Die Library laden Um s benutzen zu können, muss die Bibliothek (= Library) geladen sein. Das Laden von Libraries sollte man grundsätzlich an den Anfang des Codes setzen, damit andere (und auch man selbst! ) schnell sehen können, was geladen (und ggf. vorher installiert) sein muss. Das Laden von ist denkbar einfach: library(). Ein erstellen Eine Tabelle lässt sich genauso wie bei erstellen, z. B. : dt <- (ID=1:10). Wir können auch ein vorhandenes Data Frame benutzen und es zu einem Data Table konvertieren ( df ist hier das Data Frame): dt <- (df). In dem Beispiel (s. u. ) erstellen wir vorerst eine Tabelle mit 10 Zeilen und zwei Spalten. Tabelle in r erstellen es. Es geht um Bücher, die einer bestimmten Kategorie zugeordnet sind. Spalten im erstellen und entfernen Neue Spalten lassen sich ganz einfach hinzufügen, aber die Syntax ist hier anders als bei! Wir benutzen den:= Operator in folgender Schreibweise: dt[, NeueSpalte:= xyz]. In dem Beispiel wird die Anzahl der Seiten hinzugefügt. Wir fügen eine weitere Spalte ID hinzu: dt[, ID:= sequence(.
Hinzufügen und Löschen von Elementen Nun haben wir eine Liste erstellt. Aber was ist, wenn wir Elemente hinzufügen wollen? Auch hier gibt es verschiedene Möglichkeiten. Zum einen können wir ganz einfach mit dem von Data Frames gewohnten Verfahren Elemente namentlich hinzufügen: lstCourse$Creator <- "Thore Johannsen". Zum anderen können wir ein neues Element per Index ansprechen: lstCourse[[6]] <- TRUE. Wir sehen hierbei allerdings, dass dieses Element keinen Namen hat und somit auch nicht darüber angesprochen werden kann. Tabelle in r erstellen 10. Möchten wir ein Element aus der Liste löschen, so können wir das durch die Zuordnung von NULL tun: lstCourse[[6]] <- NULL. Nützliche Funktionen Es kann immer hilfreich sein, sich die Namen der Elemente einer Liste anzuschauen: names(lstCourse). Genauso wird man hin und wieder wissen wollen, wie viele Elemente eine Liste überhaupt enthält: length(lstCourse). Komplexeres Beispiel Kommen wir zu einem etwas komplexeren Beispiel. Unsere Liste soll jetzt nicht nur aus Vektoren, sondern auch aus zwei Data Frames bestehen.
Heute geht es um das Package, welches uns viele Operationen vereinfacht. Was unterscheidet von? Was für Funktionalitäten bietet es? Aber kurz vorweg: nach langer Zeit melde ich mich wieder zurück. Ein Danke an alle, die den Blog früher gelesen hatten; es motiviert mich, diesen Blog weiterzuführen, da ich über die letzten Jahre durchaus einige Rückmeldungen bekam, warum es denn keine neuen Posts gibt. Zeitlich hat sich bei mir mittlerweile wieder einiges getan, sodass ich nun wieder regelmäßig neue Beiträge hochladen möchte. Das data.table Package | R Coding. Und wie schon geschrieben, geht es heute um das Package (siehe Github). In früheren Posts habe ich erklärt und ich gehe hier davon aus, dass du damit etwas vertraut bist. Denn das -Package baut auf auf und liefert viele hilfreiche Funktionalitäten. Fangen wir an! Grundlagen Im Folgenden werden wir erst einmal die absoluten Basics behandeln. Installieren von Solltest du das Package noch nicht haben, musst du es zuerst installieren. Das geht ganz einfach mit dem Befehl: ckages("").
Grats! Nun weißt du über Listen in R Bescheid und dein R-Wissen ist somit um eine Grundlage reicher. Hast du noch Fragen? Oder zu einem ganz anderen Thema? Schreib mir einfach eine Mail:. Bleib außerdem auf dem Laufenden mit dem r-coding Newsletter. Du erhältst Infos zu neuen Blogeinträgen, sowie kleine Tipps und Tricks zu R. Melde dich jetzt an:.
Jedoch benötigt R für bestimmte Berechnungen die Daten auch im "long-Format" oder auch "molten Format" genannt. Im "long-Format" sind die Werte verschiedener Variablen in einer Spalte. Somit stehen alle Werte übereinander, weshalb es auch oft als stack bezeichnet wird. Wir machen mal ein Beispiel damit es deutlicher wird. Dafür nutzen wir die Daten Honeymoon, welche die Zufriedenheit von Ehepaaren nach bestimmten zeitlichen Abständen misst (Nach der Hochzeit, nach 6 Monaten, nach 12 Monaten und nach 18 Monaten). fliterwochen <- ("Honeymoon ", header = T) head(fliterwochen) ## Person Satisfaction_Base Satisfaction_6_Months Satisfaction_12_Months ## 1 1 6 6 5 ## 2 2 7 7 8 ## 3 3 4 6 2 ## 4 4 6 9 4 ## 5 5 6 7 6 ## 6 6 5 10 4 ## Satisfaction_18_Months Gender ## 1 2 0 ## 2 4 1 ## 3 2 1 ## 4 1 0 ## 5 6 0 ## 6 2 1 Mit dem zweiten Befehl sieht man nur die ersten 6 Zeilen. Tabelle in r erstellen english. Ansonsten würde die Ausgaben zuviel Platz wegnehmen. Wie man sehen kann hat jede Person eine Zeile und die vier Zufriedenheitswerte stehen in den vier Spalten.
