R Dokümantasyonu
Kısa ve örneklerle anlatılan R kaynağı. Kavramı oku, kodu gör, sonra Coddy yolculuğunda uygula.
Başlarken
- R Nedir?R programlama dili nedir, nereden geldi, ne için kullanılır ve Python ile nasıl karşılaştırılır - çalıştırılabilir ilk R kodu tadımlığıyla birlikte.
- R KurulumuCRAN'den R'yi indirip Windows, macOS veya Linux'a nasıl kuracağınız, artı RStudio - neredeyse herkesin R yazmak için kullandığı IDE.
- R Betiği ÇalıştırmaR kodu çalıştırmanın her yolu: etkileşimli konsol, komut satırından Rscript, R içinden source() ve RStudio'daki Run ile Source komutları.
- R Söz DizimiR söz diziminin çekirdeği: <- ile atama, ifadeler ve otomatik yazdırma, isimli argümanlarla fonksiyon çağrıları ve her-şey-bir-vektördür kuralı.
- YorumlarR'de yorumlar nasıl çalışır: # simgesi, R'de neden gerçek çok satırlı yorum olmadığı, blokları yorum yapmak için RStudio kısayolu ve iyi yorumların ne söylediği.
Değişkenler ve veri
- DeğişkenlerR'de <- oku ile değişken nasıl oluşturulur, bunun yerine ne zaman = gerekir, isimlendirme kuralları ve ls() ile rm() kullanarak değişkenleri listeleme ve silme.
- Veri TürleriR'deki atomik veri türleri - double, integer, character, logical - ayrıca typeof() ile class() arasındaki fark ve dönüştürme ile zorlamanın nasıl işlediği.
- SayılarR'de sayılarla çalışmak: numeric ve integer farkı, yuvarlama ailesi, sqrt ve log, %% mod operatörü ve özel değerler Inf ile NaN.
- MetinlerR'de metin için ihtiyacınız olan her şey: metin oluşturma, paste ve paste0 ile birleştirme, sprintf ile biçimlendirme ve gsub, grepl, strsplit ile arama.
- Girdi ve ÇıktıR'de çıktı nasıl çalışır - otomatik yazdırma, print() ile cat() farkı, message() - ve readline() ile readLines() kullanarak kullanıcı girdisi nasıl okunur.
Kontrol akışı
- OperatörlerR'de ihtiyacınız olan her operatör - %% ve %/% dahil aritmetik, vektörleştirilmiş karşılaştırmalar, & ile && ayrımı ve üyelik testi için %in%.
- If / ElseR'de koşullu mantık - if/else if/else söz dizimi, betikleri bozan süslü parantez tuzağı, bütün vektörler için vektörleştirilmiş ifelse() ve çok yollu seçimler için switch().
- For DöngüleriR'de for döngüleri nasıl çalışır - vektörler ve indeksler üzerinde dönmek, büyüyen vektör tuzağına düşmeden sonuç toplamak, next ile break ve vektörleştirilmiş bir çağrının döngüyü ne zaman yendiği.
- While DöngüleriR'de while döngüleri nasıl çalışır - önce koşullu döngü, R'nin do-while karşılığı olarak repeat ile break, next ve sizi sonsuz döngülerden uzak tutan alışkanlıklar.
Veri yapıları
- VektörlerVektörler R'nin temel birimidir - tek bir sayı bile bir vektördür. c() ile nasıl oluşturulur, nasıl indekslenir (1'den!), mantıksal maskelerle nasıl filtrelenir ve bütün vektörler üzerinde nasıl aynı anda matematik yapılır.
- ListelerListeler R'nin her şeyi alan kabıdır: karışık türler, iç içe yapılar, bütün veri çerçeveleri. Asıl beceri, [ işlecinin ne zaman daha küçük bir liste, [[ işlecinin ne zaman elemanın kendisini döndürdüğünü bilmektir.
- Matrislermatrix(), cbind() ve rbind() ile matris kurma, satır ve sütun indeksleme ve eleman bazlı * işlemini gerçek matris çarpımı %*% işleminden ayrı tutma.
- FaktörlerFaktörler, R'nin kategorik veriyi saklama biçimidir: metin etiketleri giymiş tam sayı kodları. Nasıl oluşturulur, nasıl sıralanır, referans seviyesi nasıl ayarlanır - ve faktörden sayıya dönüşüm tuzağından nasıl kaçınılır.
