Le funzioni TOP in R

1 Introduzione

In R ci sono centinaia di funzioni. Senza contare quelle integrabili installando pacchetti esterni. Di base ci sono funzioni per creare e manipolare e testare oggetti. Funzioni per computare modelli statistici, calcolare indici e produrre grafici. In questa sezione però volevo segnalare le principali funzioni in R utili anche per programmare, scrivere funzini personalizzate e gestire i dati in R. Non verranno approfondite funzioni statistiche e per la rappresentazione grafica.

2 Oggetti

Abbiamo già visto come creare i principali oggetti in R slides 3 - Strutture dati. Tuttavia ci sono altre funzioni estremamente utili:

2.1 is.* family

La is.* family permette di chiedere, aspettandosi una risposta si o no (TRUE/FALSE), ad un oggetto se è associato ad una particolare tipologia.

x <- 1:10
is.numeric(x)

## [1] TRUE

is.vector(x)

## [1] TRUE

is.matrix(x)

## [1] FALSE

is.character(x)

## [1] FALSE

2.2 as.* family

La as.* family non si limita solo a chiedere ma è leggermente più aggressiva e cerca di convertire la tipologia di oggetto. Dico cerca perchè non tutto è direttamente convertibile:

x <- 1:10
as.character(x)

##  [1] "1"  "2"  "3"  "4"  "5"  "6"  "7"  "8"  "9"  "10"

as.factor(x)

##  [1] 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10
## Levels: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

y <- letters[1:10]
as.numeric(y)

## Warning: NAs introduced by coercion

##  [1] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA

2.3 Proprietà

• class(): fornisce la classe dell’oggetto
• attributes(): restituisce gli attributi
• length(): restituisce la lunghezza (se rilevante) di un oggetto
• dim(): fornisce le dimensioni di un oggetto. Simile a length() ma pensato per più di una dimensione
• nrow()/ncol(): il numero di righe e colonne (se rilevante)
• names(): fornisce i nomi (se impostati) assegnati ad un oggetto. Cambia se vettore o un dataframe
• colnames(): i nomi delle colonne di un dataframe. Equivalente a names() se usato con un dataframe

2.4 Combinare oggetti

• c(): unisce e crea vettori. Funziona anche su fattori e liste ma attenzione al risultato
• cbind()/rbind(): combina matrici e dataframe rispettivamente per colonna e riga
• append(): similar to c() to append one or more element to a vector

2.5 Operazioni logiche

Oltre alla is.* family ci sono anche altre funzioni utili per lavorare in modo logico.

• any(): restituisce TRUE se almeno un valore in un vettore logico è TRUE
• all(): restituisce TRUE se tutti i valori in un vettore logico sono TRUE
• which(): converte una rappresentazione logica in una rappresentazione intera

x <- 1:10
x

##  [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10

x < 5 # rappresentazione logica

##  [1]  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE

which(x < 5) # rappresentazione intera

## [1] 1 2 3 4

• which.max()/which.min(): restituisce la posizione del valore minimo/massimo all’interno di un vettore
• all.equal(): restituisce TRUE se due dataframe/matrici sono esattamente uguali

2.6 Subsetting

• subset(): seleziona righe da un dataframe in base ad una condizione. Simile a fare data[operazione, ]
• complete.cases(): seleziona solo le righe che non hanno NA. Equivalente a valutare any(is.na(riga))

2.7 Operazioni

• colSums()/rowSums(): rispettivamente calcolano la somma di tutti gli elementi per colonna/riga. E’ assolutamente analogo a fare apply(data, 2, sum) e apply(data, 1, sum)
• colMeans()/rowMeans(): lo stesso approccio delle precedenti ma calcolano la media