R Flashcards

Kategorisponsor

R är ett kraftfullt programmeringsspråk och en miljö för statistiska beräkningar och grafik. R utvecklades på 1990-talet av Ross Ihaka och Robert Gentleman vid Auckland University och har blivit ett standardverktyg inom data science, statistisk analys och maskininlärning. Det är öppen källkod och har ett omfattande ekosystem av paket, vilket gör det mycket utbyggbart och anpassningsbart för olika datarelaterade uppgifter. R utmärker sig inom datamanipulering, visualisering och komplex statistisk analys. Dess styrkor inkluderar statistiska och grafiska tekniker som linjär och icke-linjär modellering, tidsserier, klassificering och klustring. R:s flexibilitet gör det möjligt att integrera med andra språk och verktyg, vilket gör det till en oumbärlig del av många data science-arbetsflöden. Med aktivt stöd från gemenskapen och kontinuerlig utveckling fortsätter R att vara i framkant av statistiska beräkningar och dataanalys.

Vår flashcard-app innehåller 31 noggrant utvalda R-intervjufrågor med omfattande svar som effektivt förbereder dig för vilken intervju som helst där R-kunskaper krävs. IT Flashcards är inte bara ett verktyg för arbetssökande - det är ett utmärkt sätt att stärka och testa dina kunskaper, oavsett dina nuvarande karriärplaner. Regelbunden användning av appen hjälper dig att hålla dig uppdaterad med de senaste R-trenderna och att hålla dina färdigheter i dataanalys och statistiska beräkningar på en hög nivå.

Exempel på R-flashcards från vår app

Ladda ner vår app från App Store eller Google Play för att få fler gratis flashcards eller prenumerera för tillgång till alla flashcards.

Vad är R och vad används det oftast till?

R är ett programmeringsspråk och en miljö för statistisk analys och grafik, främst används av statistiker och dataforskare. Det möjliggör utförandet av statistiska beräkningar, datamodellering och visualisering. R är särskilt värderat för sitt rika bibliotek av paket som kan användas för en mängd olika dataanalyser, inklusive utforskande analys, statistiska tester, regression, klassificering och bearbetning av stora dataset. Det är ett verktyg med öppen källkod, vilket innebär att det är tillgängligt gratis, och dess källkod kan fritt modifieras och distribueras.

En av de största fördelarna med R är dess omfattande och aktiva användargemenskap, som kontinuerligt utvecklar nya paket och verktyg som möjliggör användningen av de senaste teknikerna för dataanalys. R har också avancerade grafiska kapaciteter som tillåter skapandet av högkvalitativa datavisualiseringar, vilket är en ovärderlig tillgång för att analysera och presentera resultat.

R används inom olika områden som vetenskap, affärer, medicin, teknik och många andra, varje gång med verktyg som är lämpliga för de specifika behoven inom dessa områden.

Hur skapar man en vektor i R?

I R-språket kan en vektor skapas med hjälp av funktionen `c()`, som står för "combine" (kombinera). Denna funktion gör att du kan kombinera flera element till en enda vektor. Datatypen i en vektor kan variera, men är oftast numerisk, logisk eller tecken. Här är ett exempel på hur man skapar en vektor som innehåller olika datatyper:

# Skapa en numerisk vektor
numbers <- c(1, 2, 3, 4, 5)
print(numbers)

# Skapa en logisk vektor
logical_values <- c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE)
print(logical_values)

# Skapa en teckenvektor
characters <- c("ala", "ma", "kota")
print(characters)

Kom ihåg att alla element i en vektor måste vara av samma typ. Om olika datatyper kombineras till en enda vektor kommer R automatiskt att konvertera typerna till den mest allmänna typen som kan lagra all data. Till exempel, att blanda siffror och strängar resulterar i en vektor av strängar.

Hur slår man ihop två data frames i R?

Vi kan slå samman två dataframes i R med funktionen `merge()`. Denna funktion tillåter oss att kombinera data baserat på en eller flera gemensamma kolumner mellan de två dataset. Om ingen specifik kolumn anges, försöker R slå samman dataframes baserat på alla kolumner med matchande namn i båda dataset.

Exempel på att använda `merge()`-funktionen för att kombinera två dataframes:

# Skapa den första dataframen
data_frame1 <- data.frame(
  ID = c(1, 2, 3),
  Name = c("Anna", "Jan", "Paweł"),
  Age = c(25, 30, 22)
)

# Skapa den andra dataframen
data_frame2 <- data.frame(
  ID = c(2, 3, 4),
  City = c("Kraków", "Warszawa", "Gdańsk")
)

# Slå samman data
merged_data_frames <- merge(data_frame1, data_frame2, by = "ID")

I exemplet ovan kommer `merged_data_frames` att innehålla data från båda dataframes som har kombinerats baserat på 'ID'-kolumnen. Den resulterande dataframen kommer endast att inkludera poster som har en träff i båda dataseten (en inner join operation). För att ändra typen av join kan du använda argumenten `all`, `all.x`, `all.y`; till exempel, `merge(data_frame1, data_frame2, by = "ID", all = TRUE)` kommer att resultera i en outer join.

Vad är en faktor i R och hur använder du det i dataanalys?

En faktor i R är en datatyp som används för att lagra kategorivariabler. Dessa typer av variabler är mycket viktiga inom statistik och dataanalys eftersom de möjliggör modellering av beroenden för diskreta data.

Du kan skapa en faktor med hjälp av funktionen factor(). Du skickar en vektor till den, som kommer att konverteras till en faktor. Du kan också specificera nivåerna (kategorierna) och etiketter för dessa nivåer.

data_vector <- c("apple", "banana", "cherry", "banana", "apple")
data_factor <- factor(data_vector)

I exemplet ovan är `data_factor` nu en faktor som lagrar information om frukterna med nivåer som automatiskt genereras baserat på de unika värdena i inmatningsvektorn.

Faktorer är särskilt användbara vid statistisk modellering eftersom R behandlar varje nivå som en separat grupp, vilket gör det lättare att statistiskt analysera skillnader mellan grupper. Med faktorer är det också lättare att skapa diagram och jämförelsetabeller som kräver gruppering av kategoridata.

En annan viktig aspekt av faktorer är möjligheten att ställa in ordningen på nivåerna. Som standard ställer R in nivåerna i alfabetisk ordning, men detta kan ändras, vilket är särskilt användbart när kategorierna har en naturlig ordning, som 'låg', 'medium', 'hög'.

ordered_factor <- factor(data_vector, levels = c("cherry", "apple", "banana"), ordered = TRUE)

I detta exempel skapar vi en faktor med en specifik ordning på nivåerna, så att R behandlar variabeln som ordnad (ordinal). Detta förändrar hur andra R-funktioner (t.ex. statistiska modeller) kan använda denna information för korrekt dataanalys.