Lieblings-R-Befehle

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Hier eine Liste einiger meiner “Lieblings-R-Funktionen”; für Einführungsveranstaltungen in Statistik spielen sie (bei mir) eine wichtige Rolle. Die Liste kann sich ändern :-)

Wenn ich von einer “Tabelle” spreche, meine ich sowohl Dataframes als auch Tibbles.

Zuweisung - <-

Mit dem Zuweisungsoperator <- kann man Objekten einen Wert zuweisen:

x <- 1
mtcars2 <- mtcars

Spalten als Vektor auswählen - $

Mit dem Operator $ kann man eine Spalte einer Tabelle auswählen. Die Spalte wird als Vektor zurückgegeben.

mtcars$hp
##  [1] 110 110  93 110 175 105 245  62  95 123 123 180 180 180 205 215 230
## [18]  66  52  65  97 150 150 245 175  66  91 113 264 175 335 109

Struktur eines Objekts ausgeben lassen - str

Die “Struktur” eines Objekts (z.B. einer Tabelle) kann man sich mit str ausgeben lassen:

str(mtcars)
## 'data.frame':	32 obs. of  11 variables:
##  $ mpg : num  21 21 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 ...
##  $ cyl : num  6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 ...
##  $ disp: num  160 160 108 258 360 ...
##  $ hp  : num  110 110 93 110 175 105 245 62 95 123 ...
##  $ drat: num  3.9 3.9 3.85 3.08 3.15 2.76 3.21 3.69 3.92 3.92 ...
##  $ wt  : num  2.62 2.88 2.32 3.21 3.44 ...
##  $ qsec: num  16.5 17 18.6 19.4 17 ...
##  $ vs  : num  0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 ...
##  $ am  : num  1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 ...
##  $ gear: num  4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 ...
##  $ carb: num  4 4 1 1 2 1 4 2 2 4 ...

Die Tabelle mtcars ist ein data.frame mit 32 Fällen und 11 Variablen. Alle Variablen sind numerisch (num).

Werte zu einem Vektor zusammenfügen - c

Einzelne Werte kann man man c (wie “combine”) zu einem Vektor zusammenfügen.

x <- c(1,2,3)
x
## [1] 1 2 3
y <- c(1)

z <- c("Anna", "Berta", "Carla")

Zu beachten ist, dass ein Vektor nur einen Typ von Daten (z.B. nur Text oder nur reelle Zahlen) enthalten kann. Im Zweifel macht R aus dem Vektor einen Text-Vektor.

Nur die ersten Zeilen einer Tabelle anzeigen - head

Mit head kann man sich die ersten Zeilen einer Tabelle anzeigen lassen:

head(mtcars)  # 6 Zeilen sind der Default-Wert
##                    mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
## Mazda RX4         21.0   6  160 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4
## Mazda RX4 Wag     21.0   6  160 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4
## Datsun 710        22.8   4  108  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
## Hornet 4 Drive    21.4   6  258 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1
## Hornet Sportabout 18.7   8  360 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2
## Valiant           18.1   6  225 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1
head(mtcars, 3)  # nur die ersten 3 Zeilen etc.
##                mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
## Mazda RX4     21.0   6  160 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4
## Mazda RX4 Wag 21.0   6  160 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4
## Datsun 710    22.8   4  108  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1

Spalten auswählen - dplyr::select

Spalten kann man mit select auswählen:

library(tidyverse) # oder: library(dplyr)
select(mtcars, hp, cyl)
##                      hp cyl
## Mazda RX4           110   6
## Mazda RX4 Wag       110   6
## Datsun 710           93   4
## Hornet 4 Drive      110   6
## Hornet Sportabout   175   8
## Valiant             105   6
## Duster 360          245   8
## Merc 240D            62   4
## Merc 230             95   4
## Merc 280            123   6
## Merc 280C           123   6
## Merc 450SE          180   8
## Merc 450SL          180   8
## Merc 450SLC         180   8
## Cadillac Fleetwood  205   8
## Lincoln Continental 215   8
## Chrysler Imperial   230   8
## Fiat 128             66   4
## Honda Civic          52   4
## Toyota Corolla       65   4
## Toyota Corona        97   4
## Dodge Challenger    150   8
## AMC Javelin         150   8
## Camaro Z28          245   8
## Pontiac Firebird    175   8
## Fiat X1-9            66   4
## Porsche 914-2        91   4
## Lotus Europa        113   4
## Ford Pantera L      264   8
## Ferrari Dino        175   6
## Maserati Bora       335   8
## Volvo 142E          109   4

