Summary  
This chapter explains how to build a tabular data structure by passing vectors or lists to a function that assembles them into a data frame with column names derived from the variable names.  

General domain of usage  
Data analysis

Чудово! Тепер ви бачите, що дата-фрейми можна використовувати для поєднання різних типів даних. У попередньому розділі ви розглядали один із вбудованих наборів даних. Як створити дата-фрейм із власними даними?

Це можна зробити за допомогою функції `data.frame()`. Ця функція приймає вектори або списки (які ми розглянемо у наступному розділі) як стовпці. Імена стовпців — це імена змінних. Наприклад, створимо дата-фрейм з абстрактною інформацією про трьох людей.

# 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

Назви стовпців формуються з імен змінних.

У другій частині вступу до R ви ознайомитеся з багатовимірними вбудованими структурами, такими як матриці, фрейми даних і списки.

У першому розділі ви ознайомитеся з двовимірною структурою, яка широко використовується в математиці. У R цей тип даних застосовується не лише для математичних цілей, а й має багато практичних застосувань у реальному житті.

У другому розділі ви ознайомитеся з фреймами даних — «покращеною» версією матриці. На відміну від матриці, фрейм даних може містити дані різних типів. Більшість реальних таблиць можна представити у вигляді фреймів даних. Ви дізнаєтеся, як створювати та змінювати фрейми даних, а також витягувати необхідні дані.

У фінальному розділі ви ознайомитеся зі списками в R. Цей тип даних працює як вектори, але може містити дані різних типів.

Функція Data.frame()

Рішення