- Veri ÇerçeveleriVeri çerçevesi R'nin hesap tablosudur: her biri kendi türünde, eşit uzunlukta isimli sütunlar. Nasıl kurulur, str() ve head() ile nasıl tartılır ve sütunlara, satırlara, hücrelere nasıl ulaşılır.
- Eksik Değerler (NA)NA "bilinmiyor" demektir - ve dokunduğu her hesaplamaya yayılır. is.na() ile nasıl saptanır, na.rm = TRUE ile nasıl atlanır ve bilinçli olarak nasıl silinir ya da değiştirilir.
Fonksiyonlar ve paketler
- FonksiyonlarR'de fonksiyon nasıl oluşturulur - function(x) { } söz dizimi, dönüş değerleri, varsayılan ve isimli argümanlar, ... noktaları, isimsiz fonksiyonlar ve kapsamın nasıl işlediği.
- apply Ailesiapply ailesi - apply, lapply, sapply, vapply, mapply ve tapply - bir fonksiyonu verinizin her elemanı üzerinde çalıştırır. İşte her birinin ne yaptığı ve ne zaman ona uzanmanız gerektiği.
- Pipe'lar%>% ne demektir, temel R'nin yerleşik |> operatörü nasıl çalışır, her birinin kuralları ve yer tutucuları ve yeni kodda hangisini kullanmalı.
- PaketlerR paketleri nasıl çalışır: install.packages() ile CRAN'den kurulum, library() ile yükleme, require() ile library() farkı, pkg::fun() ve bilmeye değer paketler.
- Çalışma DiziniR'nin dosyaları nerede aradığı ve bunu nasıl denetleyeceğiniz: getwd(), setwd(), list.files(), rm(list = ls()) ile ortamı temizleme ve .RData otomatik kaydının neden bir tuzak olduğu.
Veri düzenleme
- dplyrdplyr nedir, nasıl kurulur ve altı temel fiili ile pipe operatörü, karmaşık veri çerçevesi kodunu nasıl okunabilir işlem hatlarına dönüştürür.
- Filtreleme ve Alt Kümeİstediğiniz satır ve sütunları tutmanın her yolu: köşeli parantezle mantıksal maskeler, tek satırlık subset(), %in%, NA tuzakları ve dplyr'ın filter() ile select() fonksiyonları.
- Sütun Ekleme (mutate)Veri çerçevesi sütunlarını ekleme, dönüştürme ve silme: df$new <- ..., koşullu sütunlar için ifelse(), transform() ve dplyr'ın case_when() ile mutate() fonksiyonu.
- Sütunları Yeniden AdlandırmaR'da veri çerçevesi sütunlarını yeniden adlandırma: names() ve colnames(), konuma göre ve ada göre yeniden adlandırma, setNames(), dplyr rename() ve dağınık içe aktarılan başlıkları temizleme.
- SıralamaR'de sıralama gerçekte nasıl çalışır: vektörler için sort(), veri çerçevelerinin neden order() indeks hilesine ihtiyaç duyduğu, azalan ve çok sütunlu sıralamalar ve dplyr'ın arrange() fonksiyonu.
- Gruplama ve ÖzetlemeR'de grup başına istatistik hesaplamanın her yolu: table() ile sayma, grup başına tek istatistik için tapply(), aggregate() formül arayüzü ve dplyr'ın summarize() ile group_by() ikilisi.
- Birleştirme ve Join'lerVeri çerçevelerini ortak bir anahtara göre birleştirmek: inner, left, right ve full join'ler için merge(), by.x/by.y ile farklı anahtar isimleri, dplyr join ailesi ve satır üst üste eklemek için rbind().
- Pivot (Yeniden Şekillendirme)Geniş ve uzun veri biçimleri ve aralarında dönüşüm: tidyr'ın pivot_longer() ve pivot_wider() fonksiyonları, eski spread/gather isimleri ve temel R'nin reshape() fonksiyonu.
İçe ve dışa aktarma
- CSV Okumaread.csv() ile CSV dosyalarını R'ye nasıl içe aktarırsınız - önemli argümanlar, başarısızlıkların çoğuna yol açan çalışma dizini tuzağı ve readr::read_csv ne zaman değer.
