R-Vectors: Grund­la­gen zu Vektoren in R

Vektoren spielen in der R-Pro­gram­mie­rung eine wichtige Rolle. Sie werden dazu verwendet, mehrere Elemente desselben Typs in einer Variable zu speichern.

Was sind Vektoren in R?

In R sind Vektoren eine grund­le­gen­de Da­ten­struk­tur, die dazu genutzt wird, eine geordnete Sammlung von Elementen desselben Datentyps zu speichern. Diese Elemente können Zahlen, Zei­chen­fol­gen oder logische Werte sein. Vektoren sind eine wichtige Kom­po­nen­te in R, da sie es er­mög­li­chen, Daten effizient zu or­ga­ni­sie­ren und zu ver­ar­bei­ten.

Im Gegensatz zu vielen anderen Pro­gram­mier­spra­chen, in denen Arrays oder Listen verwendet werden, ist ein R-Vector auf eine spezielle Weise im­ple­men­tiert. Vektoren sind homogen, was bedeutet, dass alle Elemente im Vektor denselben Datentyp haben müssen.

Wie sehen Vektoren aus?

Vektoren in R können auf ver­schie­de­ne Arten erstellt werden. Die ein­fachs­te Methode ist die Ver­wen­dung der Funktion c(), die für „combine“ steht.

int_vector <- c(1, 2, 3, 4, 5)

Der in diesem Code­bei­spiel erstellte Vektor enthält die Werte von eins bis fünf. Beachten Sie, dass alle Elemente denselben Datentyp (in diesem Fall den Datentyp „Integer“) haben.

Ein weiteres Beispiel ist die Er­stel­lung eines Vektors mit R-Strings:

str_vector <- c("Apfel", "Banane", "Kirsche", "Birne")

Hier enthält der Vektor die Zei­chen­fol­gen “Apfel”, “Banane”, “Kirsche” und “Birne”.

Wofür braucht man Vektoren?

Vektoren sind äußerst nützlich, da sie eine ef­fi­zi­en­te Mög­lich­keit bieten, Daten zu or­ga­ni­sie­ren und zu ver­ar­bei­ten. Es gibt eine Reihe ver­schie­de­ner Ein­satz­ge­bie­te für R-Vectors:

• Daten speichern: Vektoren dienen dazu, Daten in einer struk­tu­rier­ten Form zu speichern. Dies kann in ver­schie­de­nen An­wen­dungs­be­rei­chen nützlich sein, ein Beispiel ist die Da­ten­ein­ga­be.
• Daten filtern und ex­tra­hie­ren: Sie können R-Vectors verwenden, um bestimmte Teile Ihrer Daten her­aus­zu­grei­fen oder basierend auf be­stimm­ten Kriterien zu filtern.
• Daten vi­sua­li­sie­ren: Vektoren sind die Grundlage für die Er­stel­lung von Dia­gram­men und Grafiken in R. Sie können leicht Diagramme erstellen, indem Sie Daten aus den Vektoren mithilfe in­te­grier­ter R-Funk­tio­nen plotten.
• Be­rech­nun­gen durch­füh­ren: Mit Vektoren können Sie ma­the­ma­ti­sche Ope­ra­tio­nen auf eine Gruppe von Da­ten­punk­ten gleich­zei­tig anwenden. Dies er­mög­licht schnelle und ef­fi­zi­en­te Be­rech­nun­gen.

Erstellen, Löschen und Be­ar­bei­ten von R-Vectors

Er­stel­lung von Vektoren

Es gibt ver­schie­de­ne Methoden, um Vektoren in R zu erstellen. Neben der Funktion c(), die bereits gezeigt wurde, können auch andere Mög­lich­kei­ten für die Er­stel­lung von R-Vectors genutzt werden.

R-Vektor erstellen mit seq()

Der seq()-Befehl wird im Nor­mal­fall dazu genutzt, um eine Sequenz von Zahlen zu erstellen. Er liefert einen R-Vektor zurück.

sequence_vector <- seq(1, 10)

Der im obigen Code erstellte Vektor enthält die Zahlen von 1 bis 10.

R-Vektor erstellen mit rep()

Der R-Command rep() wird verwendet, um Elemente in einem Vektor zu wie­der­ho­len. Auf diese Weise können Sie einfach und schnell Vektoren mit einem sich wie­der­ho­len­den Element erstellen:

repeat_vector <- rep('A', 5)

Der hier erstellte R-Vektor enthält fünf Mal den Buch­sta­ben „A“.

Be­ar­bei­tung von Vektoren

Vektoren können auf viel­fäl­ti­ge Weise be­ar­bei­tet werden. Sie können bei­spiels­wei­se Elemente hin­zu­fü­gen, ändern oder entfernen.

