R (язык программирования)

Материал из Letopisi.Ru — «Время вернуться домой»
(перенаправлено с «R»)
Перейти к: навигация, поиск
Ages 16, 17, 18, 25
FieldActivity Knowledge Constructor, Computational Thinker, Creative Communicator
Purpose Специальный прикладной язык
Visual_Text_Blocks Текст
Dimension 2D
Openness Открытый
Address https://www.r-project.org/
Ancestors Scheme
Descendants Julia
ActiveNow Project is active
Remixing? Yes



Логотип Википедии

В Википедии тоже есть статья по теме
«R (язык программирования)».


R — язык программирования для статистической обработки данных и работы с графикой. Используется в Летописи для внешнего анализа данных наряду с Netlogo, Графвиз, VUE, Gephi, VOSviewer

Содержание

Базовые возможности

Типы данных

Векторы

Векторы (vector) – это одномерные массивы данных, которые могут содержать числовые, текстовые или логические значения. Для создания вектора применяется функция объединения c(). Вот примеры векторов каждого типа:

a <- c(1, 2, 5, 3, 6, -2, 4)
b <- c(“one”, “two”, “three”)

c <- c(TRUE, TRUE, TRUE, FALSE,

Матрицы

Матрица (matrix) – это двумерный массив данных, в котором каждый элемент имеет одинаковый тип (числовой, текстовый или логический). Вы можете обозначать строки, столбцы и элементы матрицы при помощи индексов и квадратных скобок. Например, X[i,] обозначает i-ую строку матрицы X, X[,j] – обозначает ее j-ый столбец, а X[i, j] соответствует элементу этой матрицы, расположенному на пересечении этой строки и этого столбца.

См. Матрица смежности

Массивы

Массивы данных (array) сходны с матрицами, но могут иметь больше двух измерений.

Таблицы

Таблица данных (data frame) – это более широко используемый по сравнению с матрицей объект, поскольку разные столбцы могут содержать разные типы данных (числовой, текстовый и т. д.). Таблица данных – это самая часто используемая структура данных в R.

Факторы

Категориальные (номинальные и порядковые) данные называются в R факторами.

Например, есть вектор diabetes <- c(“Type1”, “Type2”, “Type1”, “Type1”).

Команда diabetes <- factor(diabetes) преобразует этот вектор в (1, 2, 1, 1) и устанавливает внутреннее соответствие 1=Type1 и 2=Type2 (присвоение числовых значений происходит в алфавитном порядке).

Установку по умолчанию можно изменить при помощи параметра levels. Например, status <- factor(status, order=TRUE, levels=c(“Poor”, “Improved”, “Excellent”))

Списки

Списки – это самый сложный тип данных в R. Фактически список – это упорядоченный набор объектов (компонентов).


Как загружать (импортировать данные в R)

data <- read.table(file.choose(),header=TRUE, sep=";", encoding="UTF-8")
x <- read.csv(file.choose(),header=TRUE, sep=";", encoding="UTF-8")

mydata <- read.csv(file.choose(),header=TRUE)

mydata <- read.csv(file.choose(),sep=";", as.is=T, header=TRUE)

library(tidyverse)

  • dt1 <- read_csv2("0303.csv") - считать таблицу

Как экспортировать данные из R ?

write.csv(x, file="filename", row.names=FALSE)

library(tidyverse)

  • write_csv (object "filename.csv")

Как обработать данные в R ?

Удалить ненужные столбцы, выбрать нужные значение по датам и т.д.

Выбрать только нужные столбцы newLD <- subset(letdata, select = c( -rev_user_text, -page_title))

  • newLD <- subset(letdata, select = c( rev_user_text, page_title)) - если именно их хотим оставить

LT2 <- data.frame(User = letdata[,4], Page = letdata[,3])

Отсортировать по времени

  • sort1.let <- newLD[order(NewLD$rev_timestamp), ]
    • Например, сортируем историю летописи lhist2 <- lhist[order(lhist$rev_timestamp),]

Выбрать уникальные значения ubi2 <- data.frame(User = ubi[,2], Page = ubi[,3])

  • users <- unique(ubi2[,1])
  • pages <- unique(ubi2[,2])
  • users2006 <- unique(lhist.sub2006[,2])  ;

А теперь посчитать сколько в списке участников

Выбрать только тех, у кого есть все значения
newdata <- na.omit(lhist )


Как выбрать тех, у кого значение соответствует указанному - Например, 2006

grep(pattern = "2006", lethist, value = TRUE)

subset(x, ...) — возвращает подмножество элемента, которое соответствует заданному условию

Диаграммы

dev.new()
plot()

Специальные пакеты

igraph

Пакет для работы с графами - создание и видуализация графов

tidyverse

Пакет упрощающий работу с данными.

Книги по Tidyverse

  1. Hadley Wickham and Garrett Grolemund - R for Data Science Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data 2017


tidygraph

Пакет для обработки решеток Келли - OpenRepGrid

http://docu.openrepgrid.org/s


R + Gephi


Персональные инструменты
Инструменты
Акция час кода 2018

организаторы проекта