The basics of working in R

The objective of the lecture:
Языки статистического программирования
You will learn how to work with the basic R tools needed to work in R.
Objectives of the lecture:
Access R packages
Effectively organize your workspace
learn the methods and rules for loading data into R

Packages:
Языки статистического программирования
Package Overview
Installing packages in R and RStudio
Use of packages

Рекомендуемая литература:
Языки статистического программирования
Мастицкий С., Шитиков В. Статистический анализ и визуализация данных с помощью R. ДМК Пресс, 2015. - 496 с.
Роберт И. Кабаков. R в действии. Анализ и визуализация данных на языке R. ДМК Пресс, 2014. – 588 с.
An Introduction to R. интернет-источник: https://cran.r-project.org/doc/manuals/r-release/R-intro.html
Пакеты в R. Основы программирования на R. Видео (10 мин)
https://www.youtube.com/watch?v=DXzHCVEkFz8&list=PLu5flfwrnSD7wxKXFgsiuxrMKLfFHm6CD&index=10

Языки статистического программирования
A package is a collection of functions created to perform a specific class of tasks, or a collection of tables with data
1. Package Overview

Языки статистического программирования
not installed - the package was not installed using the install.packages function. You can get a list of such packages with the following command:
>setdiff(row.names(available.packages()), .packages(all.available = TRUE))
installed but not connected - the package was installed using the install.packages function, but not connected using the library function. You can get a list of such packages with the following command:
>setdiff(.packages(all.available = TRUE), (.packages()))
installed and connected - the package was installed using the install.packages function and connected using the library function. You can get a list of such packages with the following command
>(.packages())
Getting package information

Installing a new package (Internet connection required):
> install.packages("package_name")
Языки статистического программирования
2. Installing packages in R

Языки статистического программирования
Download an already installed package:
>library(package)
or
>require(имя_установленного_пакета)
When downloaded, the package may report various diagnostic information. You can suppress the output of these messages with the suppressPackageStartupMessages () function.
>suppressPackageStartupMessages(library(rvest))
3. Using Packages

Языки статистического программирования
Connect the ggplot2 package and apply its qplot function:
>library(ggplot2)
> qplot(carat, price, data = diamonds)
The exercise

Языки статистического программирования
Getting help that comes with the package A package can come with accompanying documentation (help), you can get it like this:
>help(package = "имя_пакета")
Package removal
>remove.packages("имя_пакета")
For example:
>remove.packages(«ggplot2")
s
package

Языки статистического программирования
Other functions for working with packages:
.libPaths() # returns the directory where the packages are installed
library() # listing installed packages
search() # listing downloaded packages

Языки статистического программирования
Data can be entered from the keyboard, imported from text files, from Microsoft Excel and Access.
1. Preparing data for R

Языки статистического программирования
Microsoft Excel is one of the most common programs for preparing data for R.
Before uploading to R, the Excel file is usually saved as a text file .txt or .csv
1. Подготовка данных для R

Языки статистического программирования
No empty cells – missing values are denoted as NA
Assign a name to each variable:
No spaces in names
Names must not start with dots or numbers
The file should be placed in the current working folder
Some data preparation rules

Языки статистического программирования
1. Подготовка данных для R
Рассмотрим чтение данных из текстового документа:
R может читать данные, сохраненные в текстовом (ASCII) файле.
Для этого используются три функции: read.table() (которая имеет два варианта:
read.csv() и read.csv2(),
scan() и read.fwf().
Например, если мы имеем файл data.txt, то для того чтобы его прочитать можно набрать:
mydata <-read.table ("dataf.txt")
В разных европейских странах, поскольку запятая является десятичной точкой, вместо этого следует использовать функцию read.csv2

Языки статистического программирования
Функция read.table()
File = "имя.txt": имя файла (или URL-ссылка)
Header = TRUE : есть ли в файле заголовки столбцов
Sep = = "\t" или sep = "," : разделитель значений в файле
"Рабочая лошадка" для загрузки данных
Основные аргументы:

Языки статистического программирования
An example of LOADING DATA
Iris Dataset
(archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris)
download.file() – downloading file
read.csv() – reading data in csv

Языки статистического программирования
Upload the file to R
>fileUrl <- "http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data"
>download.file(fileUrl, destfile="./iris.csv")
iris.data <- read.csv("./iris.csv") # iris.data became data frame

Языки статистического программирования
Первичный анализ в R
>head(iris.data, 1)
X5.1 X3.5 X1.4 X0.2 Iris.setosa
1 4.9 3.0 1.4 0.2 Iris-setosa
colnames(iris.data) <- c("Sepal.Length", "Sepal.Width",
"Petal.Length", "Petal.Width", "Species")

Языки статистического программирования
Saving a workspace
> save.image(file =
"pH_experiment.rda")

Языки статистического программирования
Downloading a file from the Internet
>source("http://www.openintro.org/stat/data/present.R")
>str(present)
>head(present)
>summary(present)
Birth data for boys and girls from 1940 to 2002 in the United States

Языки статистического программирования
4. The treatment of missing values
Consider the following example: suppose we have the result of a survey of the same seven employees. They were asked: how many hours they sleep on average, while one of the respondents refused to answer, another said "I do not know", and the third at the time of the survey was simply not in the office. So there was a missing data:
>h <- c(8, 10, NA, NA, 8, NA, 8)
> h [1] 8 10 NA NA 8 NA 8
From the example you can see that NA should be entered without quotes, and R is not at all embarrassed that among the numbers there is a" like " text

Языки статистического программирования
If we try to calculate the average value (the mean () function), we get:
>mean(h)
[1] NA
To calculate the average value not including NA, you can use
one of two ways:
>mean(h, na.rm=TRUE)
>[1] 8.5
>mean(na.omit(h))
>[1] 8.5
4. The treatment of missing values

Языки статистического программирования
4. Обработка пропущенных значений
Часто возникает ещё одна проблема: как сделать подстановку пропущенных данных, скажем, заменить все NA на среднюю по выборке.
Распространённое решение примерно следующее:
>h[is.na(h)] <- mean(h, na.rm=TRUE)
>h
>[1] 8.0 10.0 8.5 8.5 8.0 8.5 8.0
В левой части первого выражения осуществляется индексирование, то есть выбор нужных значений h таких, которые являются пропущенными (is.na()).
После того, как выражение выполнено, «старые» значения исчезают навсегда.

Языки статистического программирования
Какие источники данных для R вам известны?
Как в R считать текстовые файлы?
Как в R считать файлы из MS Excel?
Как в R считать интернет- файлы?
Как в R считать файлы баз данных?
Как в R привести исходные данные к аккуратному виду, пригодному для анализа?
Вопросы для самопроверки

Выводы по лекции 4
МЫ
УЗНАЛИ:
Языки статистического программирования
Какие источники данных можно использовать в R
Какие данные считаются пригодными к анализу в R
Как привести данные к аккуратному виду
Как скачать данные из файлов *.txt, Excel, Интернета и баз данных
Как работать с пропущенными значениями
Как задавать имена столбцам и строкам
МЫ
НАУЧИЛИСЬ:

Что такое пакет в R?
А. это программа, необходимая для установки языка R на компьютер
С. это коллекция функций, созданных для выполнения определенного класса задач, или коллекция таблиц с данными
В. это набор драйверов для управления ресурсами в среде R
D. это набор системных команд для управления ядром языка R
Языки статистического программирования

C.
>library(package)
D.
>insert.packages(name, repos = uri)
Как подключить установленный в R пакет? A.
>(.packages())
B.
>install.packages(name, repos = uri)
Языки статистического программирования