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Die Programmiersprache R ist eine dom盲nenspezifische Sprache (DSL), die 蹿眉谤 statistische Analysen, die Erstellung von Visualisierungen, maschinelles Lernen, k眉nstliche Intelligenz (KI) und vieles mehr verwendet wird. R wurde 1993 entwickelt und ist nach wie vor eine der am h盲ufigsten verwendeten und beliebtesten Programmiersprachen 蹿眉谤 Fachleute und bietet gute Gehaltsm枚glichkeiten, wenn man wei脽, wie man sie einsetzt. Universit盲ten, Organisationen und Fachleute auf der ganzen Welt setzen R auch heute noch 蹿眉谤 Data Science, statistische Analysen, Forschung und andere komplexe Analysen ein.聽

R bietet die M枚glichkeit, eine Vielzahl von Datentypen zu verarbeiten, die durch die Art der in einer Variablen enthaltenen Informationen definiert sind. Wenn Sie wissen, was die einzelnen Datentypen sind und wo蹿眉谤 sie verwendet werden k枚nnen, k枚nnen Sie effektiv in R arbeiten und Daten manipulieren. Es kann Ihnen auch helfen, die Arten von Berufen kennenzulernen, die R Data Types verwenden, hilfreiche Tipps, die mit ihnen verbunden sind, und die Schritte, die Sie unternehmen k枚nnen, um mehr 眉ber R Data Types zu lernen und Ihre F盲higkeiten zu erweitern.聽

Arten von R Data Types

R verf眉gt 眉ber eine Reihe grundlegender Datentypen, die die Grundlage 蹿眉谤 den Aufbau von Datenstrukturen oder Objekten bilden. Wenn Sie die einzelnen Datentypen und die Unterschiede zwischen ihnen verstehen, k枚nnen Sie effektiv mit ihnen arbeiten und R effizient nutzen. Zu den g盲ngigen R Data Types geh枚ren:

• Zeichen: Der Datentyp 鈥瀂eichen鈥� umfasst Text. Buchstaben- oder Zahlenkombinationen k枚nnen zum Zeichendatentyp werden, wenn die Textzeichenfolge in Anf眉hrungszeichen gesetzt wird.聽

• Numerisch: Als Standarddatentyp in R liegen numerische Daten in dezimaler Form vor. Zum Beispiel speichert R die Zahl 13,2 als numerisch.

• Ganzzahl: Alle Ganzzahlen stellen Zahlen dar, die mit der Integer-Funktion in R erstellt wurden, und enthalten keine Dezimalstellen. Sie m眉ssen die spezielle Ganzzahlfunktion as.integer verwenden, um eine Ganzzahl zu erzeugen. Eine Eingabe von as.integer(13.2) gibt beispielsweise nur 13 zur眉ck, wenn sie gedruckt wird.聽

• Logisch: Der logische Datentyp erscheint, wenn Sie einen Vergleich zwischen mehreren Variablen durchf眉hren. Die Variable, die in diesen F盲llen zur眉ckgegeben wird, ist entweder True oder False. Wenn Sie 2 > 3 schreiben, gibt R False zur眉ck. Diese Antwort von R ist boolesch und stellt den logischen Datentyp dar.聽

• Komplex: Der komplexe Datentyp kombiniert reale und imagin盲re Teile. Man kann sich dies leicht als eine mathematische Gleichung mit einer undefinierten Variablen vorstellen. R verwendet i, um den imagin盲ren oder undefinierten Teil darzustellen. Wenn Sie a = 12 - 4i eingegeben haben, ist der zur眉ckgegebene Datentyp komplex.聽

Zus盲tzlich zu diesen f眉nf g盲ngigen R Data Types gibt es noch einige andere, die bei der Verwendung von R h盲ufig vorkommen, wie z. B. factor. Der Faktor-Datentyp kommt bei der statistischen Modellierung ins Spiel und zeigt qualitative Beziehungen auf. Ein Beispiel hier蹿眉谤 ist die Zuweisung einer Bewertung zu einem Thema, z. B. zu den von Ihnen gesehenen Fernsehsendungen. In diesem Fall sind die Faktoren 眉berdurchschnittlich, durchschnittlich und unterdurchschnittlich.聽

Wo蹿眉谤 werden die R Data Types verwendet?

In der Programmiersprache R sind die von Ihnen erstellten Variablen Objekte, und diese Objekte haben Datentypen, die dann einen Baustein 蹿眉谤 Datenstrukturen darstellen, auf denen man aufbauen kann. Andere Programmiersprachen wie C++ und Java handhaben Variablen anders, indem sie sie direkt als Datentypen und nicht als Objekte bezeichnen. Datenstrukturen weisen je nach Struktur entweder einen Datentyp oder eine Kombination von Datentypen als Teil ihres Aufbaus auf. Da Sie bei der Verwendung von R h盲ufig Datenstrukturen erstellen und bearbeiten, ist es wichtig, ihre Feinheiten und die 蹿眉谤 sie geltenden Datentypen zu verstehen. Zu den in R enthaltenen Datenstrukturen und ihrer Beziehung zu den besprochenen Datentypen geh枚ren Vektoren, Listen, Matrizen und Datenrahmen.

