Учебники по программированию - страница 9
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Операторы выбора SQL с использованием данных NBA в R
Операторы выбора SQL с использованием данных NBA в R
Привет, ребята! Добро пожаловать в это видео о языке программирования R. В этом руководстве мы собираемся изучить выполнение операторов SELECT из SQL с использованием R и работать с данными NBA (Национальной баскетбольной ассоциации). Итак, давайте погрузимся прямо в!
Первое, что нам нужно сделать, это загрузить пакет SQL. Если он еще не установлен, вы можете установить его, выполнив команду 'install.packages("sqldf")'. Поскольку он у меня уже установлен, я просто загружу пакет, используя «библиотеку (sqldf)».
Далее мы загрузим пакет «xlsx», который позволяет нам читать файлы Excel. Если вы еще не установили его, вы можете сделать это с помощью install.packages("xlsx"). Поскольку он у меня установлен, я загружу его с помощью «библиотеки (xlsx)».
Теперь, когда у нас загружены оба пакета, давайте приступим к считыванию данных Cavaliers (Cavs). Cavs — команда НБА, и мы будем запрашивать данные об их игроках. Чтобы прочитать данные из файла Excel, мы будем использовать функцию «read.xlsx». В данном случае данные хранятся у меня на диске C, поэтому я укажу путь к файлу соответственно. Например, «C:/Desktop/data.xlsx». Кроме того, мы упомянем имя листа как «Лист1».
После успешного чтения данных мы можем изучить структуру фрейма данных Cavs. Он состоит из 17 наблюдений (строк) и 9 переменных (столбцов). Переменные включают имена игроков, должности, рост, вес, даты рождения, возраст, опыт и посещаемые школы.
Чтобы очистить данные, мы выберем определенные интересующие столбцы и сохраним их в новом фрейме данных под названием «Cavs_cleaned». Мы исключим столбцы «высота» и «эксп», так как они содержат проблемы с форматированием и не имеют отношения к нашему анализу.
Теперь, когда данные очищены, мы можем начать выполнять операторы SQL SELECT, используя функцию 'sqldf'. Начнем с выбора всех столбцов из таблицы Cavs. Мы будем использовать оператор SELECT * FROM Cavs для извлечения всех строк и столбцов из таблицы.
Далее мы выберем только столбцы «игрок» и «школа» из таблицы «Кавалеристы». Это можно сделать с помощью оператора SQL «SELECT player, school FROM Cavs».
В следующем запросе мы выберем всех игроков, имена которых начинаются с буквы «I». Для этого мы воспользуемся оператором SQL «SELECT * FROM Cavs WHERE player LIKE «I%»». Символ «%» действует как подстановочный знак, соответствующий любым символам, которые следуют за «I» в именах игроков.
Чтобы получить конкретную информацию, давайте выберем возраст и вес Леброна Джеймса. Мы будем использовать оператор SQL «SELECT age, Weight FROM Cavs WHERE player = «LeBron James»», чтобы получить его возраст и вес из таблицы «Cavs».
Теперь давайте подсчитаем количество игроков каждого уникального возраста в составе команды. Для этого мы воспользуемся оператором SQL «SELECT age, COUNT(age) FROM Cavs GROUP BY age». Результат будет отображать каждый уникальный возраст и соответствующее количество игроков.
Чтобы упорядочить игроков по возрасту, мы воспользуемся оператором SQL «SELECT player, age FROM Cavs ORDER BY age DESC». Это позволит расположить игроков от самого старшего к самому младшему в зависимости от их возраста.
Наконец, давайте выберем только охранников (игроков с позицией «G») старше 28 лет. Мы можем добиться этого, выполнив оператор SQL «SELECT player, position, age FROM Cavs WHERE position = «G» AND age > 28 '.
В следующей части видео мы собираемся выполнить некоторые операции по фильтрации и агрегации данных в составе Cavs. Итак, давайте углубимся в это.
Начнем с выбора всех игроков, чей вес превышает 220 фунтов. Мы можем добиться этого, используя предложение SQL WHERE. Вот код:
heavy_players <- SQLDF("SELECT * FROM Cavs WHERE weight > 220")
Выполняя этот запрос, мы получаем новый фрейм данных, названный Heavy_players, который содержит информацию об игроках, чей вес превышает 220 фунтов. Вы можете дополнительно изучить этот фрейм данных, чтобы проанализировать результаты.
Теперь давайте перейдем к агрегированию данных. Мы рассчитаем средний возраст игроков в составе Cavs. Вот как это сделать:
average_age <- SQLDF("SELECT AVG(age) AS average_age FROM Cavs")
Выполнение этого запроса дает нам результат со средним возрастом всех игроков в переменной medium_age. Вы можете распечатать его или использовать для дальнейших расчетов.
Далее найдем максимальный вес среди игроков. Для этой цели мы можем использовать функцию SQL MAX():
max_weight <- SQLDF("SELECT MAX(weight) AS max_weight FROM Cavs")
Этот запрос извлекает максимальный вес из таблицы Cavs и сохраняет его в переменной max_weight.
Теперь давайте отфильтруем данные, чтобы выбрать игроков в возрасте от 25 до 30 лет. Вот код:
young_players <- SQLDF("SELECT * FROM Cavs WHERE age BETWEEN 25 AND 30")
Выполнение этого запроса создает новый фрейм данных с именем young_players, который содержит информацию об игроках в указанном возрастном диапазоне.
