2  Veri Tipleri ve Yapıları

2.1 Veri Tipleri

R’da kulllanılan 5 farklı veri tipi vardır. Bu veri tipleri atomic vectörler olarak da bilinir. Atomic olması vektörlerin homojen olması anlamına gelmektedir. Yani vektör içerisinde aynı veri tipinden değerler yer alabilir. Veri tipleri;

  • numeric veya double (reel sayılar)

  • integer (tamsayılar)

  • complex (karmaşık sayılar)

  • character (metinsel ifadeler)

  • logical, TRUE ve FALSE (mantıksal)

typeof() veya class() fonksiyonları ile veri tipi öğrenilebilir.

Önemli

typeof() ve class() fonksiyonları, R programlama dilinde nesnelerin özelliklerini sorgulamak için kullanılır. Farklı amaçlara hizmet ederler ve bazı durumlarda farklı sonuçlar üretebilirler.

  • typeof() fonksiyonu, bir nesnenin temel veri türünü belirler. Örneğin, bir nesnenin karakter dizisi (string), sayı, liste, fonksiyon veya vektör gibi temel veri türlerinden hangisine ait olduğunu gösterir. Ancak, nesnenin özel sınıfını (class) ifade etmez. Örneğin, bir faktörün typeof() değeri “integer” olabilir.

  • class() fonksiyonu ise bir nesnenin özel sınıfını belirtir. Eğer bir nesne özel bir sınıfa aitse (örneğin, bir veri çerçevesi veya faktör), class() fonksiyonu bu özel sınıfın adını verir. Eğer nesne birden fazla sınıfa aitse, sınıflar bir sıra halinde listelenir.

Bu fonksiyonlar genellikle birlikte kullanılır çünkü bir nesnenin veri tipi ve sınıfı arasında farklılıklar olabilir. Örneğin, bir veri çerçevesi typeof() ile incelendiğinde list çıkabilir, çünkü veri çerçeveleri bir liste türündedir. Ancak, class() fonksiyonu bu nesnenin özel sınıfını, yani data.frame olarak gösterecektir. Bu farklılıklar, bir nesnenin hangi özelliklere sahip olduğunu daha iyi anlamak için kullanılabilir.

numeric

a <- 3.5
class(a)
[1] "numeric"
typeof(a) # typeof numeriklerin tipini double olarak gösterir.
[1] "double"
is.numeric(a) # verinin tipinin numerik olup olmadığı sorgulanır.
[1] TRUE

integer

b <- 5
class(b)
[1] "numeric"
is.integer(b)
[1] FALSE
c <- 6L # integer olması için sayının sağına L yazılır.
class(c)
[1] "integer"
is.integer(c)
[1] TRUE
class(as.integer(b)) # as. ile baslayan fonksiyonlar dönüşüm için kullanılır.
[1] "integer"

complex

z <- 4 + 2i
class(z)
[1] "complex"

character

d <- "R Programlama"
class(d)
[1] "character"
e <- "5.5"
class(e)
[1] "character"
class(as.numeric(e))
[1] "numeric"

logical

x <- TRUE
y <- FALSE
class(c(x,y))
[1] "logical"
as.integer(c(x,y)) # TRUE ve FALSE numeric olarak 1 ve 0 değerine karşılık gelir.
[1] 1 0

2.2 Veri Yapıları

https://app.dataquest.io/m/493/dataframes-in-r/1/introduction

2.2.1 Vektörler

  • R’daki en temel nesneler vektörlerdir.

  • Vektörler homojen yapıya sahiptir yani bütün elemanları aynı veri tipinde olmalıdır.

  • Vektörler tek boyutludur.

  • Bir vektör oluşturmak için kullanabilecek en temel fonksiyon c()’dir.

v <- c(1,4,7,2,5,8,3,6,9)

v[1] # 1. elemanını seçer
[1] 1
v[3] # 3. elemanını seçer
[1] 7
v[c(3,7)] # 3. ve 7. elemani secer
[1] 7 3
v[1:6] # 1. elemandan 6. elemana kadar secer
[1] 1 4 7 2 5 8
v[-2] # 2. elemani haric tutarak secer
[1] 1 7 2 5 8 3 6 9
length(v) # vektörün uzunluğunu gösterir
[1] 9
v2 <- c(v,12) # vektöre eleman ekleme
v2
 [1]  1  4  7  2  5  8  3  6  9 12
# : ile başlangıç ve bitiş değerleri belli olan vektörler yaratılabilir.

v3 <- 1:10
v3
 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10
v4 <- 11:20
v4
 [1] 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
# Vektörler ile matematiksel işlemler yapılabilir.

v3 + v4
 [1] 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30
v3 / v4
 [1] 0.09090909 0.16666667 0.23076923 0.28571429 0.33333333 0.37500000
 [7] 0.41176471 0.44444444 0.47368421 0.50000000
2 * v3 - v4
 [1] -9 -8 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1  0

Aşağıda vektörler ile birlikte sıklıkla kulanılan bazı fonksiyonlara yer verilmiştir.

