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 est l'un des langages de programmation les plus populaires parmi les analystes de données et les data scientists. R dispose d'une large communauté qui vous aidera toujours avec n'importe quel problème. De plus, R possède des tonnes de différents packages conçus pour résoudre divers problèmes. Le langage peut être facilement appliqué aux problèmes de statistiques et d'analyse de données. Dans la première partie, vous serez introduit aux bases de R et vous traiterez des valeurs 1-D uniques de différents types.

Dans la section initiale, vous plongerez dans les éléments fondamentaux de R, tels que la génération de sortie et l'exécution d'opérations élémentaires. Cette section se terminera par une exploration de la théorie derrière les variables.

Vous vous familiariserez avec la classe de vecteurs en R, qui gère également les valeurs individuelles. Ici, vous explorerez les principaux types de données pour les valeurs singulières et apprendrez à gérer plusieurs valeurs du même type simultanément.

Les facteurs, également connus sous le nom de variables catégorielles, sont courants dans le monde réel. Les exemples incluent les groupes sanguins, les devises, les nationalités et les marques. Contrairement aux variables numériques, les facteurs ont un ensemble limité de valeurs possibles.

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

Solution

Awesome!

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