Наконец, давайте отсортируем игроков по росту в порядке возрастания:
sorted_players <- SQLDF("SELECT * FROM Cavs ORDER BY height ASC")
Выполняя этот запрос, мы получаем фрейм данных sorted_players, содержащий игроков, отсортированных по росту в порядке возрастания.
На этом наша демонстрация SQL-запросов с использованием языка программирования R для данных NBA Cavs завершена. Я надеюсь, что вы нашли это видео информативным и полезным. Если у вас есть какие-либо вопросы или предложения, дайте мне знать в разделе комментариев ниже. Не забудьте поставить лайк, поделиться и подписаться, чтобы получать новые руководства по программированию на R. Спасибо за просмотр, и увидимся в следующем видео!
Twitter Mining Извлечение твитов в R
Twitter Mining Извлечение твитов в R
Привет, ребята, и добро пожаловать в это видео о майнинге в Твиттере с помощью нашего собственного инструмента. Я нахожусь на веб-сайте Medium.com, где написал статью, чтобы помочь вам создать собственную учетную запись разработчика в Twitter и начать собирать твиты с помощью RStudio. В этом видео мы рассмотрим шаги, описанные в статье, чтобы вы могли самостоятельно начать майнинг в Твиттере. Я обязательно включу ссылку на статью в описание ниже, чтобы вы могли прочитать ее и следить за ней.
Во-первых, давайте поговорим о предварительных условиях. Для начала вам понадобится RStudio и учетная запись приложения Twitter. Кроме того, вам понадобится учетная запись разработчика Twitter. В статье приведены подробные инструкции по настройке приложения Twitter, поэтому обязательно ознакомьтесь с ней. Как только вы настроите эти учетные записи, мы можем перейти к следующим шагам.
Далее нам нужно установить и загрузить необходимые пакеты R. В статье перечислены конкретные пакеты, которые вам понадобятся для этого процесса. Обязательно установите и загрузите их в RStudio, прежде чем продолжить.
После этого мы настроим аутентификацию Twitter. Опять же, в статье дана пошаговая инструкция, как это сделать. Следуйте инструкциям по аутентификации среды RStudio с помощью Twitter API. Этот процесс аутентификации имеет решающее значение для доступа к данным Twitter.
Наконец, мы будем извлекать твиты с помощью функции поиска Twitter. В видео мы будем использовать предварительно настроенную среду RStudio, поэтому нам не нужно проходить весь процесс настройки. Мы можем напрямую запустить функцию поиска Twitter.
Функция поиска Twitter принимает несколько параметров. Во-первых, мы указываем строку поиска, которая представляет ключевое слово или тему, которую мы хотим найти. Мы также определяем количество строк или твитов, которые мы хотим получить, и язык твитов. В видео пример ищет твиты НБА.
Как только мы выполняем функцию поиска в Twitter, она извлекает указанное количество твитов, связанных с заданными критериями поиска. Видео показывает три извлеченных твита. Мы можем изменить критерии поиска, чтобы исследовать различные темы, такие как зимние Олимпийские игры или фильм «Черная пантера». Функция поиска в Twitter позволяет нам извлекать твиты и анализировать их дальше.
Сохраняя извлеченные твиты в формате CSV или текстовом файле, вы можете выполнять различные анализы, включая анализ настроений. Например, вы можете проанализировать отношение людей к Биткойну или любой другой интересующей вас теме.
На этом мы завершаем демонстрацию функции поиска в Твиттере и основ майнинга в Твиттере с помощью RStudio. Если вы нашли это видео полезным, пожалуйста, дайте мне знать в комментариях ниже. Не забудьте поставить лайк, поделиться и подписаться на мой канал, чтобы получать больше видео о майнинге в Твиттере. Спасибо за просмотр, и увидимся в следующем видео!
Программирование на R: Анализ настроений
Программирование на R: Анализ настроений
Привет, ребята, и добро пожаловать в это видео о языке программирования Art. В этом видео мы собираемся исследовать интересную тему: анализ настроений. Анализ настроений — это процесс компьютерного определения и категоризации выраженных мнений в фрагменте текста. Он позволяет определить, является ли отношение писателя к предмету отрицательным, нейтральным или положительным. Итак, давайте погрузимся и начнем!
Первое, что нам нужно сделать, это установить необходимый пакет для анализа настроений. Вы можете использовать команду install.packages("наше мнение") для установки необходимого пакета. Поскольку он у меня уже установлен, я пропущу выполнение этой команды. Затем мы загрузим пакет «наше настроение», используя функцию библиотеки (наше настроение).
Пакет «наши настроения» предоставляет несколько полезных функций. Один из них называется calculate_total_presence_sentiment. Мы будем использовать эту функцию для анализа вектора текстовых предложений. В этом примере я буду использовать следующие предложения: «Это хороший текст», «Это плохой текст», «Это очень плохой текст» и «Это ужасно». После ввода вектора и выполнения команды мы можем заметить, что три предложения имеют негативную окраску, а только одна — положительную.
Теперь, чтобы определить, какое предложение соответствует какому настроению, мы можем использовать функцию calculate_sentiment. Скопировав предыдущую команду и запустив ее снова, мы получим четкое сопоставление между текстом и его тональностью. В этом случае «Это хороший текст» классифицируется как положительный.
Если вы предпочитаете числовые значения вместо меток настроений, вы можете использовать функцию calculate_score. Копируя и выполняя команду, мы получаем соответствующие баллы для каждого предложения. В этом примере все предложения имеют отрицательную оценку -1.