2.2.1.1 seq

seq() fonksiyonu, ardışık sayı dizileri oluşturmak için kullanılır. Bu fonksiyon, başlangıç ve bitiş değerlerinin yanı sıra belirli bir artış veya azalış miktarını belirterek ardışık bir dizi oluşturmanızı sağlar.

seq() fonksiyonu genellikle üç temel parametre alır:

  1. from: Dizinin başlangıç değeri.

  2. to: Dizinin bitiş değeri.

  3. by: Opsiyonel olarak belirlenebilen artış/azalış miktarı.

seq(from = 5, to = 50, by =5) # 5 ile başlayan 50 ile biten 5şer artan vektör
 [1]  5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
seq(from = 5, to = 50, length = 7) # 5 ile başlayan 50 ile 7 elemanlı vektör
[1]  5.0 12.5 20.0 27.5 35.0 42.5 50.0
seq(5,1,-1) # 5 ile baslayıp 1'e kadar 1'er azaltarak vektor olusturma
[1] 5 4 3 2 1

2.2.1.2 rep

rep() fonksiyonu, R programlama dilinde tekrarlanan öğelerden oluşan vektörler oluşturmak için kullanılır. Bu fonksiyon, belirli bir öğenin veya öğelerin tekrarlanarak bir vektör oluşturulmasına izin verir.

rep() fonksiyonunun temel parametreleri şunlardır:

  • x: Tekrarlanacak öğelerin kendisi veya vektörü.

  • times: Tekrar sayısını belirten bir sayı veya vektör.

  • each: Her bir öğenin kaç kez tekrarlanacağını belirten bir sayı veya vektör.

  • length.out: çıktının istenen uzunluğu

# 8 tane 10 değeri olan vektör
rep(10,times = 8) 
[1] 10 10 10 10 10 10 10 10
# 1,2,3 vektörünün 4 defa tekrarlanması
rep(c(1,2,3), times = 4) 
 [1] 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3
# each argünmanı ile sıralı ve tekrarlı vektör
rep(c(1,2,3), each = 4)
 [1] 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3
# sadece ilk 4 elemanı verir
rep(1:4, each = 2, length.out = 4) 
[1] 1 1 2 2

2.2.1.3 all

all() fonksiyonu, R programlama dilinde bir mantıksal vektörün tüm elemanlarının TRUE olup olmadığını kontrol etmek için kullanılır. Eğer vektörde en az bir FALSE değer varsa, FALSE sonucunu verir. Eğer vektördeki tüm elemanlar TRUE ise, TRUE döndürür. Bu fonksiyon genellikle koşullu ifadelerde ve vektörlerin doğruluğunu kontrol etmek için kullanılır.

# Bir vektör oluşturalım
sayi_vektoru <- c(10, 20, 30, 40, 50)

# Tüm sayıların 0 ile 60 arasında olup olmadığını kontrol edelim
all(sayi_vektoru > 0 & sayi_vektoru < 60)
[1] TRUE
# vektördeki tüm elemanların şartı sağlayıp sağlamadıkları test edelim
all(sayi_vektoru > 30) 
[1] FALSE

2.2.1.4 any

any() fonksiyonu, R programlama dilinde bir mantıksal vektörün içinde en az bir tane TRUE değerinin olup olmadığını kontrol etmek için kullanılır. Eğer vektörde en az bir TRUE değer varsa, TRUE sonucunu verir. Eğer vektördeki tüm elemanlar FALSE ise, FALSE döndürür. Bu fonksiyon genellikle koşullu ifadelerde ve vektörlerin içeriğini kontrol etmek için kullanılır.

