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Fehler beim Importieren Es können immer wieder Fehler auftreten beim Importieren. Wir besprechen kurz die häufigsten Fehlerquellen. Als erstes sollten Variablennamen keine Leerzeichen beinhalten. SPSS lässt das von vornherein nicht zu, aber in Excel ist das möglich. Ich empfehle euch entweder gute Abkürzungen oder wenn ihr trennen müsst, entweder einen Unterstrich " _ " oder einen Punkt zu verwenden. Ein weiteres Problem taucht auf, wenn Fehlende Werte nicht mit "NA" bezeichnet sind. Normalerweise sollte R freie Felder auch als fehlende Werte erkennen, trotzdem empfiehlt sich immer eine abschließende Kontrolle. Daten speichern Nachdem wir Daten in R bearbeitet oder auch eingegeben haben, möchten wir diese ja auch speichern. R tabelle erstellen live. Das funktioniert natürlich ähnlich wie das importieren. Dabei empfehle ich euch aufgrund der hohen Flexibilität folgende Formate: tabulator-getrennte Dateien oder Dateien. Generell sehen die beiden Kommandos wie folgt aus: (dataframe, "", sep ="\t", = FALSE) (dataframe, "", sep = ";", dec = ", ") Eigentlich sind diese Kommandos selbsterklärend.
Importieren von Daten Wenn ihr eure Daten in einem anderen Programm eingeben habt, müssen wir sie jetzt in einen Datenframe in R laden. Ich empfehle euch die erstellte Datei in ein Format zu exportieren, welches R importieren kann. Auch wenn uns das Paket foreign Funktionen bereitstellt, Daten direkt aus dem SPSS (), STATA (), Systat (, ), Minitab () und SAS (XPORT Dateien), würde ich euch trotzdem empfehlen ein Exportformat zu verwenden, welches R grundsätzlich versteht zu benutzen. Die zwei häufigsten benutzten Formate sind: Tabulator-getrennter Text ( in Excel und in SPSS) und Komma-getrennte Daten (). Beide Dateiformate sind Plain Text formate und können von jedem Editor bearbeitet geöffnet werden, sowie auf jedem Betriebssystem. wenn ihr mit mehreren Personen arbeitet oder auf unterschiedlichen Systemen, sind diese Formate auf jedenfall zu empfehlen. R tabelle erstellen english. Ich werde jetzt hier nicht weiter darauf eingehen wie ihr eure Daten in das jeweilige Format exportiert. Importieren von Dateien Haben wir unsere Daten in einer Datei gespeichert, dann können wir diese Daten mit der Funktion () in einen Datenframe einlesen.
Bitte beachten Sie, dass R einen Fehler auslöst, wenn wir versuchen, mehrere Pakete mit denselben Namensfunktionen zu laden. In diesem Fall müssen wir das Paket, das wir nicht mehr benötigen, mit der Syntax detach(package:name_of_package) trennen, bevor wir das erforderliche Paket laden. Verwenden Sie das Paket openxlsx, um einen Data Frame von R nach Excel zu exportieren Das Paket openxlsx enthält die Funktion () zum Erstellen einer Excel-Datei. Unter Windows erfordert das Paket openxlsx die Installation der RTools-Software auf dem Computer. R & RStudio - Tabelle mit Werten erstellen - YouTube. Andernfalls funktionieren einige seiner Funktionen möglicherweise nicht. Das erste Argument der Funktion ist der Data Frame, und das zweite Argument ist der Name der zu erstellenden Datei. Standardmäßig wird die Datei im aktuellen Arbeitsverzeichnis von R erstellt. # Install the openxlsx package if you do not already have it. # This is a one-time task. ckages("openxlsx") # Load the openxlsx package. library(openxlsx) # Use the () function to create the Excel file.
Dies ist die allgemeinste Methode, da keine zusätzlichen Pakete erforderlich sind. Aber es beinhaltet zwei Schritte. Erstens, exportieren Sie den Data Frame als CSV-Datei. Zweitens, öffnen Sie die CSV-Datei in Excel und speichern Sie sie als Excel-Datei. Wir werden auch drei Pakete kennenlernen, die einen Data Frame direkt als Excel-Datei exportieren. Diese Pakete müssen vom Benutzer installiert werden. Sie können auch das Vorhandensein anderer Software auf dem System erfordern. Verwenden Sie die Funktionen () und write. csv2(), um einen Data Frame als CSV-Datei zu exportieren Die eingebaute Funktionalität von R ermöglicht es uns, einen Data Frame in zwei unten beschriebenen Schritten nach Excel zu exportieren. Die Funktionen () und write. csv2() erstellen CSV-Dateien, die von Tabellenkalkulationsprogrammen gelesen werden können. Diese Funktionen sind Convenience-Wrapper für die Funktion (), die reine Textdateien erstellt. CSV steht für Comma Separated Values. R tabelle erstellen. Eine CSV-Datei ist eine reine Textdatei.
Die Funktion hat die generelle Form: datenFrame <- ("", header = TRUE, sep = ", ", dec = ". ") Die Parameter der Funktion sind folgende: In den Anführungsstriche kommt der Dateiname mit Dateiendung; Mit header legen wir fest, ob sich in der ersten Zeile der Datei Daten befinden oder Variablenbezeichnungen (wenn Bezeichnungen dann TRUE); Mit sep geben wir an, wie die einzelnen Spalten in der Datei getrennt sind (in Deutschland mit einem Semikolon;, in USA mit Komma); Mit dec geben wir an, welches Zeichen benutzt wird um die Nullstelle bezeichnet (In Deutschland mit einem Komma,, in USA mit Punkt). Nehmen wir mal an wir hätten die Daten aus dem vorherigen Blogeintrag in einer Datei gespeichert und diese heißt "". Boxplot in R erstellen - Björn Walther. Dann können wir, wenn wir die Datei sich im aktuellen Arbeitsverzeichnis befindet folgendes eingeben: profData <- ("", header = TRUE, sep = ";", dec = ", ") Nachträglich sollten wir Faktor Variablen, wieder in einen Faktor Variable umwandeln (in unserem Beispiel die "Job" Variable).
(+geom_boxplot), der den Boxplot hinzufügt. Da ihr bereits oben spezifiziert habt, das ihr den IQ abtragen wollt, braucht es nichts weiter: ggplot(data_xls, aes(y = IQ)) + geom_boxplot() Hier wird es nun deutlich einfacher als mit der oben gezeigten Variante. Lediglich der Befehl "x=" ist einzufügen: ggplot(data_xls, aes(y = IQ, x = Geschlecht)) + geom_boxplot() Dies bewirkt das Aufteilen der Boxplots in zwei oder mehr Gruppen und beschriftet die Boxplots auch direkt: Auch die Einfärbung ist kein Problem. Hier muss in die geom_boxplot()-Funktion einfach das Argument "fill" eingesetzt werden und analog zu oben mit der c()-Funktion Farben eingefügt werden. Das sieht dann wie folgt aus: ggplot(data_xls, aes(x = Geschlecht, y = IQ)) + geom_boxplot(fill=c("lightblue", "pink")) Das hat folgendes Ergebnis: Es gibt noch viele weitere sinnvolle Funktionen, bspw. Exportieren einen Data Frame von R nach Microsoft Excel | Delft Stack. wenn ihr die Boxplots drehen wollt. Dafür verwendet ihr einfach "+ coord_flip ()". Weitere sinnvolle Befehle gibt es hier. Videotutorials zum Boxplot in R
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