В проектах по анализу данных и науке о данных изучение наборов данных является важным шагом. R, популярный язык программирования для статистических вычислений и графики, предлагает различные методы эффективного просмотра наборов данных. В этой записи блога мы рассмотрим несколько методов с примерами кода, которые помогут вам получить ценную информацию и понять структуру и содержание ваших данных.

Содержание:

1. Использование функции head()
2. Использование функции Tail()
3. Изучение размеров набора данных с помощью dim()
4. Просмотр структуры набора данных с помощью str()
5. Отображение сводной статистики с помощью summary()
6. Визуализация данных с помощьюplot()
7. Изучение категориальных переменных с помощью table()
8. Доступ к определенным строкам или столбцам с помощью индексации
9. Использование пакета dplyr для манипулирования данными

Метод 1: использование функции head()
Функция head() позволяет просмотреть первые несколько строк набора данных. Вот пример:

head(dataset)

Метод 2: использование функции Tail()
Подобно функции head(), функция Tail() отображает несколько последних строк набора данных. Вот пример:

tail(dataset)

Метод 3: изучение размеров набора данных с помощью dim()
Функция dim() предоставляет количество строк и столбцов в наборе данных. Чтобы просмотреть размеры, используйте следующий код:

dim(dataset)

Метод 4. Предварительный просмотр структуры набора данных с помощью str()
Функция str() предоставляет краткий обзор структуры набора данных. Он отображает имена переменных, их типы данных и первые несколько значений. Вот пример:

str(dataset)

Метод 5: отображение сводной статистики с помощью summary()
Функция summary() предоставляет сводную статистику для каждой переменной в наборе данных. Он включает в себя такие меры, как среднее значение, медиана и квартиль. Используйте следующий код:

summary(dataset)

Метод 6. Визуализация данных с помощью функцииplot()
R предлагает широкий спектр функций построения графиков для визуализации наборов данных. Вот простой пример использования функцииplot():

plot(dataset$variable)

Метод 7. Исследование категориальных переменных с помощью table()
Функция table() полезна для исследования категориальных переменных. Он отображает частотное распределение каждой категории. Вот пример:

table(dataset$variable)

Метод 8: доступ к определенным строкам или столбцам с помощью индексации
Вы можете использовать индексацию для извлечения определенных строк или столбцов из набора данных. Вот пример получения первого столбца:

dataset[, 1]

Метод 9: Использование пакета dplyr для манипулирования данными
Пакет dplyr предоставляет мощные функции для манипулирования и суммирования данных. Вот пример использования функции select() для выбора определенных столбцов:

library(dplyr)
new_dataset <- select(dataset, column1, column2)

В этой статье мы рассмотрели различные методы просмотра наборов данных в R, включая использование таких функций, как head(), Tail(), dim(), str(), summary(),plot(), table() и индексация. Кроме того, мы представили пакет dplyr для манипулирования данными. Ознакомившись с этими методами, вы сможете эффективно изучать и понимать свои данные, что приведет к более эффективному анализу данных и получению ценной информации.