Zeilen filtern - dplyr::filter

Zeilen filtern kann man mit filter:

filter(mtcars, hp > 200, cyl > 6)
##    mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
## 1 14.3   8  360 245 3.21 3.570 15.84  0  0    3    4
## 2 10.4   8  472 205 2.93 5.250 17.98  0  0    3    4
## 3 10.4   8  460 215 3.00 5.424 17.82  0  0    3    4
## 4 14.7   8  440 230 3.23 5.345 17.42  0  0    3    4
## 5 13.3   8  350 245 3.73 3.840 15.41  0  0    3    4
## 6 15.8   8  351 264 4.22 3.170 14.50  0  1    5    4
## 7 15.0   8  301 335 3.54 3.570 14.60  0  1    5    8

Zeilen sortieren - dplyr::arrange

Mit arrange kann man eine Tabelle nach einer Spalte filtern.

mtcars_sortiert <- arrange(mtcars, -cyl)
head(mtcars_sortiert, 3)
##    mpg cyl  disp  hp drat   wt  qsec vs am gear carb
## 1 18.7   8 360.0 175 3.15 3.44 17.02  0  0    3    2
## 2 14.3   8 360.0 245 3.21 3.57 15.84  0  0    3    4
## 3 16.4   8 275.8 180 3.07 4.07 17.40  0  0    3    3

arrange sortiert als Default aufsteigend. Möchte man absteigend sortieren, kann man ein Minuszeichen vor der zu sortierenden Variable stellen.

Befehle “durchpfeifen” - ` %>% ` (dplyr)

Befehle “verknüpfen”, d.h. hintereinander ausführen kann man mit ` %>% . Es lassen sich nicht alle Befehle verknüpfen, sondern nur Befehle, die eine Tabelle als Input und als Output vorsehen. Weil der Operator %>% ` auch “pipe” (Pfeife) genannt wird, nenne ich die Anwendung des Operators auch “durchpfeifen”. Man kann ` %>% ` auf Deutsch übersetzen mit “und dann”.

mtcars %>% 
  select(hp, cyl) %>% 
  filter(hp > 200) %>% 
  arrange(-hp)
##    hp cyl
## 1 335   8
## 2 264   8
## 3 245   8
## 4 245   8
## 5 230   8
## 6 215   8
## 7 205   8

Diese Befehlskette kann man lesen als:

Nehme die Tabelle “mtcars” UND DANN
wähle die Spalten “hp” und “cyl” UND DANN
filtere nur Zeilen mit mehr als 200 PS UND DANN
sortiere absteigend nach PS.

Das Durchpfeifen ist eine tolle Sache: spart Zeit und ist gut lesbar.

Deskriptive Statistik - mean, sum, sd, median, IQR, max, min, …

Die R-Funktionen der Statistik haben recht selbst erklärende Namen. Sie erwarten einen Vektor (Spalte) als Eingabe.

mean(mtcars$hp)
## [1] 146.6875
max(mtcars$cyl)
## [1] 8
sd(mtcars$hp)
## [1] 68.56287

Deskriptive Statistik - mosaic

Mit dem Package mosaic können eine Reihe komfortabler Funktionen für z.B. die deskriptive Statistik gerechnet werden. Besonders schön ist, dass Gruppierungen sehr einfach sind.

library(mosaic)

mean(hp ~ cyl, data = mtcars)  # entsprechend für sd, median,...
##         4         6         8 
##  82.63636 122.28571 209.21429

Funktionen aus mosaic sind häufig mit dem “Kringel” Y ~ X aufgebaut. Bei den Befehlen für deskriptive Statistik steht vor dem Kringel die Datei, die analysiert werden soll und nach dem Kringel die Gruppierungsvariable.

Praktisch ist auch die Funktion favstats, die “Favoriten-Statistiken” ausgibt:

favstats(mtcars$hp)
##  min   Q1 median  Q3 max     mean       sd  n missing
##   52 96.5    123 180 335 146.6875 68.56287 32       0
favstats(mtcars$hp ~ mtcars$cyl) 
##   mtcars$cyl min     Q1 median     Q3 max      mean       sd  n missing
## 1          4  52  65.50   91.0  96.00 113  82.63636 20.93453 11       0
## 2          6 105 110.00  110.0 123.00 175 122.28571 24.26049  7       0
## 3          8 150 176.25  192.5 241.25 335 209.21429 50.97689 14       0

Grundrechnen (Arithmetik) - +, -, *, /, …

Man kann R als Taschenrechner verwenden.

2*2
## [1] 4
1+1
## [1] 2
6 / 3
## [1] 2
6 / 4
## [1] 1.5

Zu beachten ist, dass R vektoriell rechnet.