Надеюсь, вам было интересно это видео об анализе настроений на языке программирования Art. Если у вас есть какие-либо вопросы или комментарии, пожалуйста, оставьте их ниже. Не забудьте поставить лайк, подписаться и поделиться этим видео, если оно было для вас полезным. Спасибо за просмотр, и увидимся в следующем видео!
Программирование на R для начинающих. Почему вам следует использовать R
Программирование на R для начинающих. Почему вам следует использовать R
R, бесплатный язык программирования с открытым исходным кодом, приобрел огромную популярность и стал бесценным инструментом в анализе данных и статистическом анализе. В этом видео мы рассмотрим, почему R все чаще предпочитают дорогим коммерчески доступным альтернативам, таким как SPSS, Stata и SAS.
Одной из основных причин популярности R является его экономичность. Будучи бесплатным и с открытым исходным кодом, R предлагает надежный набор функций и возможностей без необходимости приобретения дорогостоящих лицензий. Эта доступность привела к значительному переходу пользователей с других программных пакетов на R, о чем свидетельствуют текущие тенденции в сообществе анализа данных.
Несмотря на то, что R является языком программирования, который может показаться пугающим для некоторых, на самом деле он вполне доступен. Видео заверяет зрителей, что использовать R не сложно и не страшно. На самом деле, он относительно интуитивно понятен, и его легко освоить благодаря обширной поддержке со стороны обширного сообщества R.
Ключевым преимуществом использования кода в анализе данных является воспроизводимость. Документируя и делясь своим анализом в виде кода, другие могут точно воспроизвести ваши результаты и понять, какие шаги вы предприняли, чтобы прийти к этим выводам. Это способствует прозрачности и облегчает сотрудничество, позволяя другим просматривать, предлагать улучшения или выявлять потенциальные ошибки в анализе. Напротив, системам типа «укажи и щелкни» не хватает такого уровня прозрачности и совместной работы.
Кроме того, анализ на основе кода не только воспроизводим, но и очень воспроизводим. Если вы получите дополнительные данные в будущем, вы можете просто повторно запустить анализ, выполнив код, включая очистку данных, обработку и анализ. Это гарантирует, что весь ваш рабочий процесс может быть повторен без особых усилий, обеспечивая согласованность и эффективность.
Одним из самых захватывающих аспектов того, что R является языком с открытым исходным кодом, является огромное количество пакетов, доступных для конкретных задач анализа данных. Эти пакеты, созданные разработчиками по всему миру, решают широкий спектр аналитических задач и могут быть свободно установлены и использованы в R. потребности в анализе данных.
R также превосходен в визуализации данных и графических возможностях. В видео подчеркивается, что в этом плане R превосходит любой другой доступный пакет. Богатые инструменты визуализации в R позволяют создавать информативные и визуально привлекательные графики и графики, улучшая просмотр и представление данных.
Чтобы проиллюстрировать, что использование такого языка программирования, как R, несложно, в видео представлена короткая демонстрация. Он демонстрирует простой фрейм данных под названием «друзья», отображающий такие переменные, как возраст и рост. В ходе демонстрации зрители увидят, как применение функций к объектам в R позволяет выполнять простые операции, такие как вычисление средних значений, построение гистограмм и изучение корреляций. Это служит для развенчания любых страхов или неправильных представлений о написании кода и демонстрирует, что это доступный и управляемый процесс.
В заключение, растущую популярность R как инструмента анализа данных и статистического анализа можно объяснить его экономичностью, воспроизводимостью, повторяемостью, обширной экосистемой пакетов, мощными возможностями визуализации и относительной простотой использования. Серия видеороликов направлена на то, чтобы познакомить зрителей с различными аспектами R, начиная с установки и заканчивая анализом данных, манипулированием, визуализацией и даже такими сложными темами, как машинное обучение и искусственный интеллект. Следя за содержанием канала, зрители могут отправиться в путешествие, чтобы изучить и использовать огромный потенциал R для своих усилий по анализу данных.
Как установить R и R Studio. Как использовать R Studio | Программирование на R для начинающих
Как установить R и R Studio. Как использовать R Studio | Программирование на R для начинающих
В этом видео мы обсудим процесс загрузки и установки R. Кроме того, мы расскажем о загрузке и установке RStudio, а также кратко расскажем, как его использовать. Если вы заинтересованы в изучении программирования на R, вы обратились по адресу. Этот канал YouTube предлагает широкий выбор видеороликов по программированию на R, охватывающих различные темы.
Начнем с загрузки и установки R. Это относительно простой процесс, но важно знать, где его найти. Чтобы загрузить R, вам необходимо посетить веб-сайт R Project (r-project.org). Когда вы окажетесь на веб-сайте, нажмите «Загрузить R». Затем вам будет предложено выбрать место для загрузки. Например, если вы находитесь в Ирландии, вы можете выбрать вариант Ирландия. Поскольку вы используете Apple Mac, выберите вариант загрузки R для Mac. Обязательно загрузите последнюю версию. После завершения загрузки установите R, как и любое другое программное приложение.
После загрузки и установки R я рекомендую загрузить и установить RStudio. На мой взгляд, RStudio — лучшая платформа для написания кода R. Чтобы получить RStudio, посетите веб-сайт RStudio и нажмите «Загрузить RStudio». Вы можете загрузить и установить бесплатную версию RStudio, так как платные версии предназначены в первую очередь для корпоративного использования. Выберите подходящую платформу для вашего компьютера (в данном случае Mac). После завершения загрузки установите RStudio, как и любое другое программное приложение.