Auswahl von Elementen Wir können diese Elemente nun ganz einfach durch deren Namen ansprechen: lstCourse$Name. Wir können uns so zum Beispiel anschauen, wie viele Tags für den Kurs existieren: length(lstCourse$Tags). Oder wir berechnen den Mittelwert für das Kurs-Rating (... die 0. 5 ist natürlich ein Ausreißer und wird nicht berücksichtigt... ): mean(lstCourse$Ratings[-4]). Matrix in R erstellen - Datenanalyse mit R, STATA & SPSS. In dieser Zeile sprechen wir das Element 'Ratings' von der Liste an, treffen eine bestimmte Auswahl (wir wählen den Vektor ohne das vierte Element), und lassen uns davon den Mittelwert mit Hilfe von mean ausgeben. Wir können die Elemente einer Liste übrigens auch durch deren Position ansprechen: lstCourse[[2]]. Die doppelten eckigen Klammern sind hier erwünscht; benutzt man nur eine, so liefert R uns nicht den entsprechenden Objekttyp des Objekts an der Stelle, sondern wieder eine Liste. Wir können uns so zum Beispiel eine Subliste durch lstCourse[1:2] ausuwählen. Man sollte übrigens lieber Namen für die Elemente benutzen, da man sie so unabhängig von deren Position in der Liste ansprechen kann - und das verhindert Fehler im Code.
Mit der Online-/DVD-Version durchsuchen Sie das ABC des Lohnbüros in Sekundenschnelle und können die Suchergebnisse direkt in Ihre Textverarbeitung ü Ratgeber ABC des Lohnbüros bietet ausführliche Erläuterungen und Hilfestellungen zu allen Fragen der Lohn- und Gehaltsabrechnung, zugänglich über zahlreiche Suchbegriffe von A wie Abfindungen bis Z wie Zuschlä der rechtsgebietsübergreifenden Darstellung werden die maßgebenden Grundlagen des Lohnsteuerrechts, des Sozialversicherungsrechts und des Arbeitsrechts dargestellt. Sie erhalten alle notwendigen Informationen direkt aus einer Quelle, veranschaulicht durch viele Praxisbeispiele, Übersichten und Schaubilder. Alles "amtlich" belegt mit Urteilen, Verwaltungserlassen und Besprechungsergebnissen der Sozialversicherungsträ inhaltlichen Schwerpunkte- ABC-Form mit über 1. 000 Stichworten zur schnellen Recherche- Praxisbezogene und leicht verständliche Darstellungsweise mit zahlreichen Beispielen und Schaubildern- Kennzeichnung der verschiedenen Sachverhalte hinsichtlich Lohnsteuer- und Sozialversicherungspflicht- Werkbegleitende Online-Datenbank mit kostenlosem Online-AktualisierungsdienstDas ist neu- Aktuelle Gesetzesänderungen zum 1.
1. 2020- Sozialversicherungsrechengrößen 2020- Sachbezugswerte 2020- Aktuelle Rechtsprechung und VerwaltungsanweisungenMit der elektronischen Entgeltauskunft Stotax-Lohn 2020 können Sie komfortabel Löhne und Gehälter berechnen. Das Programm ermittelt in einer Gehaltsauskunft die Lohnsteuer, Kirchensteuer und den Solidaritätszuschlag sowie die Arbeitgeber- und Arbeitnehmeranteile zur Sozialversicherung. Zusätzlich steht Ihnen ein Einkommensteuerrechner zur Verfügung. Mit der Online-/DVD-Version durchsuchen Sie das ABC des Lohnbüros in Sekundenschnelle und können die Suchergebnisse direkt in Ihre Textverarbeitung übernehmen. Der Ratgeber ABC des Lohnbüros bietet ausführliche Erläuterungen und Hilfestellungen zu allen Fragen der Lohn- und Gehaltsabrechnung, zugänglich über zahlreiche Suchbegriffe von A wie Abfindungen bis Z wie Zuschläge. Mit der rechtsgebietsübergreifenden Darstellung werden die maßgebenden Grundlagen des Lohnsteuerrechts, des Sozialversicherungsrechts und des Arbeitsrechts dargestellt.
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ZuschlägeAnhangA. LohnsteuerB. SozialversicherungC. ArbeitsrechtStichwortverzeichnis
1. 2020 Sozialversicherungsrechengrößen 2020 Sachbezugswerte 2020 Aktuelle Rechtsprechung und Verwaltungsanweisungen Dieser Ratgeber ist Bestandteil folgender Fachportale: Stotax First Stotax Steuerrecht Advanced Stotax Steuerrecht Start Stotax Personal Stotax Praxisratgeber Complete Stotax Praxisratgeber Start
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