Spalten zusammenfassen zu einer Zahl - dplyr::summarise

Der Befehl summarise (aus dplyr) fasst Spalten zu einer Zahl zusammen. Daher verkraftet er auch nur Befehle, die aus einer Spalte eine Zahl machen, z.B. mean, sd etc.

mtcars %>% 
  summarise(hp_mittelwert = mean(hp))
##   hp_mittelwert
## 1      146.6875
# oder

summarise(mtcars, hp_mittelwert = mean(hp))
##   hp_mittelwert
## 1      146.6875

Tabellen gruppieren - dplyr::group_by

Häufig möchte man Gruppen vergleichen: Parken Frauen schneller aus als Männer? Haben Autos mit 6 Zylinder im Schnitt mehr PS als solche mit 8?

mtcars %>% 
  filter(cyl > 4) %>% 
  group_by(cyl) %>% 
  summarise(hp_mittelwert = mean(hp))
## # A tibble: 2 × 2
##     cyl hp_mittelwert
##   <dbl>         <dbl>
## 1     6      122.2857
## 2     8      209.2143

Alle dplyr-Befehle verstehen die Gruppierung, die group_by in die Tabelle einfügt. Achtung: Eine mit group_by gruppierte Tabelle sieht genauso aus wie eine nicht-gruppierte Tabelle. Der Effekt macht sich nur in den folgenden Befehlen bemerkbar.

Diagramme erstellen - ggplot2::qplot

Eine flexible Art, Diagramme (“plots”) zu erstellen, ist mit qplot.

library(ggplot2)

qplot(x = cyl, y = hp, data = mtcars)

plot of chunk unnamed-chunk-17

Die wichtigsten Parameter der Funktion sind X-Achse (x), Y-Achse (y) und Name der Tabelle (data).

Korrelationen (bivariat) - cor

cor(mtcars$hp, mtcars$cyl)
## [1] 0.8324475
cor(mpg ~ disp, data = mtcars)
## [1] -0.8475514

Korrelationen (Matrix) - corrr

Mit dem Paket corrr lassen sich komfortabel Korrelationsmatrizen erstellen.

library(corrr)

mtcars %>% 
  correlate 
## # A tibble: 11 × 12
##    rowname        mpg        cyl       disp         hp        drat
##      <chr>      <dbl>      <dbl>      <dbl>      <dbl>       <dbl>
## 1      mpg         NA -0.8521620 -0.8475514 -0.7761684  0.68117191
## 2      cyl -0.8521620         NA  0.9020329  0.8324475 -0.69993811
## 3     disp -0.8475514  0.9020329         NA  0.7909486 -0.71021393
## 4       hp -0.7761684  0.8324475  0.7909486         NA -0.44875912
## 5     drat  0.6811719 -0.6999381 -0.7102139 -0.4487591          NA
## 6       wt -0.8676594  0.7824958  0.8879799  0.6587479 -0.71244065
## 7     qsec  0.4186840 -0.5912421 -0.4336979 -0.7082234  0.09120476
## 8       vs  0.6640389 -0.8108118 -0.7104159 -0.7230967  0.44027846
## 9       am  0.5998324 -0.5226070 -0.5912270 -0.2432043  0.71271113
## 10    gear  0.4802848 -0.4926866 -0.5555692 -0.1257043  0.69961013
## 11    carb -0.5509251  0.5269883  0.3949769  0.7498125 -0.09078980
## # ... with 6 more variables: wt <dbl>, qsec <dbl>, vs <dbl>, am <dbl>,
## #   gear <dbl>, carb <dbl>

Möchte man das obere Dreieck “abrasieren”, da es redundant ist, so kann man das so machen:

mtcars %>% 
  correlate %>% 
  shave
## # A tibble: 11 × 12
##    rowname        mpg        cyl       disp         hp        drat
##      <chr>      <dbl>      <dbl>      <dbl>      <dbl>       <dbl>
## 1      mpg         NA         NA         NA         NA          NA
## 2      cyl -0.8521620         NA         NA         NA          NA
## 3     disp -0.8475514  0.9020329         NA         NA          NA
## 4       hp -0.7761684  0.8324475  0.7909486         NA          NA
## 5     drat  0.6811719 -0.6999381 -0.7102139 -0.4487591          NA
## 6       wt -0.8676594  0.7824958  0.8879799  0.6587479 -0.71244065
## 7     qsec  0.4186840 -0.5912421 -0.4336979 -0.7082234  0.09120476
## 8       vs  0.6640389 -0.8108118 -0.7104159 -0.7230967  0.44027846
## 9       am  0.5998324 -0.5226070 -0.5912270 -0.2432043  0.71271113
## 10    gear  0.4802848 -0.4926866 -0.5555692 -0.1257043  0.69961013
## 11    carb -0.5509251  0.5269883  0.3949769  0.7498125 -0.09078980
## # ... with 6 more variables: wt <dbl>, qsec <dbl>, vs <dbl>, am <dbl>,
## #   gear <dbl>, carb <dbl>