Vektoren

Die Vektor-Datenstruktur erm枚glicht es Ihnen, mehrere Werte oder Objekte in eine Zeile oder Spalte aufzunehmen. Jeder Wert innerhalb des Vektors muss denselben Datentyp haben, d. h., Sie k枚nnen z. B. nicht die Datentypen numerisch und zeichenhaft innerhalb desselben Vektors kombinieren. Der logische Datentyp ist der Standarddatentyp in R 蹿眉谤 Vektoren. Sie k枚nnen den Datentyp jedoch leicht in einen numerischen, einen Zeichentyp oder einen beliebigen anderen Datentyp 盲ndern. Ein gutes Beispiel 蹿眉谤 die Verwendung von Vektoren ist die Speicherung der einzelnen Noten aller Sch眉ler auf einer Skala von 100. Jede Note kann als Teil des Vektors unter einer Variablen gespeichert werden, anstatt 蹿眉谤 jeden Sch眉ler eine neue Variable zu erstellen.聽

Listen

Die Listendatenstruktur 盲hnelt den Vektoren, erm枚glicht aber die gleichzeitige Speicherung von Informationen mit unterschiedlichen Datentypen. Listen bieten den Vorteil, dass Sie mehrere nicht miteinander verbundene Werte in einer Variablen speichern k枚nnen, indem Sie eine kombinierte Liste erstellen. Sie haben sogar die M枚glichkeit, andere Listen, Vektoren oder Matrizen in eine Liste aufzunehmen. Wenn Sie z. B. eine Liste mit allen Noten Ihrer Sch眉ler erstellen m眉ssen, aber einige von ihnen numerische Noten und andere Zeichen haben, k枚nnen Sie eine Liste verwenden.聽

Matrizen

Matrizen m眉ssen ebenfalls Daten desselben Typs enthalten, aber sie bauen auf Vektoren auf, indem sie mehrdimensionale Daten zulassen. Da sie zwei Dimensionen haben, k枚nnen Sie Tabellen mit Zeilen und Spalten erstellen. Ein einfaches Beispiel ist die Erstellung einer Matrix mit den Namen aller deutschen Bundesl盲nder in einer Spalte und den Namen der bev枚lkerungsreichsten St盲dte in jedem Bundesland in der zweiten Spalte.聽

Datenrahmen

Datenrahmen werden als die wichtigste Datenstruktur in R bezeichnet, insbesondere 蹿眉谤 tabellarische Daten, und sind eine Kombination aus eindeutigen Listen mit gleicher L盲nge. Die Struktur der Daten in einem Datenrahmen sieht wie eine Tabelle aus, mit Zeilen, Spalten und 脺berschriften. Im Gegensatz zu Matrizen k枚nnen Datenrahmen verschiedene Datentypen gleichzeitig enthalten. So kann beispielsweise die erste Spalte ein Zeichen sein und die n盲chsten beiden Spalten sind Ganzzahlen.聽

Wer verwendet R Data Types?

Aufgrund der Beliebtheit der Programmiersprache R in verschiedenen Branchen und Disziplinen k枚nnen Sie R und seine Datentypen in vielen Berufen verwenden, um Ihre Aufgaben zu erf眉llen. Wie bereits erw盲hnt, kommen R und seine Datentypen in Berufen zum Einsatz, die sich mit statistischen Analysen, der Erstellung von Visualisierungen oder Grafiken aus Daten, dem maschinellen Lernen und der Computermodellierung befassen.聽

Der Erwerb von Erfahrungen und F盲higkeiten in R ist auch heute noch sehr gefragt. Zu den Berufen, bei denen R zum Einsatz kommt, geh枚ren:

• Datenwissenschaft: Datenwissenschaftler verwenden R, um Visualisierungen zu erstellen und tiefgreifende Analysen durch die Erstellung statistischer Modelle und Data-Mining-Techniken durchzuf眉hren.

• Machine Learning: R erm枚glicht die Verwendung von Vorhersagemodellen und anderen Algorithmen, die 眉blicherweise in auf Machine Learning basierenden Positionen verwendet werden.

• Finanzwesen: Jobs im Finanzwesen nutzen R, um leistungsstarke Visualisierungen 蹿眉谤 Risiko- und Leistungsmodelle zu erstellen.

• Forschung: Universit盲ten und andere Einrichtungen f眉hren statistische Analysen in R durch, um ihre akademische Forschung in vielen verschiedenen Disziplinen zu unterst眉tzen.

