Summary  
This chapter explains how to use the data.frame() function to combine multiple vectors or lists into a tabular data structure with named columns that can hold different data types.

General domain of usage  
Data analysis

Good! Now you can see that data frames can be used to connect different data types. In the previous chapter, you considered one of the build-in datasets. How can we create a data frame with our data?

It can be done by using `data.frame()` function. This function receives vectors or lists (which we will consider in the next section) as columns. The names for columns are variable's names. For example, let's create a data frame with abstract information on three people.

# Data
name <- c("Alex", "Julia", "Finn")
age <- c(24, 43, 32)
gender <- c("M", "F", "M")

# Creating a data frame
test <- data.frame(name, age, gender)
test # Outputting the data frame

See, the names for columns come from variables names.

R ist eine der beliebtesten Programmiersprachen unter Datenanalysten und Datenwissenschaftlern. R hat eine große Community, die Ihnen bei jedem Problem helfen wird. Außerdem verfügt R über zahlreiche verschiedene Pakete, die zur Lösung verschiedener Probleme entwickelt wurden. Die Sprache kann leicht auf Statistik- und Datenanalyseprobleme angewendet werden. Im ersten Teil werden Sie in die Grundlagen von R eingeführt und mit einzelnen 1-D-Werten verschiedener Typen arbeiten.

Im ersten Abschnitt tauchen Sie in die grundlegenden Elemente von R ein, wie das Generieren von Ausgaben und das Ausführen elementarer Operationen. Dieser Abschnitt endet mit einer Erkundung der Theorie hinter Variablen.

Sie werden mit der Vektorklasse in R vertraut, die auch einzelne Werte verarbeitet. Hier tauchen Sie in die primären Datentypen für einzelne Werte ein und lernen, wie Sie mehrere Werte desselben Typs gleichzeitig verwalten können.

Faktoren, auch bekannt als kategoriale Variablen, sind in der realen Welt weit verbreitet. Beispiele sind Blutgruppen, Währungen, Nationalitäten und Marken. Im Gegensatz zu numerischen Variablen haben Faktoren eine begrenzte Anzahl möglicher Werte.

Understand how to represent and work with structured two-dimensional data. Build confidence in transforming, labeling, and applying operations to matrices for analytical tasks.

Master the most widely used data structure in R for tabular information. Learn to organize, transform, and extract insights from datasets to support data-driven decisions.

Learn how lists extend beyond vectors by storing elements of different types and lengths. Develop the ability to create, access, and modify lists for organizing complex data structures.

data.frame() Function

Lösung

Awesome!

data.frame() Function

Lösung

Awesome!