Когда вы запустите RStudio, вас встретит интерфейс RStudio. Чтобы помочь вам ознакомиться с ним, давайте кратко обсудим четыре квадранта интерфейса. В левом верхнем углу вы найдете редактор кода, где вы пишете свой код R. В этом примере я написал одну строку кода. Когда вы запустите код, он появится в нижнем левом квадранте, называемом консолью. Если код генерирует какой-либо вывод, он также будет отображаться в консоли.
Чтобы запустить код, просто выберите строку и нажмите «Command + Enter» на Mac (сочетание клавиш может отличаться на ПК). Вы увидите код, выполненный в консоли. Чтобы увеличить любой из квадрантов, вы можете использовать сочетания клавиш, такие как «Shift + Control + 1», чтобы сосредоточиться на коде, или «Shift + Control + 0», чтобы просмотреть все четыре квадранта.
Перейдя в верхний правый квадрант, вы найдете окружающую среду. Здесь будут отображаться объекты и функции, созданные во время сеанса R. Объекты можно создавать, присваивая данные переменной. Например, присваивая результат чтения CSV-файла переменной mydata, мы создаем объект. Чтобы увеличить масштаб окружающей среды, используйте сочетание клавиш «Shift + Control + 8».
Наконец, нижний правый квадрант содержит различные вкладки, такие как «Файлы», «Графики», «Пакеты» и «Справка». Вкладка «Файлы» позволяет перемещаться по жесткому диску и получать доступ к файлам и папкам. На вкладке «Графики» отображаются все графики или визуализации, созданные во время сеанса R. На вкладке «Пакеты» можно установить и управлять дополнительными пакетами, расширяющими функциональные возможности R. Мы рассмотрим пакеты более подробно в другом видео. Наконец, вкладка «Справка» является ценным ресурсом, когда вам нужна информация о конкретных функциях или командах. Введя имя функции со знаком вопроса, например «?t.test», вы можете получить доступ к подробной информации и примерам.
С этим кратким введением в RStudio вы должны чувствовать себя комфортно при загрузке и установке как R, так и RStudio. Нам еще многое предстоит узнать, и в следующем видео мы расскажем об импорте данных, установке пакетов, выполнении базового анализа и запуске проекта. Оставайтесь с нами для более захватывающего контента. Не забудьте подписаться на этот канал и нажать на колокольчик, чтобы получать уведомления о будущих видео.
Как импортировать данные и устанавливать пакеты. Программирование на R для начинающих
Как импортировать данные и устанавливать пакеты. Программирование на R для начинающих
Добро пожаловать в серию видеороликов по программированию SPAR, где мы расскажем вам, как начать программирование на R. В этом конкретном видео мы сосредоточимся на создании проекта и объясним, что влечет за собой проект. Кроме того, мы рассмотрим импорт данных, установку пакетов и манипулирование данными. К концу этого занятия наша цель состоит в том, чтобы вы почувствовали себя способными выполнять задачи в программировании на R. Итак, начнем.
Если вам интересно узнать о программировании на R, вы попали по адресу. На этом канале YouTube мы предоставляем исчерпывающие учебные пособия по программированию R, охватывающие широкий круг тем. На этом этапе, если вы уже установили R и RStudio, давайте взглянем на среду RStudio.
Когда вы откроете RStudio, вы увидите четыре квадранта. Если вы не знакомы с этой средой, у нас есть специальное видео о ней, так что не стесняйтесь проверить его. А пока давайте сосредоточимся на том, чтобы начать. В левом верхнем углу вы найдете раскрывающееся меню с различными вариантами запуска. Мы подробно обсудим каждый из этих вариантов в следующих видео. Однако пока мы предлагаем вам начать с создания проекта.
Чтобы начать проект, нажмите кнопку «Создать проект», расположенную слева. Создание проекта имеет важное значение, поскольку оно помогает организовать сценарий, данные и выходные данные в одном месте. R будет знать, где найти ваши данные и аккуратно хранить все файлы, связанные с проектом, в рабочем каталоге. Это окажется полезным по мере вашего продвижения. Поэтому мы настоятельно рекомендуем всякий раз, когда вы начинаете проект в R, нажимать кнопку «Новый проект».
Нажав кнопку «Новый проект», вы увидите варианты создания нового каталога и присвоения имени вашему проекту. Например, назовем проект «Test One» и нажмем «Create Project». Затем R создаст проект, и вы сможете найти его в списке в правом нижнем углу интерфейса RStudio. Одновременно на вашем жестком диске будет создана папка с названием «Test One». Если вы перейдете в эту папку, вы увидите значок, представляющий проект. Если вы откроете RStudio внутри этой папки и щелкните значок проекта, R откроется со всеми сценариями, данными и выводами, связанными с этим проектом, в одном месте. Это создает аккуратную и организованную рабочую среду, которую вы, несомненно, оцените.
Теперь давайте обсудим, как импортировать данные в R. Вернитесь в папку на жестком диске, созданную при запуске проекта. Вырежьте и вставьте данные, которые вы хотите импортировать, в эту папку. После того, как вы поместили данные в папку, пришло время использовать ваш код для автоматического извлечения и импорта данных в R. Таким образом, когда вы запускаете свой код, данные будут легко доступны в виде объекта, и вам не придется беспокоиться о повторном импорте их вручную.
