أعلى 5 أنواع بيانات R | أنواع البيانات R التي يجب أن تعرفها

هناك حاجة إلى متغيرات معينة لتخزين البيانات التي تستخدمها داخل البرنامج لإنشاء أي تطبيق أو تقديم أي برمجة بأي لغة برمجة. قد يلاحظ المرء أيضًا (عادةً في لغات البرمجة النموذجية أو معظمها مثل C أو C ++) أن هذه المتغيرات مخصصة لفئات معينة. هذه الفئات هي ما نشير إليه باسم نوع البيانات.

تعد أنواع البيانات مفهومًا مهمًا للغاية ومتوفر في جميع لغات البرمجة تقريبًا. كما يشير الاسم ، يمثل نوع البيانات نوعًا معينًا من البيانات التي يمكن معالجتها باستخدام برنامج الكمبيوتر الخاص بك. تعرف على أنواع البيانات المختلفة لبايثون.

على عكس لغات البرمجة الأخرى مثل C ، لا يتم الإعلان عن المتغيرات ببساطة كنوع من أنواع بيانات R ، ولكن يتم تعيينها مع كائنات R. يصبح نوع بيانات الكائن R هو نوع بيانات المتغير. هناك عدة أنواع من كائنات R الأكثر شيوعًا:

1. ثلاثة أبعاد
2. المصفوفات
3. القوائم
4. المصفوفات
5. عوامل
6. إطارات البيانات

المتجهات هي أنواع بيانات R الأساسية التي تحتوي على عناصر من فئات مختلفة. هناك خمسة أنواع رئيسية من البيانات لهذه النواقل الذرية. الكائنات R الأخرى مبنية على النواقل الذرية.

تعلم دورات علوم البيانات من أفضل الجامعات في العالم. اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.

المذكورة أدناه هي بعض أنواع بيانات R المستخدمة في إنشاء المتجهات:

أعلى أنواع بيانات R

1. نوع البيانات الرقمية

في لغة البرمجة R ، تسمى القيم العشرية العدد. إنه نوع بيانات R الافتراضي المعين لجميع القيم في R. دعنا نفهمها بمساعدة مثال:

> y = 11.6 # يعين قيمة عشرية لمتغير y

> y # يطبع قيمة y

[1] 11.6

> class (y) # تطبع اسم فئة y

[1] "رقمية"

هنا ، تم تخصيص القيمة العشرية (11.6) لمتغير "y" ، والذي يكون نوع بياناته رقميًا بشكل افتراضي.

حتى إذا أعطيت المتغير قيمة غير عشرية ، فسيظل نوع البيانات الافتراضي الخاص به رقميًا وليس عددًا صحيحًا. هذا مثال لك:

> ص = 1

> y # اطبع قيمة متغير y

[1] 1

> class (y) # اطبع اسم فئة y

[1] "رقمية"

قراءة: المتغيرات وأنواع البيانات في Python [دليل نهائي للمطورين]

2. نوع بيانات صحيح

يتم التصريح عن الأرقام التي لا تحتوي على القيم العشرية ضمن عدد صحيح لنوع البيانات في لغة البرمجة R. لإنشاء متغير عدد صحيح في R ، يتم إبطال وظيفة العدد الصحيح. أيضًا ، يمكن تطبيق دالة is. صحيحة للتأكد من أن y عدد صحيح بالفعل. دعونا نلقي نظرة على بعض الأمثلة لفهم نوع البيانات الصحيح:

> س = عدد صحيح (5)

> x # اطبع قيمة x

[15

> فئة (x)

[1] "عدد صحيح"

> is. صحيحة (x) # وظيفة للتأكد من أن x عدد صحيح أم لا

[1] صحيح

هناك طريقة أخرى للإعلان عن عدد صحيح وهي إلحاق لاحقة L.

> س = 5 لتر

> is. صحيحة (x) # وظيفة للتأكد من أن x عدد صحيح أم لا

[1] صحيح

يمكن فرض قيمة بنوع بيانات رقمي في نوع بيانات عدد صحيح باستخدام دالة صحيحة كـ.

> as. صحيح (7.16) # فرض قيمة عددية

[1] 7

يمكن أيضًا تحليل سلسلة ذات قيم عشرية باستخدام الدالة as. صحيح.

> as. صحيح (“7.16”) # فرض سلسلة عشرية

[1] 7

ومع ذلك ، سيكون من الخطأ تحليل سلسلة غير عشرية إلى دالة عدد صحيح.

الخروج: أنواع بيانات MATLAB

3. نوع البيانات المعقدة

يتم تحديد القيمة المعقدة في لغة البرمجة R من خلال القيمة التخيلية البحتة i.

> k = 1 + 2i # إنشاء رقم مركب

> ك

[1] 1 + 2i

> فئة (ك)

[1] "معقد"

4. نوع البيانات المنطقية

تأخذ أنواع البيانات المنطقية في R قيمة صواب أو خطأ. يتم إنشاء هذه القيمة بعد مقارنة القيمتين. المذكور أدناه هو مثال لك:

> ل = 4 ؛ م = 2

> n = l> m # هل l أكبر من y؟

> n # طباعة t القيمة المنطقية

[1] صحيح

> class (n) # طباعة اسم فئة z

[1] "منطقي"

5. نوع بيانات الحرف

يتم استخدام نوع بيانات الحرف لتمثيل قيم السلسلة في لغة البرمجة R. يتم تحويل الكائنات إلى قيم أحرف باستخدام وظيفة as.character (). المذكورة أدناه هي بعض الأمثلة لبناء فهم واضح لنوع بيانات الشخصية:

> ص = كحرف (7.16)

> y # طباعة سلسلة الأحرف

[1] "7.16"

> class (y) # اطبع اسم فئة y

[1] "حرف"

لتسلسل قيمتين من الأحرف ، يمكن استخدام وظيفة لصق.