Die Korrelationen nach Stärke ordnen geht so:

mtcars %>% 
  correlate %>% 
  rearrange(absolute = FALSE) %>% 
  shave()
## # A tibble: 11 × 12
##    rowname        mpg         vs        drat          am       gear
##      <chr>      <dbl>      <dbl>       <dbl>       <dbl>      <dbl>
## 1      mpg         NA         NA          NA          NA         NA
## 2       vs  0.6640389         NA          NA          NA         NA
## 3     drat  0.6811719  0.4402785          NA          NA         NA
## 4       am  0.5998324  0.1683451  0.71271113          NA         NA
## 5     gear  0.4802848  0.2060233  0.69961013  0.79405876         NA
## 6     qsec  0.4186840  0.7445354  0.09120476 -0.22986086 -0.2126822
## 7     carb -0.5509251 -0.5696071 -0.09078980  0.05753435  0.2740728
## 8       hp -0.7761684 -0.7230967 -0.44875912 -0.24320426 -0.1257043
## 9       wt -0.8676594 -0.5549157 -0.71244065 -0.69249526 -0.5832870
## 10    disp -0.8475514 -0.7104159 -0.71021393 -0.59122704 -0.5555692
## 11     cyl -0.8521620 -0.8108118 -0.69993811 -0.52260705 -0.4926866
## # ... with 6 more variables: qsec <dbl>, carb <dbl>, hp <dbl>, wt <dbl>,
## #   disp <dbl>, cyl <dbl>

Und plotten so:

mtcars %>% 
  correlate %>% 
  rearrange(absolute = FALSE) %>% 
  shave() %>% 
  rplot()

plot of chunk unnamed-chunk-22

Häufigkeiten zählen - count

Wie viele Brillenträger gibt es bei den Männern bzw. den Frauen in der Stichprobe? Wie häufig gibt es Autos mit 4, 6 oder 8 Zylindern? Solche Häufigkeitsauswerteungen lassen sich z.B. mit dplyr::count erledigen.

dplyr::count(mtcars,cyl)
## # A tibble: 3 × 2
##     cyl     n
##   <dbl> <int>
## 1     4    11
## 2     6     7
## 3     8    14
dplyr::count(mtcars,cyl, gear)
## Source: local data frame [8 x 3]
## Groups: cyl [?]
## 
##     cyl  gear     n
##   <dbl> <dbl> <int>
## 1     4     3     1
## 2     4     4     8
## 3     4     5     2
## 4     6     3     2
## 5     6     4     4
## 6     6     5     1
## 7     8     3    12
## 8     8     5     2

Scatterplot-Matrix - GGally::ggpairs

Eine Scatterplot-Matrix kann helfen, den Zusammenhang zwischen mehreren Variablen zu visualisieren.

data(tips, package = "reshape2")
library(GGally)

ggpairs(tips, columns = c("tip", "sex", "total_bill"), aes(fill = sex))

plot of chunk unnamed-chunk-24

Regression (Lineares Modell) - lm

Um eine Regression zu berechnen, verwendet man meist den Befehl lm.

lm1 <- lm(tip ~ total_bill, data = tips)
summary(lm1)
## 
## Call:
## lm(formula = tip ~ total_bill, data = tips)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -3.1982 -0.5652 -0.0974  0.4863  3.7434 
## 
## Coefficients:
##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept) 0.920270   0.159735   5.761 2.53e-08 ***
## total_bill  0.105025   0.007365  14.260  < 2e-16 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 1.022 on 242 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.4566,	Adjusted R-squared:  0.4544 
## F-statistic: 203.4 on 1 and 242 DF,  p-value: < 2.2e-16

Man kann als Prädiktoren auch nominale Variablen verwenden:

lm2 <- lm(tip ~ sex, data = tips)
summary(lm2)
## 
## Call:
## lm(formula = tip ~ sex, data = tips)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -2.0896 -1.0896 -0.0896  0.6666  6.9104 
## 
## Coefficients:
##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)   2.8334     0.1481  19.137   <2e-16 ***
## sexMale       0.2562     0.1846   1.388    0.166    
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 1.381 on 242 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.007896,	Adjusted R-squared:  0.003797 
## F-statistic: 1.926 on 1 and 242 DF,  p-value: 0.1665

In diesem Fall gleicht die Regression einem t-Test.

Wie gut schätzt eine Stichprobe die Grundgesamtheit?

# DatenSie arbeiten bei der Flughafenaufsicht von NYC. Cooler Job.```rlibrary(nycflights13)data(flights)```## Pakete laden```rlibrary(mos...… Continue reading

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