Objekte – die Bausteine von R

R für SAS-Anwender:innen

Melinda Higgins, PhD

Research Professor/Senior Biostatistician Emory University

Objekte sind die Bausteine von R

In R ist alles ein Objekt
Einzelwerte (Skalare)
Vektoren
Matrizen
Datensätze
Ausgaben von Funktionen

objects abc building blocks

Mit Einzelelementen arbeiten

Objekt x erstellen
Wert 4 x zuweisen
Inhalt von x anzeigen
[1] zeigt: x hat 1 Element
y als Quadrat von x erstellen
Ergebnis ansehen, y eingeben

x <- 4

[1] 4

y <- x * x

[1] 16

Weitere Elementtypen

Das Wort „fish" y zuweisen
Den logischen Wert FALSE z zuweisen
y und z anzeigen

y <- "fish"

z <- FALSE

y
z

[1] "fish"

[1] FALSE

Einzelelemente zu einem Vektor kombinieren

# Drei Zahlen kombinieren
c(5, 3, 2)

three numbers 5 3 2

Einzelelemente zu einem Vektor kombinieren

# Numerischen Vektor x zuweisen
x <- c(5, 3, 2)

# Ergebnis anzeigen
x

Result

[1] 5 3 2

5 3 2 combined into column vector

Vektor aus Zeichenketten erstellen

# Wort child in Zeichenkettenvektor einfügen
y <- c("child")

combine three words child

Vektor aus Zeichenketten erstellen

# Zweites Wort young hinzufügen
y <- c("child", "young")

young

Vektor aus Zeichenketten erstellen

# Drittes Wort old hinzufügen
y <- c("child", "young", "old")

# y anzeigen
y

Result

[1] "child" "young" "old"

old

Vektor aus logischen Elementen erstellen

# TRUE in logischen Vektor einfügen
z <- c(TRUE)

Erstes Element ist TRUE
Keine Anführungszeichen nötig
Logische Elemente sind TRUE oder FALSE
ALL CAPS muss verwendet werden
T und F können auch genutzt werden

combine three logical values true all caps

Vektor aus logischen Elementen erstellen

# FALSE als zweites Element hinzufügen
z <- c(TRUE, FALSE)

false all caps

Vektor aus logischen Elementen erstellen

# Drittes Element TRUE hinzufügen
z <- c(TRUE, FALSE, TRUE)

# z anzeigen
z

Result

[1]  TRUE FALSE TRUE

true all caps

Matrix aus Vektoren erstellen

#  Numerischen Vektor a erstellen
a <- c(5.0, 3.1, 2.4)

Matrix wird aus Vektoren erstellt
Vektoren müssen gleichen Typ und gleiche Länge haben

first vector number 5.0 3.1 2.4

Matrix aus Vektoren erstellen

#  Numerischen Vektor a erstellen
a <- c(5.0, 3.1, 2.4)

#  Numerischen Vektor b erstellen
b <- c(4.1, 2.2, 5.4)

second vector 4.1 2.2 5.4

Matrix aus Vektoren erstellen

# m aus a,b mit 3 Zeilen und 2 Spalten erstellen
m <- matrix(c(a, b),
            nrow = 3,
            ncol = 2)

# m anzeigen
m

          [,1] [,2]
     [1,]  5.0  4.1
     [2,]  3.1  2.2
     [3,]  2.4  5.4

vectors combined into matrix 3 rows 2 columns

Data Frame aus Vektoren erstellen

# Numerische Variable score erstellen
score <- c(5.0, 3.1, 2.4)

# score anzeigen
score

     5.0 3.1 2.4

Data Frames werden aus Vektoren erstellt
Vektoren müssen gleiche Länge haben
Vektoren können unterschiedliche Typen haben

numeric vector with numbers 5.0 3.1 2.4

Data Frame aus Vektoren erstellen

# Zeichenketten-Variable age erstellen
age <- c("child","young","old")

# age anzeigen
age

     "child" "young" "old"

character vector with words child young old

Data Frame aus Vektoren erstellen

# Logische Variable test erstellen
test <- c(TRUE, FALSE, TRUE)

# test anzeigen
test

     TRUE FALSE TRUE

vector logical values true false true

Data Frame aus Vektoren erstellen

# Zu Data Frame kombinieren
d <- data.frame(score, age, test)

# Data Frame anzeigen
d

     score   age  test
       5.0 child  TRUE
       3.1 young FALSE
       2.4   old  TRUE

three vectors combined into data frame

Objekttyp bestimmen

Numerischen Vektor x erstellen
class von x bestimmen
Struktur str von x ansehen

x <- c(5, 3, 2)
class(x)

 [1] "numeric"

str(x)

 num [1:3] 5 3 2

Objekttyp bestimmen

Zeichenkettenvektor y; logischer Vektor z
class von y und z bestimmen
Struktur str von y und z ansehen

str(y)

 chr [1:3] "child" "young" "old"

str(z)

 logi [1:3] TRUE FALSE TRUE

y <- c("child","young","old")
z <- c(TRUE, FALSE, TRUE)

class(y)

 [1] "character"

class(z)

 [1] "logical"

Objekttyp bestimmen

Matrix m erstellen
Klasse von m abfragen
Struktur str von m ansehen

str(m)

 num [1:3, 1:2] 5 3.1 2.4 4.1 2.2 5.4

a <- c(5.0, 3.1, 2.4)
b <- c(4.1, 2.2, 5.4)
m <- matrix(c(a, b),
            nrow = 3,
            ncol = 2)

class(m)

 [1] "matrix"

Objekttyp bestimmen

data.frame d erstellen
class von d abfragen
Struktur str von d ansehen

str(d)

'data.frame':    3 obs. of 3 variables:
 $ score: num  5 3.1 2.4
 $ age  : Factor w/ 3 levels
         "child","old",..: 1 3 2
 $ test : logi  TRUE FALSE TRUE

score <- c(5.0, 3.1, 2.4)
age <- c("child","young","old")
test <- c(TRUE, FALSE, TRUE)
d <- data.frame(score, age, test)

class(d)

 [1] "data.frame"

¹ Der Faktortyp wurde hier für die 3 Alterskategorien automatisch erzeugt.

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