Elemente hin­zu­fü­gen

Eine einfache Mög­lich­keit, Elemente in R-Vectors hin­zu­zu­fü­gen, ist die Nutzung der Funktion c(), die den Wert, der als zweites Argument übergeben wird, an das erste Argument anhängt:

# Einen Wert am Ende des Vektors hinzufügen
int_vector <- c(int_vector, 6)

Elemente ändern

Um Elemente eines R-Vektors zu verändern, müssen Sie zunächst wissen, wie man auf Elemente von R-Vektoren zugreift. Hierzu können Sie den Index der Elemente, angegeben in eckigen Klammern, verwenden. Wenn Sie nicht gerade erst das Pro­gram­mie­ren lernen, dann sollten Sie unbedingt beachten, dass die In­di­zie­rung in R anders als in den al­ler­meis­ten Pro­gram­mier­spra­chen bei 1 beginnt.

# Das zweite Element des Vektors ändern
int_vector[2] <- 100

Elemente entfernen

Um Elemente aus einem R -Vektor zu entfernen, können Sie sich ebenfalls die In­dex­schreib­wei­se zunutze machen. Sie geben den Index des zu lö­schen­den Elementes wie gewohnt in eckigen Klammern an, stellen ihm al­ler­dings ein Mi­nus­zei­chen voran:

# Das dritte Element aus dem Vektor entfernen
int_vector <- int_vector [-3]

Löschen von Vektoren

Um einen Vektor in R zu löschen und den Speicher frei­zu­ge­ben, können Sie die Funktion rm() verwenden.

# Einen Vektor mit dem Namen „int_vector“ löschen
rm(int_vector)

Kom­ple­xe­re An­wen­dun­gen von Vektoren

Vektoren sind äußerst viel­sei­tig und können in R für viele Zwecke verwendet werden.

Vek­to­ri­sier­te Be­rech­nun­gen

Eine der Stärken von R ist die Fähigkeit, vek­to­ri­sier­te Be­rech­nun­gen durch­zu­füh­ren. Dies bedeutet, dass Sie ma­the­ma­ti­sche Ope­ra­tio­nen auf Vektoren anwenden können, ohne Schleifen zu verwenden. Auf diese Weise können Sie eine ma­the­ma­ti­sche Operation auf alle Elemente eines Vektors anwenden und somit die Be­rech­nung, ins­be­son­de­re auf sehr großen Da­ten­men­gen, be­schleu­ni­gen.

# Vektorisierte Berechnung: Alle Elemente im Vektor mit 2 multiplizieren
int_vector <- int_vector * 2

Im obigen Code­bei­spiel werden alle Elemente des R-Vektors mit 2 mul­ti­pli­ziert.

Sie können nicht nur ma­the­ma­ti­sche R-Ope­ra­to­ren, sondern auch Funk­tio­nen auf alle Elemente eines Vektors anwenden:

# Vektorisierte Berechnung: Alle Strings in Uppercase konvertieren
str_vector <- toupper(str_vector)

Bedingte Ausdrücke und Filterung

R-Vectors können verwendet werden, um bedingte Ausdrücke zu erstellen und Daten zu filtern.

vector_filtered <- int_vector[int_vector > 5]

Im Code­bei­spiel werden alle Elemente des Vektors int_vector her­aus­ge­sucht, die größer als 5 sind, und im Vektor vector_filtered ge­spei­chert.

Sta­tis­ti­sche Analysen

Auch in der Statistik sind Vektoren un­ver­zicht­bar. Sie können verwendet werden, um sta­tis­ti­sche Kenn­zah­len wie Durch­schnitt, Median, Stan­dard­ab­wei­chung und mehr zu berechnen. R bietet eine breite Palette von in­te­grier­ten R-Funk­tio­nen für sta­tis­ti­sche Analysen auf Vektoren.

# Berechnung des Durchschnitts eines Vektors
mean_value <- mean(int_vector)
# Berechnung des Medians eines Vektors
median_value <- median(int_vector)
# Berechnung der Standardabweichung eines Vektors
sd_value <- sd(int_vector)

Ta­bel­la­ri­sche Dar­stel­lung von R-Vectors: R-Vectors to Dataframe

Wenn Sie R-Vektoren ta­bel­la­risch dar­stel­len möchten, bietet sich die Da­ten­struk­tur Dataframe an. Um mehrere R-Vektoren in einer Tabelle zu­sam­men­zu­fas­sen, können Sie die Funktion data.frame() nutzen.

vornamen <- c("Tom", "Maja")
nachnamen <- c("Test", "Musterfrau",)
# Umwandeln der Vektoren in einen Dataframe
df <- data.frame(Vorname = vornamen, Nachname = nachnamen)
# Anzeigen des Dataframes
print(df)

Der obige Code liefert folgendes Ergebnis:

Vorname     Nachname
1         Tom             Test
2        Maja Musterfrau

Damit die Um­wand­lung in einen Dataframe funk­tio­niert, müssen die beiden Vektoren dieselbe Länge haben. Die R-Vector-Length lässt sich mit der Funktion length() her­aus­fin­den:

int_vector <- c(2,3,4)
length(int_vector)