратегии с языком R - стр. 9

Таблицы данных, которые в отличие от матриц могут состоять из различных типов данных, широко используются в R. Таблицы данных создаются при помощи функции data.frame(). Покажем, как это делается на конкретном примере. Сначала создадим три вектора данных, из которых один будет текстовый, а два других цифровых:

> Успеваемость <-c('Отличники', 'Хорошисты' , 'Троечники', 'Двоечники')

> Успеваемость

[1] "Отличники" "Хорошисты" "Троечники" "Двоечники"

> Студенты<-c(2, 5,10,2)

> Студенты

[1] 2 5 10 2

> Студентки <-c(3,7,14,1)

> Студентки

[1] 3 7 14 1

Теперь создаем таблицу с помощью функции data.frame, которую назовем Моя.Таблица:

> Моя.Таблица <– data.frame(Успеваемость,Студенты, Студентки)

> Моя.Таблица

Успеваемость Студенты Студентки

1 Отличники 2 3

2 Хорошисты 5 7

3 Троечники 10 14

4 Двоечники 2 1

# узнаем является ли Моя.Таблица таблицей:

> is.data.frame(Моя.Таблица)

# по-русски: таблица.ли(Моя.Таблица)

[1] TRUE

# по-русски ответ: ИСТИНА, то есть этот объект является таблицей

Далее проверим структуру данных Моя.Таблица с помощью следующей функции:

> str(Моя.Таблица)

# по-русски: структура(Моя.Таблица)

'data.frame':      4 obs. of 3 variables:

$ Успеваемость: Factor w/ 4 levels "Двоечники","Отличники",..: 2 4 3 1

$ Студенты : num 2 5 10 2

$ Студентки : num 3 7 14 1

# по-русски: 'data.frame'– таблица

# 4 obs. of 3 variables – 4 наблюдения из 3 переменных

# знак $ обозначет переменные, включенные в таблицу

# Factor w/ 4 levels – фактор из 4 уровней

# num – количественные данные

Отдельный элемент таблицы можно извлечь, обозначив его положение (номер строки и номер столбца) в квадратных скобках:

> Моя.Таблица[3,1]

[1] Троечники

Levels: Двоечники Отличники Троечники Хорошисты

Внизу из текстового элемента Моя.Таблица есть следующая строка: «Levels: Двоечники Отличники Троечники Хорошисты». Levels в переводе на русский язык означает Уровни. Так называемые «Уровни» (Levels) присваиваются факторам. Фактор – это векторный объект, кодирующий категориальные данные (классы), в состав которых входят как номинальные, так и порядковые данные. Номинальные данные – это качественные данные, которые отражают условные коды количественно не измеряемых категорий, которые также не подлежат ранжированию или упорядочиванию. В качестве примера номинальных данных можно привести индексы отделений связи, поскольку они служат только для их идентификации. По отношению к номинальным данным возможны только операции «равенство-неравенство».

В отличие от номинальных порядковые данные могут быть ранжированы как в порядке убывания, так и увеличения какого-либо их качества. Но в отличие от обычных количественных данных, которые можно выразить в конкретных единицах и к которым можно применить широкий круг алгебраических операций, к порядковым данным можно применить лишь операции «равенство-неравенство», а также «больше-меньше». Порядковые данные используются в том случае, когда порядок ранжирования элементов по какому-то критерию важен, а вот количественные различия между различными рангами этих элементов не поддаются точной оценке.