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Dans la programmation R pour l'analyse prédictive, les données types sont parfois confondues avec les données structures . Chaque variable dans la mémoire du programme a un type de données. Bien sûr, vous pouvez avoir plusieurs variables dans votre programme et être toujours gérable. Mais cela ne fonctionnera probablement pas si vous avez des centaines (ou des milliers) de variables; vous devez donner un nom à chaque variable pour pouvoir y accéder.
Il est plus efficace de stocker toutes ces variables dans une collection logique.
Types de données
Comme d'autres langages de programmation à part entière, R propose de nombreux types de données et structures de données. Il n'est pas nécessaire de spécifier le type que vous affectez à une variable; l'interprète fera cela pour vous. Cependant, vous pouvez spécifier ou convertir le type si le besoin s'en fait sentir. C'est ce qu'on appelle casting . Trois types de données sont les suivants:
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Numérique: Voici vos nombres décimaux typiques. Ils sont appelés floats (abréviation de nombres à virgule flottante ) ou doubles dans d'autres langues.
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Caractères: Ce sont vos cordes formées avec des combinaisons de lettres, de caractères et de chiffres. Ils ne sont pas destinés à avoir une signification numérique. Ceux-ci sont appelés chaînes dans d'autres langues.
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Logique: VRAI ou FAUX. Toujours mettre en majuscule ces valeurs dans R. Ces valeurs sont appelées Booléens dans d'autres langues.
Si l'on compare une chaîne de nombres à un nombre numérique, l'interpréteur convertit la chaîne de nombres en numérique et effectue ensuite une comparaison numérique.
Les exemples de types de données sont les suivants: >> ijkm <- i == j # logique> n <- i == k # logique
Après avoir exécuté ces lignes de code, vous pouvez trouver leur valeurs et types en utilisant la fonction str (). Cette opération ressemble à ceci: >> str (i) num 10> str (j) num 10> str (k) chr "10"> str (m) logi TRUE> str (n) logi TRUE
Le expression dans l'affectation n est un exemple de l'interpréteur convertissant temporairement le type de données de k en un numérique pour effectuer l'évaluation entre le chiffre i et le caractère k.
Structures de données
R aura besoin d'un emplacement pour stocker des groupes de types de données afin de travailler efficacement avec lui. Ceux-ci sont appelés
structures de données
. Un exemple concret de ce concept est un garage de stationnement: c'est une structure qui stocke les automobiles efficacement. Il est conçu pour garer autant d'automobiles que possible, et permet aux automobiles d'entrer et de sortir efficacement de la structure.De plus, aucun autre objet que les automobiles ne devrait être garé dans une structure de stationnement. Les structures de données incluent:
Vecteurs:
Les vecteurs stockent un ensemble de valeurs d'un seul type de données. Pensez-y comme un pillbox hebdomadaire. Chaque compartiment de la casemate ne peut stocker qu'un certain type d'objet. Après avoir mis quelques pilules dans l'un des compartiments, tous les autres compartiments doivent également être remplis avec des pilules zéro ou plus de pilules.
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Vous ne pouvez pas mettre de pièces dans cette même boîte. vous devez utiliser une "boîte à pilules" différente (vecteur) pour cela. De même, une fois que vous stockez un nombre dans un vecteur, toutes les valeurs futures doivent également être des nombres. Sinon, l'interpréteur convertit tous vos numéros en caractères. Matrices:
Une
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matrice ressemble à une feuille de calcul Excel: Essentiellement, il s'agit d'une table composée de lignes et de colonnes. Les données remplissent les cellules vides par ordre de ligne ou de colonne, dans lequel vous spécifiez lorsque vous créez la matrice. Toutes les colonnes doivent avoir le même type de données. Trames de données:
Une trame de données est similaire à une matrice, sauf que les colonnes d'une trame de données peuvent contenir différents types de données. Les ensembles de données utilisés dans la modélisation prédictive sont chargés dans des trames de données et stockés là pour une utilisation dans le modèle.
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Facteurs: Un facteur
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est comme un vecteur avec un nombre limité de valeurs distinctes. Le nombre de valeurs distinctes est appelé niveau . Vous pouvez utiliser des facteurs pour traiter une colonne dont le nombre de valeurs est limité et connu en tant que valeurs catégorielles. Par défaut, les données de caractères sont chargées dans des trames de données en tant que facteurs. Vous accédez aux vecteurs, aux matrices et aux trames de données en utilisant la notation de tableau . Par exemple, vous devez taper
v [5] pour accéder au cinquième élément du vecteur v. Pour une matrice bidimensionnelle et une trame de données, vous insérez le numéro de ligne et le numéro de colonne, séparés par une virgule, à l'intérieur des crochets. Par exemple, vous tapez m [2, 3] pour accéder à la deuxième ligne, troisième valeur de colonne pour la matrice m . Les structures de données sont un sujet avancé en informatique. Pour l'instant, nous nous en tenons à la pratique. Rappelez-vous simplement que les structures de données ont été construites pour stocker des types spécifiques de données et qu'elles ont des fonctions pour l'insertion, la suppression et la récupération de données.