- Excel OkumaR tek başına .xlsx dosyalarını açamaz - boşluğu readxl paketi doldurur. Sayfalar, aralıklar ve başlıklar nasıl okunur, Excel nasıl geri yazılır ve klasik Excel içe aktarma tuzaklarından nasıl kaçınılır.
- CSV ve RDS YazmaR'den dışa aktarım: (her zaman) row.names = FALSE ile write.csv, diğer ayırıcılar için write.table ve türlerinizi kaybetmeyen gidiş-dönüşler için saveRDS.
- TarihlerR'nin Date sınıfı, kostüm giymiş bir gün sayacıdır. as.Date ile metinleri ayrıştırma, çıktı için tarih biçimlendirme, çıkarma işlemi, dizi oluşturma ve bunun yerine POSIXct'e ne zaman ihtiyaç duyduğunuz.
Grafikler
- plot()R'nin plot() fonksiyonu nasıl çalışır - grafik türleri, başlıklar ve eksen etiketleri, renkler, nokta sembolleri (pch), lines() ve abline() ile katmanlama ve açıklamalar.
- HistogramR'de hist() ile nasıl histogram yapılır - aralık seçimi, çubukları biçimlendirme, yoğunluk ölçeğine geçiş, normal eğri bindirme ve ggplot2 sürümü.
- Kutu GrafiğiR'de boxplot() ile nasıl kutu grafiği yapılır - kutu ve bıyıkları okumak, grup karşılaştırmaları için formül arayüzü, biçimlendirme ve arkasındaki sayıları bulmak.
- Saçılım GrafiğiR'de nasıl saçılım grafiği yapılır - plot() ile iki değişkeni çizmek, abline(lm()) ile regresyon çizgisi eklemek, lowess() ile düzleştirmek ve pairs() matrisi kurmak.
- Çubuk GrafiğiR'de barplot() ile nasıl çubuk grafiği yapılır - isimli bir vektörden ya da table() çıktısından, bir matristen gruplu ve yığılı çubuklar, biçimlendirme ve geom_col ile geom_bar farkı.
- ggplot2ggplot2 nasıl çalışır - veri + aes() + geom zihinsel modeli, estetikleri eşlemek ile sabitlemek arasındaki fark, labs(), facet_wrap(), temalar ve ggsave() ile grafik kaydetme.
İstatistik
- Betimleyici İstatistikR'de veriyi özetlemek: mean(), median(), sd(), var(), summary(), quantile() - her birinin ne hesapladığı, sd() arkasındaki n−1 ayrıntısı ve R'nin mode() fonksiyonunun neden bir tuzak olduğu.
- Korelasyoncor() ile iki değişkenin birlikte nasıl hareket ettiğini ölçün, cor.test() ile ilişkinin gerçek olup olmadığını test edin ve bir korelasyon matrisiyle birçok değişkeni aynı anda tarayın.
- T-Testit.test() ile tek örneklem, iki örneklem ve eşleştirilmiş t-testleri çalıştırın ve - asıl önemli kısım - çıktının her satırını okuyun: t, df, p değeri, güven aralığı.
- ANOVAaov() ile üç veya daha fazla grubun ortalamalarını karşılaştırın, ANOVA tablosunu hücre hücre okuyun ve TukeyHSD() ile hangi grupların gerçekten farklı olduğunu bulun.
- Doğrusal Regresyonlm() ile bir regresyon uydurun, summary() çıktısının her bloğunu okuyun - katsayılar, standart hatalar, p değerleri, R-kare, F istatistiği - ve predict() ile tahmin yapın.
- Lojistik Regresyonglm(family = binomial) ile evet/hayır sonuçlarını modelleyin: özeti okuyun, log-odds katsayılarını exp() ile odds oranlarına çevirin ve tahmin edilen olasılıkları doğru şekilde alın.
- Güven AralıklarıOrtalamalar, oranlar ve model katsayıları için güven aralıkları alın - t.test(), prop.test(), confint() - ayrıca "%95 güven" gerçekte ne demektir ve örneklem büyüklüğü genişliği nasıl belirler.
- Rastgele Sayılarrnorm(), runif(), rbinom() ve sample() ile rastgele veri üretin, set.seed() ile yeniden üretilebilir kılın ve R'nin dağılımlar için d/p/q/r isimlendirme sistemini çözün.
