Σηµερινή ατζέντα µαθήµατος... Χρήσεις µονοδιάστατων και πολυδιάστατων ( 2) αντικειµένων στην R Χειρισµός δεδοµένων στο λογισµικό R ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ Προηγούµενα αναφερθήκαµε στους τύπους δεδοµένων στην R Basic Data Types: Integer (ακέραιες τιµές) Double (πραγµατικοί δεκαδικοί αριθµοί) Logical (λογικές τιµές) Character (χαρακτήρες) Complex (µιγαδικοί αριθµοί) Raw (Bytes) ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ Vectors Matrices Arrays Dataframes Factors Εισαγωγή δεδοµένων από αρχεία ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ Σήµερα θα συνεχίσουµε µε τις δοµές τους Vectors: atomic vectors functions mode(), typeof(), storage.mode() implicit coercion principles explicit coercion functions vectorization recycling rules Arrays and Matrices attributes atomic arrays Lists Storing objects in a list Lists as a special type of Non-Atomic vector Data Frames & Factors Functions to inspect contents and attributes of data frames and factors ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ
ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ
Πρόσβαση στα επιµέρους στοιχεία ενός διανύσµατος, πίνακα, συστοιχίας, ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ
Data elements: ιανύσµατα (vectors) Coercion µετατροπή από έναν τύπο σε έναν άλλον συνήθως γίνεται αυτόµατα Types from least to most flexible: logical, integer, double, character ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ
lapply(x,, FUN,...) Data elements: Factors / Παράγοντες A factor stores the nominal values as a vector of integers in the range [ 1... k ] (where k is the number of unique values in the nominal variable), and an internal vector of character strings (the original values) mapped to these integers # variable rating with 20 old" entries and 30 new" entries > rating <- c(rep( old",20), rep( new", 30)) > rating <- factor(rating) # stores rating as 30 1s and 20 2s and associates 1=new, 2=old internally (alphabetically). R now treats rating as a nominal variable
Data elements: Factors / Παράγοντες Πλεονεκτήµατα για τη µετατροπή κατηγορηµατικών µεταβλητών σε µεταβλητές παράγοντα Μπορούν να χρησιµοποιηθούν σε στατιστική µοντελοποίηση, όπου θα τους ανατεθεί ο σωστός αριθµός των βαθµών ελευθερίας. Πολύ χρήσιµο σε πολλούς διαφορετικούς τύπους γραφικών Η αποθήκευση µεταβλητών αλληλουχίας χαρακτήρων ως µεταβλητές παράγοντες µια πιο αποτελεσµατική χρήση της µνήµης. Data elements: Factors / Παράγοντες
Data elements: Factors / Παράγοντες Data elements: Factors / Παράγοντες Data elements: Factors / Παράγοντες
ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ
Πράξεις µε πίνακες (παράδειγµα)
> x <- 1:64 ; dim(x) <- c(2,4,8) Data elements: Πλαίσια δεδοµένων (data frames) General Definition General Definition A data frame is a table, or two-dimensional array-like structure, in which each column contains measurements on one variable, and each row contains one case. Technically, in R a data frame is a list of column vectors. Unlike an array, the data you store in the columns of a data frame can be of various types: i.e., one column might be a numerical variable, another might be a factor, and a third might be a character variable. All columns have to be the same length (contain the same number of data items).
Data elements: Πλαίσια δεδοµένων (data frames) Αντιπροσωπεύουν τυπικούς πίνακες δεδοµένων κάτι ανάλογο µεένα υπολογιστικό φύλλο excel Είναι ουσιαστικά ένας ορθογώνιος πίνακας τιµών σε σειρές και στήλες is more general than a matrix Ταδεδοµένασεκάθεστήληέχουντονίδιο τύπο (π.χ. αριθµός, χαρακτήρες, λογικές µεταβλητές), αλλά διαφορετικές στήλες µπορεί να έχουν δεδοµένα µε διαφορετικούς τύπους Data elements: Πλαίσια δεδοµένων (data frames) Ένα πλαίσιο δεδοµένων είναι µία λίστα από διανύσµατα, παράγοντες ή άλλα πλαίσια που όλα έχουν το ίδιο µήκος (στη περίπτωση των πινάκων οι γραµµές έχουν το ίδιο µήκος). Στο πλαίσιο δεδοµένων η θεώρηση γίνεται ανά στήλη που είναι και οι µεταβλητές του πλαισίου δεδοµένων Είναιοιδοµέςτης R πουβρίσκονταιπιοκοντά στηνέννοιατωνσυνόλωνδεδοµένων (datasets) άλλωνλογισµικώνστατιστικήςανάλυσης, π.χ. του SPSS Data elements: Πλαίσια δεδοµένων (data frames) Είναιοπιοκοινόςτρόποςγιατην αποθήκευση δεδοµένων στο R κάνουν ευκολότερη την ανάλυση των δεδοµένων Ουσιαστικά επειδή είναι µια δοµή 2- διαστάσεων, µοιράζονται τις ιδιότητες τόσο των πινάκων (matrices), όσοκαιτωνλιστών (lists). Αυτό σηµαίνει ότι ένα πλαίσιο δεδοµένων έχει names (), colnames (), και rownames (). Τοµήκος () ενόςπλαισίουδεδοµένωνείναιτο µήκος της υποκείµενης λίστας ncol (). nrow () δίνειτοναριθµότωνγραµµών Data elements: Πλαίσια δεδοµένων (data frames) ηµιουργούνται µε την εντολήdata.frame() Ως default η εντολή data.frame () µετατρέπει σειρά χαρακτήρων σε παράγοντες (factors) καταστολή αυτής της συµπεριφοράς
Γιαταµικράσύνολαδεδοµένων, κάθεµίααπότιςστήλες (µεταβλητές) του πλαισίου δεδοµένων µπορούν να εισαχθούν χρησιµοποιώντας τη συνάρτηση data.frame Ταονόµατατωνστηλών (αν ορίζονται µε τη δηµιουργία του πλαισίου) εµφανίζονται µε τα δεδοµένα. Ονόµατα µπορούν να προστεθούν καιµετάτογεγονόςµετη συνάρτηση names().