Избегайте использования таких параметров, как «Импорт набора данных» в RStudio, поскольку они не так эффективны. Вместо этого мы покажем вам, как включить импорт данных в ваш код. Вот пример фрагмента кода, который импортирует данные:
my_data <- read.csv("filename.csv")
В этом коде мы используем функцию read.csv для импорта данных из файла CSV. Вы можете импортировать данные из различных форматов файлов, таких как Excel или SPSS, но для простоты давайте пока сосредоточимся на файлах CSV. После выполнения этого кода данные будут сохранены как объект my_data в среде R.
Чтобы просмотреть импортированные данные, вы можете использовать такие функции, как head, tail или view. Например:
head(my_data) # displays the first six rows of the data
tail(my_data) # displays the last six rows of the data
Эти функции позволяют вам проверять структуру и содержание ваших данных. Функция head показывает первые несколько строк ваших данных, а функция tail — последние несколько строк. Это может быть полезно для быстрого просмотра набора данных и проверки правильности импорта.
После того, как вы импортировали свои данные, вы можете захотеть выполнить некоторые задачи по обработке данных. R предоставляет богатый набор функций и пакетов для обработки данных. Одним из часто используемых пакетов является dplyr, который предоставляет набор функций для задач обработки данных, таких как фильтрация, выбор столбцов, сортировка и агрегирование данных.
Чтобы установить пакет dplyr, вы можете использовать следующий код:
install.packages("dplyr")
После установки вам необходимо загрузить пакет в сеанс R с помощью библиотечной функции:
library(dplyr)
Теперь вы можете начать использовать функции, предоставляемые пакетом dplyr для обработки данных. Вот пример фильтрации строк на основе условия:
filtered_data <- my_data %>%
filter(column_name == "some_value")
В этом коде filtered_data будет содержать только строки из my_data, где столбец с именем column_name имеет значение «some_value». Это всего лишь один пример, а пакет dplyr предлагает гораздо больше функций для обработки и преобразования данных.
Не забывайте часто сохранять свой R-скрипт, чтобы отслеживать код и изменения. Вы можете сохранить свой сценарий, щелкнув значок диска в верхнем левом углу редактора сценариев RStudio или воспользовавшись сочетанием клавиш Ctrl+S (или Cmd+S в macOS).
В заключение, в этом видео мы рассмотрели основы создания проекта в RStudio, импорта данных в R с помощью кода и выполнения манипуляций с данными с помощью пакета dplyr. Это фундаментальные концепции, которые станут основой вашего путешествия по программированию на R.
В следующем видео мы рассмотрим визуализацию данных в R и научимся создавать подробные графики и диаграммы. Оставайтесь с нами, чтобы не пропустить новые захватывающие руководства по программированию на R!
Как импортировать данные из Excel в R Studio. Программирование на R для начинающих.
Как импортировать данные из Excel в R Studio. Программирование на R для начинающих.
Здравствуйте, жители Интернета! С возвращением к нашему программированию 101. Именно здесь вы обнаружили, что R не только мощный и полезный, но также интересный и простой в использовании. В этом видео мы поговорим о том, как получить данные из Excel в R. В предыдущем видео я рассказывал о том, как можно сохранить файл в формате CSV (значения, разделенные запятыми) и импортировать его с помощью функции чтения CSV-функция. Однако в этом видео мы сосредоточимся на получении данных непосредственно из Excel в R, даже в сложных случаях, когда данные могут находиться на отдельной вкладке или в нестандартном месте электронной таблицы. Мы рассмотрим все это, и я закончу это видео примерно через три минуты, так что оставайтесь со мной, если вы хотите узнать больше о программировании на R.
Если вас интересует программирование на R, вы попали по адресу. На этом YouTube-канале мы создаем видео по программированию на все, что связано с R. Итак, давайте углубимся в тему получения данных из Excel в R.
Для начала давайте рассмотрим, чего мы хотим добиться. Если у нас есть электронная таблица Excel, наша цель — импортировать эти данные в R как объект, который мы можем использовать для анализа, визуализации и многого другого. Есть несколько способов выполнить эту задачу.
Во-первых, если вы посмотрите в правом верхнем углу интерфейса Excel, вы найдете опцию «Импорт из Excel». При нажатии на нее откроется экран, где вы можете перейти к местоположению файла Excel. Точно так же вы также можете щелкнуть значок Excel в правом нижнем углу интерфейса RStudio, чтобы получить доступ к тому же экрану, который отображает местоположение файла.
Этот инструмент может быть полезен, если вы не знакомы с написанием кода для импорта данных в R. Он предоставляет графический интерфейс, который поможет вам импортировать данные из Excel. Однако вместо того, чтобы нажимать кнопку «Импорт» в инструменте, лучше нажать на маленький значок в правом верхнем углу, прямо над разделом кода. Это скопирует код, необходимый для импорта данных в R. Затем вы можете вставить этот код в свой сценарий R для дальнейшей настройки и контроля.
Давайте подробнее рассмотрим параметры, доступные в этом инструменте. Вверху вы указываете расположение файла Excel. Инструмент обеспечивает предварительный просмотр данных, позволяя вам увидеть, как они будут выглядеть при импорте в R. Вы можете изменить тип переменной каждого столбца с помощью раскрывающихся меню. Например, вы можете указать, следует ли обрабатывать столбец как символьные или числовые данные.
В левом нижнем углу вы можете установить имя для импортированного объекта данных в R. По умолчанию R присвоит имя на основе имени файла Excel. Вы также можете выбрать лист, который хотите импортировать, если файл Excel содержит несколько листов. Кроме того, вы можете указать диапазон в электронной таблице и максимальное количество строк для импорта. Параметр «Пропустить» позволяет исключить определенные переменные из процесса импорта.