• Soziale Medien: Viele Stellen in den sozialen Medien nutzen R und seine Datentypen, um Analysen in Bezug auf ihre Kunden und Werbekampagnen durch Stimmungsanalysen zu verfolgen.

• Fertigung: 脛hnlich wie in den sozialen Medien werden auch in der Fertigung Stimmungsanalysen durchgef眉hrt und Kundendaten mit R erfasst.

Wichtige Tipps zur Verwendung von R Data Types

Wenn Sie sich zum ersten Mal mit den R Data Types vertraut machen, werden Sie sich vielleicht in einigen Szenarien wiederfinden, in denen Sie Ihre Datentypen 眉berpr眉fen oder 盲ndern m枚chten. Um Sie beim Erlernen von R und der effizienten Nutzung seiner Datentypen zu unterst眉tzen, k枚nnen Sie diese hilfreichen Tipps nutzen, wenn Sie nicht weiterkommen.聽

• Wie bereits erw盲hnt, kann es vorkommen, dass Sie den Datentyp Ihrer Variablen 眉berpr眉fen m眉ssen. Gl眉cklicherweise verf眉gt R 眉ber zwei allgemeine Funktionen zur 脺berpr眉fung eines Datentyps: class() und typeof(). Wenn Sie zum Beispiel a = 12 - 4i schreiben und dann class(a), gibt R complex zur眉ck, um Ihnen mitzuteilen, dass es sich um den komplexen Datentyp handelt.聽

• 脛hnlich wie bei der 脺berpr眉fung von Datentypen im Allgemeinen k枚nnen Sie R mit is.numeric() und is.character() auch fragen, ob Ihr Datentyp speziell eine Zahl oder ein Zeichen ist. Die Antwort von R ist entweder True oder False, je nachdem, welche Daten Sie pr眉fen. Wenn Sie a als a = 3.2 definieren und dann R is.numeric(a) fragen, erscheint die Ausgabe True, da 3.2 der numerische Datentyp ist.聽

• Durch die Verwendung von as.-Funktionen k枚nnen Sie den Datentyp eines Objekts oder einer Variablen 盲ndern. Sie k枚nnen diese Option verwenden, wenn R einen Zahlenvektor standardm盲脽ig mit dem Datentyp Zeichen versieht. Wenn Sie z. B. den Datentyp Ihres Vektors a mit class(a) 眉berpr眉fen, gibt R m枚glicherweise character zur眉ck. Um dies zu beheben und Berechnungen mit Ihrem Vektor durchf眉hren zu k枚nnen, schreiben Sie as.numeric(a), um den Datentyp zu 盲ndern.聽

• Der letzte hilfreiche Tipp ist, dass R zwischen Gro脽- und Kleinschreibung unterscheidet. Wenn Sie sich auf eine von Ihnen erstellte Variable beziehen, achten Sie darauf, dass Sie entweder die Gro脽- oder Kleinschreibung beibehalten, je nachdem, wie Sie die Variable urspr眉nglich definiert haben. In Anlehnung an das Beispiel 蹿眉谤 komplexe Datentypen k枚nnten Sie a = 12 - 4i definieren und dann den Datentyp von a durch class(A) 眉berpr眉fen. In diesem Fall gibt R eine Fehlermeldung aus, weil Sie Ihre Variable als a und nicht als A definiert haben.

Verwandte Begriffe

鈥� Zugangskontrolle

鈥� UX-Designer

鈥� GUI

鈥� IT-Projektleiter

鈥� Betriebssystem

鈥� Fehlersuche

Erste Schritte mit R Data Types auf 糖心vlog官网观看

Um mehr 眉ber R Data Types und andere Themen der Programmiersprache R im Allgemeinen zu erfahren, ist der Abschluss eines Kurses oder die Erlangung eines entsprechenden Zertifikats ein guter Anfang. Auf 糖心vlog官网观看 k枚nnen Sie sich in einige der weltweit besten Kurse einschreiben.聽

Sehen Sie sich Datenanalyse mit R-Programmierung von Google an. Dieser Kurs 蹿眉谤 Anf盲nger bietet eine Einf眉hrung in die Programmiersprache R und ihre Programmierumgebung. Au脽erdem lernen Sie die grundlegenden Konzepte von R kennen, wie Funktionen, Variablen, Datentypen, Pipes und Vektoren, und erstellen Ihre ersten Visualisierungen.聽

Ein weiterer relevanter Kurs, den Sie sich ansehen sollten, wenn Sie Inhalte auf mittlerem Niveau lernen m枚chten, ist R-Programmierung von der Johns Hopkins University. In diesem Kurs werden wichtige Konzepte der Programmiersprache R vertieft, darunter die Verwendung von R-Profilern, Schleifenfunktionen, Debugging-Tools und statistischer Programmiersoftware.聽