Ein Dataframe ist ein wichtiger Datentyp in der Programmiersprache R, der für die Organisation und Manipulation von Daten verwendet wird. Es handelt sich dabei um eine zweidimensionale Datenstruktur, die ähnlich wie eine Tabelle aufgebaut ist. Dataframes ermöglichen es, Daten in Zeilen und Spalten zu speichern und darauf zuzugreifen.
Der Datentyp Dataframe ist besonders nützlich, wenn es darum geht, große Mengen von Daten zu analysieren und zu bearbeiten. Er bietet eine effiziente Möglichkeit, Daten aus verschiedenen Quellen zu kombinieren und zu filtern. Dataframes können sowohl numerische als auch kategorische Daten enthalten und ermöglichen es, diese Daten mit Hilfe von Funktionen wie apply() oder format() zu manipulieren.
Ein Beispiel für die Verwendung von Dataframes ist die Analyse von experimentellen Daten. Angenommen, du hast Messwerte aus verschiedenen Experimenten, die du in R analysieren möchtest. Du könntest die Messwerte in einem Dataframe speichern und dann verschiedene statistische Analysen durchführen, um Muster oder Zusammenhänge in den Daten zu finden.
Dataframes können auch verwendet werden, um Daten in verschiedenen Formaten zu importieren und zu exportieren. Zum Beispiel können Daten aus einer CSV-Datei in einen Dataframe geladen werden, um sie in R zu analysieren. Umgekehrt können Daten aus einem Dataframe in eine CSV-Datei exportiert werden, um sie in anderen Programmen zu verwenden.
In unserem Artikel "Dataframes in R: Der Datentyp data frame" haben wir ausführlich über die Verwendung von Dataframes in R geschrieben. Wir erklären, wie man Dataframes erstellt, Daten hinzufügt oder entfernt, Spalten oder Zeilen auswählt und wie man mit fehlenden Daten umgeht. Darüber hinaus zeigen wir verschiedene Funktionen und Techniken, um Dataframes effektiv zu manipulieren und zu analysieren.
Die Funktion format() dient dazu Ausgaben zu formatieren. Meist wird sie verwendet, um Gleitkommazahlen mit einer geeigneten Anzahl von gültigen Stellen darzustellen. Diese und weitere Einsatzmöglichkeiten (wissenschaftliche Darstellung von Zahlen) sowie Eigenschaften der Implementierung von format() (wie etwa weitere Eingabewerte, der Rückgabewert von format()) werden an zahlreichen Beispielen erläutert.
Das Paket scatterplot3d erleichtert die Darstellung von dreidimensionalen Punktwolken. Es bietet zudem zahlreiche Funktionalitäten, mit denen derartige Plots gehaltvoller gestaltet werden können, wie das Eintragen von zusätzlichen Punkten, Linien und Ebenen oder Konturlinien. An einigen speziellen Anwendungen wird ein Großteil dieser Funktionalitäten vorgestellt.
Die Funktion sample() wird verwendet, um Stichproben zu erzeugen. Sie lässt sich so konfigurieren, dass man die Wahrscheinlichkeitsverteilungen von beliebigen selbstdefinierten diskreten Zufallsvariablen einsetzen kann. Zudem kann man das Ziehen mit beziehungsweise ohne Zurücklegen realisieren.
Im dritten Teil über die Familie der apply-Funktionen werden zwei Gruppen von Funktionen vorgestellt: Zum Einen Funktionen für Wiederholungen (entweder Objekte oder Anweisungen), wodurch viele einfache Schleifen ersetzt werden können. Zum Anderen Funktionen, die Daten zuerst gruppieren und dann erst verarbeiten; hier werden zahlreiche Querverbindungen zu Dataframes und Faktoren hergestellt. Zur ersten Gruppe gehören rep() und replicate(), zur zweiten Gruppe ave(), by() und aggregate(), die alle sehr nahe verwandt sind mit tapply().
Dar Datentyp Tabelle (table) wird verwendet, um Kontingenz-Tabellen zu erzeugen und auszuwerten. Einfachere Anwendungen, um die levels in einem Faktor zu zählen, wurden bereits in den Kapiteln über Faktoren beschrieben.
Inhalt und Lernziele des Kapitels Zusammengesetzte Datentypen in R.
Zufallsvariablen sind die geeignete Begriffsbildung um sowohl Ereignisse als auch deren Wahrscheinlichkeiten treffend zu beschreiben und zu berechnen. In späteren Anwendungen der Wahrscheinlichkeitsrechnung werden Zufallsvariablen ständig eingesetzt. Hier wird zunächst gezeigt, wie Zufallsvariablen mit der Ereignisalgebra und dem Wahrscheinlichkeitsmaß zusammenhängen und sich so nahtlos in den Aufbau der Wahrscheinlichkeitsrechnung einfügen. In den R-Skripten wird gezeigt, wie man Zufallsvariable leicht modellieren kann.
Die Funktion apply() erlaubt es, über die Zeilen beziehungsweise Spalten einer Matrix zu iterieren und dabei eine Funktion FUN auf die Zeilen oder Spalten anzuwenden. Dabei entstehen leichter verständliche Quelltexte als bei den gleichwertigen Schleifen. Die Arbeitsweise der Funktion apply() kann man in drei Phasen unterteilen: split, apply, combine (Aufspalten der Matrix, Anwenden der Funktion FUN auf die Teile, Zusammensetzen der einzelnen Rückgabewerte zum Rückgabewert von apply()). Diese drei Phasen werden ausführlich erklärt und damit die Diskussion weiterer mit apply() verwandter Funktionen vorbereitet.
Nach den grundlegenden Eigenschaften im Kapitel "Dataframes in R: der Datentyp data frame" werden jetzt Anwendungen von Dataframes gezeigt: der Zugriff auf ein Dataframe (auf Spalten, Zeilen, einzelne Elemente oder Teilmengen), Sortierung eines Dataframes, Daten-Aggregation, Umwandlung in eine Matrix sowie das Schreiben eines Dataframes in eine Datei und umgekehrt das Lesen von tabellarischen Daten aus einer Datei.
Der Datentyp Dataframe vereinigt viele Eigenschaften der Datentypen Matrix und Liste und ist in zahlreichen Anwendungen der geeignete Rahmen, um statistische Daten zu speichern und ihre Auswertung vorzubereiten. Der erste Teil über Dataframes zeigt, wie man sie erzeugen und ihre Eigenschaften abfragen kann (Diagnose-Funktionen). Im nächsten Kapitel werden Anwendungen von Dataframes gezeigt.