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:

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)