> fname = "ريا" ؛ lname = "شارما"

> لصق (fname ، lname)

[1] "ريا شارما"

الآن ، نظرًا لأنك طورت فهمًا لأنواع البيانات الأكثر شيوعًا ، فلنلقِ نظرة على كيفية إنشاء كائنات متجهة واستخدام أنواع البيانات لتعريف القيم.

المتجه هو مجموعة من عناصر البيانات من نفس نوع البيانات.

يوجد أدناه متجه يحتوي على ثلاث قيم رقمية 4 و 5 و 6.

> ج (4 ، 5 ، 6)

[1] 4 5 6

وهنا متجه للقيم المنطقية.

> ج (خطأ صحيح خطأ)

[1] خطأ صحيح خطأ

يمكن أن يحتوي المتجه أيضًا على سلاسل أحرف.

> c ("AA" ، "BB" ، "CC" ، "DD" ، "EE")

[1] "AA" "BB" "CC" "DD" "EE"

كائنات R أخرى

المصفوفات

ينشئ مجموعة بيانات ثنائية الأبعاد. هنا مثال:

قم بإنشاء مصفوفة.

M = المصفوفة (c ('q'، 'w'، 'e'، 'r'، 't'، 'y')، nrow = 2، ncol = 3، byrow = TRUE)

طباعة (م)

انتاج -

[، 1] [، 2] [، 3]

[1،] "q" "w" "e"

[2،] "r" "t" "y"

القوائم

القائمة هي نوع من الكائنات يحتوي على أنواع مختلفة من العناصر: المتجهات والوظائف وحتى القوائم الأخرى.

مثال

# قم بإنشاء قائمة تحتوي على المتجهات والقيم الرقمية.

list1 <- قائمة (ج (2،5،3) ، 7.9)

# اطبع القائمة.

طباعة (قائمة 1)

انتاج -

[[1]]

[1] 2 5 3

[[2]]

[1] 7.9

المصفوفات

على عكس المصفوفات ، يمكن أن تكون المصفوفات ذات أبعاد n. تُنشئ السمة المعتمة المستخدمة في المصفوفات العدد المطلوب من الأبعاد. المذكور أدناه هو مثال لإنشاء مصفوفة من عنصرين بمصفوفات 2X2.

قم بإنشاء مصفوفة.

أ <- مجموعة (ج ('وردي' ، 'أزرق') ، قاتمة = ج (2،2،1))

طباعة (أ)

عندما ننفذ الكود أعلاه ، فإنه ينتج النتيجة التالية -

، ، 1

[، 1] [، 2]

[1] "وردي" "أزرق"

[2 ،] "أزرق" "وردي"

عوامل

العوامل هي كائنات r تم إنشاؤها باستخدام متجه. تخزن العوامل المتجهات بقيم مميزة للعناصر في المتجه كتسميات. تحتوي التسميات دائمًا على نوع بيانات حرف بغض النظر عن نوع البيانات في متجه الإدخال. العوامل مفيدة للغاية في تنفيذ النمذجة الإحصائية.

يمكن إنشاء العوامل باستخدام وظيفة العامل ().

# إنشاء متجه.

الألوان <- ج ("أصفر" ، "أزرق" ، "وردي")

# إنشاء كائن عامل.

عامل_الألوان <- عامل (ألوان)

# طباعة العامل.

طباعة (ألوان_عامل)

[1] أصفر أزرق وردي

إطارات البيانات

إطارات البيانات هي كائنات بيانات مجدولة. يمكن أن يحتوي كل عمود في إطار البيانات على أوضاع مختلفة من البيانات. يمكن أن تحتوي جميع الأعمدة الثلاثة على أنواع بيانات مختلفة ، قد تكون عددًا صحيحًا أو رقميًا أو حرفًا.

يتم إنشاء إطارات البيانات باستخدام وظيفة data.frame ().

# إنشاء إطار البيانات.

البيانات <- data.frame (

الجنس = ج ("ذكر" ، "أنثى") ،

الارتفاع = ج (153 ، 160) ،

الوزن = ج (80 ، 78) ،

العمر = ج (40 29)

)

طباعة (مؤشر كتلة الجسم)

انتاج |

العمر الوزن الطول الجنس

1 ذكر 153.0 80 40

2 أنثى 160.0 78 29

اقرأ أيضًا: راتب R Developer في الهند: للطلاب الجدد وذوي الخبرة

ماذا بعد؟

إذا كنت مهتمًا بالتعرف على R وعلوم البيانات ، فراجع دبلوم PG في علوم البيانات الذي تم إنشاؤه للمهنيين العاملين ويقدم أكثر من 10 دراسات حالة ومشاريع ، وورش عمل عملية عملية ، وإرشاد مع خبراء الصناعة ، 1-on- 1 مع مرشدين في المجال ، +400 ساعة من التعلم والمساعدة في العمل مع الشركات الكبرى.