Важно отметить, что R по умолчанию использует первую строку электронной таблицы в качестве имен столбцов. Однако, если вы снимите флажок «Первая строка как имена», R присвоит переменным собственные имена.
Если вы хотите просмотреть импортированные данные сразу после импорта, вы можете установить флажок «Просмотр данных». Однако, как правило, удобнее импортировать данные непосредственно в сценарий R, а затем просматривать их с помощью функций R.
Теперь давайте подробнее рассмотрим код, сгенерированный инструментом. Когда вы вставляете код в свой R-скрипт, он обычно включает строку, которая загружает пакет readxl с помощью библиотеки или функции require. Этот пакет предоставляет функцию read_excel, которая используется для импорта данных Excel в R. Фрагмент кода будет выглядеть примерно так:
library(readxl)
my_data <- read_excel(file = "path/to/your/file.xlsx", sheet = "sheet_name", range = "A1:E10", na = "NA")
В коде мы сначала загружаем пакет readxl с помощью библиотечной функции. Этот пакет содержит функцию read_excel, которая позволяет нам читать файлы Excel.
Затем мы создаем объект с именем my_data для хранения импортированных данных. Вы можете выбрать любое имя для этого объекта.
В функции read_excel мы предоставляем несколько аргументов. Аргумент файла указывает путь к вашему файлу Excel. Здесь необходимо указать правильный путь к файлу.
Аргумент листа позволяет вам указать имя листа, который вы хотите импортировать. Если ваш файл Excel состоит из нескольких листов и вы хотите импортировать конкретный лист, укажите здесь его имя. Кроме того, вместо этого вы можете использовать индексный номер листа.
Аргумент диапазона является необязательным и позволяет указать диапазон в пределах листа для импорта. Например, «A1:E10» будет импортировать данные из ячейки A1 в E10. Если вы не укажете диапазон, будет импортирован весь лист.
Аргумент na используется для указания представления пропущенных значений. В этом случае мы устанавливаем для него значение «NA», которое является представлением отсутствующих значений по умолчанию в R. Вы можете настроить его в зависимости от того, как ваши отсутствующие значения представлены в файле Excel.
После того как вы вставили код в свой R-скрипт, вы можете запустить его для импорта данных. Импортированные данные будут сохранены в объекте my_data, и вы сможете приступить к анализу данных, визуализации или любым другим операциям, которые вам необходимо выполнить.
Стоит отметить, что есть дополнительные аргументы и параметры, которые вы можете изучить для функции read_excel. Вы можете обратиться к документации по функции, набрав ?read_excel в консоли R, которая предоставит более подробную информацию о доступных параметрах.
Если вы серьезно относитесь к изучению анализа данных и хотите продолжить изучение программирования на R, я рекомендую вам подписаться на этот канал и щелкнуть колокольчик уведомлений, чтобы получать обновления о будущих видео.
Я надеюсь, что это объяснение поможет вам понять, как импортировать данные из Excel в R с помощью пакета readxl. Если у вас есть дополнительные вопросы, не стесняйтесь спрашивать!
Программирование на R для начинающих. Манипулируйте данными с помощью tidyverse: выбирайте, фильтруйте и изменяйте.
Программирование на R для начинающих. Манипулируйте данными с помощью tidyverse: выбирайте, фильтруйте и изменяйте.
Добро пожаловать обратно в наш Programming 101! В этом курсе вы обнаружите, что R не только мощный и полезный, но также интересный и относительно простой в использовании. Итак, оставайтесь со мной, пока мы погружаемся в мир программирования R.
Это видео является частью нашей серии программ для начинающих, в которой мы сосредоточимся на основах. В этом конкретном видео я научу вас, как получить доступ к существующим наборам данных в R и использовать их. R поставляется в комплекте с различными наборами данных, которые вы можете использовать для отработки своих навыков обработки данных, анализа и статистики.
Для начала я хочу, чтобы вы воспроизвели анализ, который я проведу в этом видео. Вы можете получить доступ к набору данных и следовать дома. Практика — лучший способ обучения.
Прежде чем мы начнем, давайте удостоверимся, что у вас установлены необходимые пакеты. В этом случае мы будем использовать пакет «tidyverse». Если вы еще не установили его, вам нужно сделать это только один раз. Однако для каждого нового сеанса вам нужно будет загрузить пакет, используя либо функции require, либо библиотечные функции. Давайте запустим библиотеку команд (tidyverse), чтобы загрузить пакет.
Теперь, когда у нас загружен пакет, давайте продолжим. Мы будем работать с набором данных «Звездных войн», который является одним из дополнительных наборов данных, поставляемых с пакетом «tidyverse». Чтобы просмотреть список всех доступных наборов данных в R, вы можете использовать функцию data(). Просто введите data() и нажмите Enter.
В этом анализе нас интересует изучение здоровья персонажей фильмов «Звездные войны». Как врач, один из способов оценить здоровье — посмотреть на индекс массы тела (ИМТ), который рассчитывается путем деления массы в килограммах на рост в метрах в квадрате. Мы хотим выяснить, есть ли разница в ИМТ между мужчинами и женщинами. Кроме того, мы сосредоточимся на человеческих персонажах и исключим дроидов из нашего анализа.
Приступим к анализу. Мы будем использовать оператор конвейера %>% из пакета «tidyverse», который позволяет нам объединять несколько операций в цепочку. Каждая строка кода представляет собой шаг в нашем анализе.