Data elements: Πλαίσια δεδοµένων (data frames) Data elements: Πλαίσια δεδοµένων (data frames) Data elements: Πλαίσια δεδοµένων (data frames) Όλα τα στοιχεία σε ένα πλαίσιο δεδοµένων µπορεί να εξαχθούν ως διανύσµατα µε το αντίστοιχο όνοµα: > height <- measrs$ht # as a vector as in a list > height [1] 172.0 186.5 165.0 > attach(measrs) > wt # as a vector with its name [1] 91 99 74 > detach(measrs)
Data elements: Πλαίσια δεδοµένων (data frames) Components can also be added to a data frame in the intuitive way > measrs$age <- c(28, 55, 43) > Measrs gender ht wt age S1 M 172.0 91 28 S2 M 186.5 99 55 S3 F 165.0 74 43 Αριθµητικοί υπολογισµοί µεταξύ στηλών (εφ όσον εκφράζουν συναφή µεγέθη) γίνονται παρόµοια µε το χειρισµό διανυσµάτων τιµών Εισαγωγή δεδοµένων στο R Στη συνέχεια Μένειναδούµεπως εισάγουµεδεδοµέναστο R από αρχεία διαφόρων τύπων Από αρχεία διαφόρων µορφοτύπων Κειµένου (ASCII,.txt) Excel (.xls,.xlsx,.csv) Άλλα στατιστικά λογισµικά (SAS, SPSS, Minitab, Strata, Systat, ) Binary (NetCDF, HDF5, dbase, ) Εικόνων (bmp, jpeg, png, tiff, ) και από διαφορετικές πηγές http://, ftp://, file://
Εισαγωγή δεδοµένων από αρχεία κειµένου Εισαγωγή δεδοµένων από άλλα γνωστά λογισµικά π.χ. SPSS Typically, values in text files are separated, or delimited, by tabs or spaces ή από αρχεία excel ή από CSV αρχεία ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ First few elements ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ Εισαγωγή δεδοµένων: Από ASCII αρχεία Importing free formatted (delimited) data files using the read.table function Last few elements df <- read.table("< FileName>.txt", >.txt", header = FALSE) read.table("<filename FALSE) # the data from the file become a data.frame object ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ
Εισαγωγή δεδοµένων: Από ASCII αρχεία Εισαγωγή δεδοµένων: από.csv αρχεία Εισαγωγή δεδοµένων: από.csv αρχεία Εισαγωγή δεδοµένων: από.csv αρχεία π.χ. αρχείο simple.csv
Εισαγωγή δεδοµένων: από.csv αρχεία Εισαγωγή δεδοµένων: από.csv αρχεία π.χ. αρχείο simple.csv Εισαγωγή δεδοµένων: Input data into R # οι επόµενες 3 εντολές είναι ισοδύναµες >test.txt <- read.table("d:/test.txt", header=t) >test.csv <- read.csv("d:/test.csv", header=t) >test.csv1 <- read.table("d:/test.csv", header=t, sep=",") # για την ανάγνωση από αρχεία µε άλλους οριοθέτες >test.semi <- read.table("d:/testsemicolon.txt", header=t, sep=";") >test.z <- read.table("d:/testz.txt", header=t, sep="z") Εισαγωγή δεδοµένων Από ASCII αρχεία Header & Data σε ξεχωριστά αρχεία Importing Fixed Format Files Using the read.fwf Function
Εισαγωγήδεδοµένων: using the functions in various packages Εισαγωγή δεδοµένων: Input data into R Από αρχεία Excel using XLConnect https://miraisolutions.wordpress.com/
Εισαγωγήδεδοµένων: using the functions in the foreign package Εισαγωγήδεδοµένων: using the functions in the foreign package Εισαγωγή δεδοµένων: Input data into R Εισαγωγή δεδοµένων: xlsx package Από αρχεία Excel Comma Delimited Text File & using the xlsx package
ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ Μέχρι το επόµενο µάθηµα... Συµβουλευτείτε, στις ιστοσελίδες του µαθήµατος, τη Θεµατική Εργασία #2, η οποία αποσκοπεί στην εξοικείωση σας µε τις βασικές εντολές επικοινωνίας µε το λογισµικό R και τη χρήση scripts ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