In diesem Eintrag beschäftigen wir uns damit, wie wir Teile aus unseren kompletten Datensatz auswählen. Des Weiteren werden wir erfahren, wie wir zwischen dem wide-Format und dem long-Format wechseln kann. Eine Anmerkung möchte ich noch machen: Die Beispieldatensätze, die wir verwenden werden, stammen alle von dieser Seite. Diese werden mit dem guten Lehrbuch "Discovering Statistics Using R" von Andy Field, Jermy Miles und Zoe Field herausgegeben. Teile eines Datenframes auswählen
Es wird öfters der Fall auftreten, dass wir nur einen Teil der gesamten Daten brauchen. Dies kann bedeuten, dass wir nur einige bestimmte Variablen oder einige bestimmte Fälle benötigen. Dazu ist es hilfreich einen neuen Datenframe zu erstellen, der nur die ausgewählten Daten enthält. Tabelle erstellen r studio. Warum einen neuen und nicht den alten einfach verändern? Es ist immer ratsam, die Orginaldaten vorhanden zu lassen um später vielleicht nochmal was zu verändern, oder anders zu machen, oder einfach nur bestimmte Dinge nach zu vollziehen.
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Lautheit > 1 sone [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Für Lautheiten größer 1 sone, also für Lautstärkepegel über 40 phon, führt jede Zunahme des Lautstärkepegels um 10 phon zu einer Verdopplung des Lautheitswerts in Sone (siehe Abbildung). Dieser Artikel oder nachfolgende Abschnitt ist nicht hinreichend mit Belegen (beispielsweise Einzelnachweisen) ausgestattet. Angaben ohne ausreichenden Beleg könnten demnächst entfernt werden. Bitte hilf Wikipedia, indem du die Angaben recherchierst und gute Belege einfügst. SO ERSTELLEN SIE TABELLEN IN R MIT ERWEITERBAREN ZEILEN - SOFTWARE-ENTWICKLUNG - 2022. In diesem Bereich kann die Beziehung zwischen der Lautheit N in Sone und dem Lautstärkepegel L N in Phon auch gemäß folgender vereinfachter Formel bestimmt werden (ISO-Empfehlung ISO/R 131-1959, gestrichelte Kurve im Bild oben):
Lautheit < 1 sone [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Für Lautstärkepegel unterhalb von 40 phon bzw. Lautheiten kleiner als 1 sone beschreibt die o. g. Formel die wahrgenommene Lautstärke nicht mehr korrekt, hier führen schon Vergrößerungen/Verkleinerungen des Lautstärkepegels um weniger als 10 phon zu einer Verdopplung/Halbierung des Lautheitseindrucks.
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Formatierte Tabellen für Regressionsergebnisse in R - Daten analysieren in R (33) - YouTube
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Hierzu muss man in R lediglich eine Häufigkeitstabelle als abzubildendes Argument in die Funktion barplot eingeben. Hier erkennt man im Diagramm nun eine Zählung der Merkmalsausprägungen. Zum Beispiel kommt 27 dreimal vor, 28 fünfmal und so weiter. Die Häufigkeitstabelle wird mit dem einfachen Befehl "table()" erstellt. Datenrahmen in R unterteilen – StatistikGuru. Der Code für das Diagramm sieht dann wie folgt aus:
barplot(table(data_xls$Alter))
Säulendiagramm in R – Die Achsenbeschriftung anpassen
Wie man sehen kann, hat man in R ein einfaches Säulendiagramm, wahlweise ohne und mit Häufigkeitszählung erstellt. Allerdings fällt dem geneigten Leser sofort auf, dass die Beschriftung der Achsen noch fehlen und dies tunlichst geändert werden sollte. R trägt in euer Säulendiagramm standardmäßig keine Variablennamen ein. Diesem Umstand können wir recht schnell beheben. Das macht man mit den Befehlen " xlab " und " ylab ". Für das erste Säulendiagramm schreibt man an die x-Achse die Fallnummer und an die y-Achse das Alter. Wichtig sind die Anführungszeichen nach dem Gleichheitszeichen.
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ckages ( "dplyr")
library ( dplyr)
select ( filter ( iris, Kelchlänge > 7), c ( "Kelchlänge", "Blütenblattlänge", "Gattung"))
Die Funktionen aus dem dplyr -Packet sind nicht nur einfacher zu verwenden, sie sind auch in unserem Vergleich schneller als alle anderen hier vorgestellten Möglichkeiten.
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Wir können aber auch das Gegenteil machen und die Daten angeben, die wir ausschließen möchten. Dies funktioniert ganz einfach indem wir lediglich das Vorzeichen ändern:
iris [ - c ( 15: 150), - c ( 1, 3: 4)]
Jetzt haben wir alle Zeilen von Zeile 15 bis 150 ausgeschlossen und die erste, dritte und vierte Spalte. Subsetting bei größeren Datenmengen
Diese grundlegenden Möglichkeiten der Unterteilung eines Datenrahmens in R können allerdings bei großen Datensätzen mühsam werden. Tabelle in r erstellen van. Wir müssen die genauen Spalten- und Zeilennummern kennen und im ungünstigsten Fall verschieben sich die Daten zwischenzeitlich nochmal. Bei 5 Spalten und 150 Zeilen ist alles noch recht überschaubar, aber was machen wir bei 500 Spalten und 15. 000 Zeilen? iris [ which ( iris $ Kelchlänge > 7),
names ( iris)%in% c ( "Kelchlänge", "Blütenblattlänge", "Gattung")]
Dieses Mal extrahieren wir jedoch die benötigten Zeilen mit der which() -Funktion. Diese Funktion gibt die Indizes zurück, bei denen die Spalte "Kelchlänge" der Daten größer als 7 ist, so dass wir die entsprechenden Zeilen erhalten.
Im Beispiel möchte ich für das Alter ein Säulendiagramm erstellen. Dabei gibt es zwei grundlegende Herangehensweisen:
Merkmal definiert die Säulenhöhe – für jeden Fall
Der erste Fall ist, das jeder Fall/jede Person eine Säule bekommt. Deren Höhe wird durch die Ausprägung definiert. In meinem Falle ist im Dataframe data_xls die Variable Alter abgetragen. Zum Beispiel: Fall 1 ist 30 Jahre, Fall 2 ist 35 Jahre. Die erste Säule reicht demnach bis zur 30, die zweite bis zur 35 usw. An der y-Achse steht hier entsprechend das Alter. Die x-Achse, die hier noch unbeschriftet ist, repräsentiert die Fallnummer von 1 bis zum letzten Fall. Es leuchtet ein, dass man mit so einem Säulendiagramm nicht unbedingt viele Fälle sinnvoll bzw. übersichtlich darstellen kann. Tabelle in r erstellen download. Häufigkeiten des Merkmals definiert die Säule
Hierbei werden die Häufigkeiten gezählt und diese abgetragen. Dabei erscheint nun auf der x-Achse das Merkmal, also im Beispiel das Alter, und auf der y-Achse entsprechend die Häufigkeiten. Dies nennt man auch Histogramm.