Во-первых, мы укажем, что мы работаем с набором данных «Звездных войн», используя оператор конвейера. Набор данных содержит много переменных, но мы хотим работать только с их подмножеством. Чтобы упростить набор данных, мы можем использовать функцию select() для выбора определенных переменных. В нашем случае нас интересуют переменные «пол», «масса», «рост» и «вид». Будет выбран код (пол, масса, рост, вид).
Затем мы хотим отфильтровать нечеловеческие символы из набора данных. Для этого мы можем использовать функцию filter(). Мы указываем, что хотим включить только наблюдения, где вид равен «человеку». Код будет filter(species == "human").
После фильтрации набора данных у нас могут быть отсутствующие значения, которые мы хотим удалить. В этом видео мы не будем вдаваться в подробности обработки отсутствующих данных, поэтому воспользуемся функцией na.omit() для удаления всех строк с отсутствующими значениями. Код будет na.omit().
Теперь нам нужно преобразовать переменную высоты из сантиметров в метры. Мы можем использовать функцию mutate() для создания новой переменной или изменения существующей. Мы разделим высоту на 100, чтобы преобразовать ее в метры. Код будет видоизменен (высота = высота/100).
Наконец, мы хотим рассчитать ИМТ для каждого персонажа. Мы снова воспользуемся функцией mutate(), чтобы создать новую переменную с именем «ИМТ». Формула расчета ИМТ: масса/рост^2. Код будет
mutate(BMI = mass / height^2)`.
На данный момент мы подготовили наш набор данных и рассчитали ИМТ для каждого персонажа. Теперь давайте сосредоточимся на сравнении ИМТ мужчин и женщин во вселенной «Звездных войн». Для этого нам нужно сгруппировать данные по полу, а затем суммировать средний ИМТ для каждой группы.
Используя оператор конвейера, мы свяжем еще одну операцию. Мы будем использовать функцию group_by() для группировки данных по переменной «пол». Код будет group_by (пол).
Далее мы будем использовать функцию summ() для вычисления среднего ИМТ в каждой гендерной группе. Мы создадим новую переменную под названием «средний ИМТ», используя код sumsum(average_BMI = mean(BMI)).
Теперь, если мы запустим весь код вместе, мы получим сводную таблицу, отображающую средний ИМТ для мужчин и женщин во вселенной «Звездных войн».
Подводя итоги нашего анализа:
В сводной таблице можно заметить, что средний ИМТ для женщин во вселенной «Звездных войн» равен 22, а для мужчин — 26. Это говорит о том, что в среднем мужчины имеют несколько более высокий ИМТ, что указывает на склонность к избыточному весу. .
Я призываю вас выполнить этот анализ шаг за шагом на своем компьютере, используя набор данных «Звездных войн». Практика укрепит ваше понимание концепций программирования R. Не стесняйтесь оставлять комментарии в описании ниже, чтобы поделиться своим опытом анализа.
Помните, что изучение программирования на R — это увлекательное путешествие, и каждый выполненный вами анализ улучшит ваши навыки. Оставайтесь с нами, чтобы не пропустить еще больше интересного контента из нашей серии Programming 101.
Типы данных в программировании на R
Типы данных в программировании на R
Добро пожаловать в наш учебник по программированию 101! Сегодня мы углубимся в тему типов данных. Понимание различных типов данных имеет решающее значение для эффективного программирования. Хотя существует много типов, мы сосредоточимся на пяти наиболее важных из них. Мы также кратко коснемся других типов. Кроме того, мы узнаем, как изменить тип данных переменной в R и узнаем, как добавлять уровни к фактору. Итак, оставайтесь с нами и давайте погрузимся прямо сейчас!
Если вы здесь, чтобы узнать о программировании на R, вы пришли в нужное место. На этом канале YouTube мы предлагаем подробные видеоролики о программировании, охватывающие широкий круг тем. В этом уроке мы обсудим четыре основных типа данных: имя, рост, возраст и вес.
Первый тип — это «имя», которое представляет номинальные данные. В R мы классифицируем его как символьный тип данных, поскольку он состоит из текста. Следующий тип — «рост», который также является категориальными данными, но имеет определенный порядок. В R мы называем это порядковыми данными и представляем его как фактор. Факторы позволяют нам назначать разные уровни переменной.
Двигаясь дальше, у нас есть «возраст», который представляет собой целое число. В R мы классифицируем его как целочисленный тип данных. Наконец, у нас есть «вес», который может быть любым числовым значением между целыми числами. В R мы рассматриваем это как числовую переменную.
Чтобы изучить структуру нашего фрейма данных, который в нашей среде является объектом с именем «friends», мы можем использовать функцию str(). Запустив str(friends), мы можем просмотреть структуру нашего фрейма данных в консоли. R предоставляет информацию о типе данных каждой переменной во фрейме данных. Мы замечаем, что переменная «имя» правильно идентифицируется как символ, но «рост», «возраст» и «вес» классифицируются как символы и числа соответственно.
Чтобы изменить тип данных переменной «высота» с символа на фактор, мы используем функцию as.factor(). Код friends$height <- as.factor(friends$height) преобразует переменную «высота» в фактор и соответствующим образом обновляет фрейм данных.
Точно так же, если мы хотим изменить тип данных переменной «возраст» на целое число, мы можем использовать функцию as.integer(). Код friends$age <- as.integer(friends$age) преобразует переменную «возраст» в целое число.
