Einfache Datentypen in R
Inhalt und Lernziele des Kapitels Einfache Datentypen in R.
Diagnose-Funktionen
Diagnose-Funktionen für Funktionen in R
Bisher wurden für alle Datentypen Diagnose-Funktionen vorgestellt, die über Form und Inhalt von Objekten Aufschluss geben. Für Funktionen gibt es ebenso eine Reihe von Diagnose-Funktionen, die zu weiteren Konzepten der objekt-orientierte und funktionale Programmierung führen oder spezielle Konzepte von R betreffen. Vorgestellt werden die wichtigsten Diagnose-Funktionen für Funktionen, wobei nicht alle weiterführenden Konzepte im Detail besprochen werden können.
Dataframes in R: der Datentyp data frame
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.
Faktoren in R: der Datentyp factor
In der Statistik steht man oft vor der Aufgabe, eine Reihe von Messdaten zu klassifizieren (oder: gruppieren) und die gruppierten Daten weiter auszuwerten (etwa Häufigkeiten der Klassen feststellen, Mittelwertbildung innerhalb der Klassen). Man kann diese Operationen natürlich auf der Ebene von Vektoren durchführen, indem man geeignete Funktionen für Vektoren anwendet. In R gibt es den Datentyp factor, der die Klassifizierung vornimmt und zahlreiche Auswertungen deutlich vereinfacht. Vorgestellt werden hier zuerst die Begriffe aus der Statistik, die mit der Klassifizierung von Daten zusammenhängen; weiter wie Faktoren und geordnete Faktoren erzeugt werden sowie deren Eigenschaften. Im folgenden Kapitel werden dann Anwendungen mit Faktoren gezeigt.
Listen in R: der Datentyp list
Listen sind in R die grundlegende rekursive Struktur: anders als bei einem Vektor, bei dem alle Komponenten einen identischen Datentyp besitzen müssen, ist für die Komponenten einer Liste ein beliebiger Datentyp zulässig - sie können sogar selber wieder Listen sein. Vorgestellt werden Funktionen zum Erzeugen von Listen, der Zugriff auf die Komponenten einer Liste, Diagnose-Funktionen für Listen und das Attribut names.
Vektoren in R: der Datentyp vector
Da es in R eigentlich keine fundamentalen Datentypen gibt (wie ganze Zahlen, Gleitkommazahlen, Zeichen, logische Werte), sondern diese Spezialfall eines Vektors der Länge 1 sind, ist dieses Kapitel entscheidend für das Verständnis von R. Vektoren bestehen aus Komponenten mit identischem Speichermodus und die Komponenten sind numeriert (oder wie man auch sagt: indiziert). Vorgestellt werden hier Funktionen zum Erzeugen von Vektoren, der Zugriff auf die Komponenten eines Vektors, Diagnose-Funktionen für Vektoren und das Attribut names. Wie man Vektoren verknüpft und welche weiteren Funktionen zur Weiterverarbeitung von Vektoren existieren, wird im nächsten Kapitel gezeigt (Vektoren in R: Anwendungen).
Übersicht über Datentypen in R
Die Programmiersprache R besitzt ihr eigenes Konzept, wie die eingebauten Datentypen aufgebaut sind; es unterscheidet sich von vielen anderen Programmiersprachen darin, dass es nicht elementaren Datentypen gibt (wie Zahlen, Zeichen und logische Werte) und zusammengesetzte Datentypen (also zum Beispiel Vektoren von Zahlen). Sondern es gibt nur Vektoren; eine Zahl ist dann ein Spezialfall eines Vektors der Länge 1. Neben den Vektoren gibt es sehr viele weitere vorbereitete Datentypen, so dass man als Programmierer erst für sehr spezielle Anwendungen eigene Datentypen definieren muss. Es wird eine Übersicht über die Datentypen in R gegeben sowie die Vorgehensweise beschrieben, wie man mit ihnen vertraut werden kann.
Einführung in R: Zahlen und Variablen
In R gibt es eigentlich keine elementaren Datentypen (wie Zahlen, logische Werte oder Zeichen), sondern nur Vektoren. Um die Rechenoperationen (Grundrechenarten, insbesondere Division mit Rest, wissenschaftliche Funktionen) für Zahlen besser kennenzulernen, werden hier Zahlen wie elementare Datentypen behandelt. Zur Unterscheidung von ganzen Zahlen und Gleitkommazahlen benötigt man die Konzepte Modus und Speicher-Modus. Es werden erste Beispiele gezeigt, wie man in R mit Variablen umgeht.