Теперь давайте сосредоточимся на добавлении уровней к переменной «высота». По умолчанию R присваивает уровни факторной переменной в алфавитном порядке. Однако, если мы хотим изменить порядок, мы можем использовать функцию level(). Например, чтобы установить уровни «высоты» как «низкий», «средний» и «высокий», мы можем использовать уровни кода (friends$height) <- c («короткий», «средний», «высокий»). ").
Как только мы выполним код, мы можем повторно запустить команду str(friends) для проверки изменений. Теперь мы можем заметить, что переменная «рост» является фактором с уровнями «низкий», «средний» и «высокий», как мы и предполагали.
В дополнение к рассмотренным четырем типам есть еще один важный тип данных, называемый «логическим». Логическая переменная может использоваться для хранения значений true/false. Мы можем использовать логические операции для сравнения переменных и создания новых логических переменных на основе сравнения.
Например, мы можем создать новую логическую переменную с именем «старый», чтобы определить, старше ли лица в нашем фрейме данных 23 лет. Используя код friends$old <- friends$age > 23, мы сравниваем переменную «возраст» с значение 23 и присвоить результат «старой» переменной.
Изучив класс «старой» переменной с помощью class(friends$old), мы можем подтвердить, что это действительно логическая переменная.
В этом руководстве мы рассмотрели пять наиболее важных типов данных: символьные, факторные, целые, числовые и логические. Эти типы послужат основой для вашего путешествия по анализу данных. Однако имейте в виду, что существуют и другие типы данных, например данные о времени и дате, которые мы рассмотрим в следующих видеороликах.
Если вы серьезно относитесь к освоению анализа данных и программированию на R, не забудьте нажать кнопку подписки и включить колокольчик уведомлений. Таким образом, вы будете оставаться в курсе и получать уведомления о наших будущих видео.
Спасибо, что присоединились к нам в этом руководстве по программированию 101. Мы надеемся, что вы нашли его информативным и полезным. Оставайтесь любопытными и продолжайте исследовать увлекательный мир программирования!
Программирование на R для начинающих: переименование переменных и изменение порядка столбцов. Очистка и обработка данных.
Программирование на R для начинающих: переименование переменных и изменение порядка столбцов. Очистка и обработка данных.
С возвращением, энтузиасты! В сегодняшнем уроке мы собираемся погрузиться в захватывающую тему переименования и изменения порядка столбцов в R. Это очень просто, так что оставайтесь и будьте готовы повысить свои навыки программирования R. Если вы увлечены изучением программирования на R, вы попали по адресу. Наш канал на YouTube охватывает широкий спектр тем по программированию, предоставляя вам ценную информацию и учебные пособия.
Чтобы продемонстрировать процесс, мы будем использовать набор данных Star Wars. Этот набор данных идеально подходит для практики и выполнения шагов, которые я покажу вам сегодня. Давайте начнем с получения набора данных «Звездных войн» на вашем компьютере, чтобы вы могли выполнять его шаг за шагом.
Если вы еще этого не сделали, вам необходимо установить пакет tidyverse. Этот пакет представляет собой мощную коллекцию пакетов R, предназначенных для обработки и анализа данных. После установки вы можете использовать функцию library() или require() для загрузки пакета tidyverse и доступа к его функциям. Пакет tidyverse включает в себя набор данных Star Wars, который мы будем использовать.
Давайте создадим новый объект с именем SW для работы с набором данных Star Wars. Мы будем использовать оператор присваивания (<-), чтобы присвоить набор данных «Звездных войн» объекту SW. Это позволяет нам вносить изменения и экспериментировать, не изменяя исходный набор данных. Нажмите Enter, чтобы выполнить код, и если вы щелкнете по объекту SW в среде, вы увидите отображаемый набор данных.
Теперь одной из замечательных возможностей tidyverse является оператор канала %>%, который позволяет нам объединять операции в цепочку. Мы будем использовать его для выбора определенных столбцов из набора данных. Например, предположим, что нам нужны только столбцы для имени, роста и массы. Мы можем использовать функцию select() и указать желаемые имена столбцов. Нажмите Enter, чтобы выполнить код, и если вы щелкнете по объекту SW, вы заметите, что теперь он содержит только выбранные столбцы.
Если мы хотим включить дополнительные столбцы, мы можем добавить их в функцию select(). Например, если мы хотим добавить столбец пола, мы можем изменить код для выбора (имя, масса, рост, пол). Таким образом, результирующий набор данных будет включать указанные столбцы в указанном нами порядке.
Теперь предположим, что мы хотим дать столбцам разные имена. Вот здесь и пригодится функция rename(). Используя оператор конвейера %>%, мы можем объединить операции в цепочку. Мы начнем с указания нового имени, которое мы хотим присвоить столбцу, за которым следует знак =, а затем исходное имя столбца. Например, давайте переименуем столбец «масса» в «вес». Выполнив код, вы увидите, что имя столбца было соответствующим образом изменено в наборе данных SW.
Таким образом, вы можете легко переименовать столбцы и даже изменить их порядок в наборе данных с помощью функции select(). Оператор канала %>% обеспечивает плавный поток операций, повышая удобочитаемость и эффективность вашего кода.
Если вы серьезно относитесь к освоению анализа данных и изучению программирования R, не забудьте нажать кнопку подписки и включить колокольчик уведомлений. Таким образом, вы будете в курсе наших будущих видео, гарантируя, что вы никогда не пропустите ценный контент.
Спасибо, что являетесь частью нашего сообщества программистов. Мы надеемся, что вы нашли это руководство информативным и интересным. Оставайтесь любопытными и продолжайте исследовать увлекательный мир программирования на R!