# vektördeki en az bir elemanın şartı sağlayıp sağlamadığı test edelim
any(sayi_vektoru) 
Warning in any(sayi_vektoru): 'double' tipinin argümanı mantıksala zorlanıyor
[1] TRUE
# Vektörde en az bir elemanın 10 olup olmadığını kontrol edelim
any(sayi_vektoru==10) 
[1] TRUE

2.2.1.5 unique

unique() fonksiyonu, R programlama dilinde bir vektördeki benzersiz (tekrar etmeyen) elemanları bulmak için kullanılır. Bu fonksiyon, vektördeki tekrarlanan elemanları kaldırarak yalnızca benzersiz elemanları içeren yeni bir vektör oluşturur. Bu fonksiyon, veri temizleme veya benzersiz değerlerin bulunması gibi durumlarda sıklıkla kullanılır.

# Tekrarlı gözlmeleri olan bir vektör oluşturalım
vektor <- rep(1:5,3)
vektor
 [1] 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5
unique(vektor) # tekrarlı gözlemler temizlenir
[1] 1 2 3 4 5

2.2.1.6 duplicated

duplicated() fonksiyonu, bir vektördeki tekrarlanan değerleri tespit etmek için kullanılır. Bu fonksiyon, bir vektördeki her bir elemanın önceki elemanlar arasında daha önce görülüp görülmediğini kontrol eder ve tekrar eden değerleri belirler. Bu fonksiyon, veri temizleme veya tekrarlanan değerlerin tespit edilmesi gereken durumlarda kullanışlıdır.

# tekrarlı gözlemlerin varlığını kontrol eder
duplicated(vektor) 
 [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE
[13]  TRUE  TRUE  TRUE
# tekrarlı gözlemleri listeler
vektor[duplicated(vektor)]
 [1] 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5

2.2.1.7 sort

sort() fonksiyonu, vektörleri sıralamak için kullanılır. Bu fonksiyon, sayısal veya karakter vektörlerin elemanlarını artan veya azalan sıraya göre sıralar.

sort(x, decreasing = FALSE)

Burada:

  • x, sıralanacak olan vektördür.

  • decreasing, sıralamanın azalan sırada olup olmayacağını belirleyen bir mantıksal değerdir (varsayılan olarak FALSE).

# Bir sayısal vektör oluşturalım
vektor <- c(5, 2, 8, 1, 4)

# küçükten büyüğe yani artan sıralama yapar.
sort(vektor)
[1] 1 2 4 5 8
# büyükten küçüğe yani azalan sıralama yapar.
sort(vektor,decreasing = TRUE) 
[1] 8 5 4 2 1
# Bir karakter vektörü oluşturalım
karakter_vektor <- c("elma", "armut", "muz", "kavun")

# karakter tipinideki vektörler alfabetik sıraya göre sıralanır
sort(karakter_vektor)
[1] "armut" "elma"  "kavun" "muz"  
sort(karakter_vektor,decreasing = TRUE) 
[1] "muz"   "kavun" "elma"  "armut"

2.2.1.8 is.na

is.na() fonksiyonu, R programlama dilinde bir vektördeki veya veri çerçevesindeki değerlerin NA (Not Available - Mevcut Değil) olup olmadığını kontrol etmek ve verilerin içinde eksik veya mevcut olmayan değerleri tespit etmek için kullanılır.için kullanılır. Her NA değeri için ilgili konumda TRUE, değilse FALSE döndürür. Veri temizleme ve analiz aşamalarında oldukça faydalıdır.

# Bir vektör oluşturalım
vektor <- c(1, 2, NA, 4, NA, 6)

# vektördeki elamanların NA olup olmadığını test eder.
is.na(vektor)
[1] FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE
# NA olmayan değerleri filtreleyelim
vektor[!is.na(vektor)]
[1] 1 2 4 6
# NA değerlerini bir başka değerle değiştirelim, örneğin 0 ile
vektor[is.na(vektor)] <- 0
vektor
[1] 1 2 0 4 0 6

2.2.1.9 which

which() fonksiyonu, belirli bir koşulu sağlayan veya belirli bir değere sahip olan elemanların konumlarını bulmak için kullanılır. Bu fonksiyon, bir vektörde veya bir koşulu karşılayan elemanların indislerini döndürür. Filtreleme veya koşullu indeksleme gibi durumlarda oldukça faydalıdır.

# Bir vektör oluşturalım
vektor <- c(10, 20, 30, 40, 50)

# 30'dan büyük olan elemanların indekslerini bulalım
which(vektor > 30)
[1] 4 5
vektor[which(vektor > 30)]
[1] 40 50
# vektördeki maximum elemanın posizyonunu gösterir
which.max(vektor)
[1] 5
# vektördeki minimum elemanın posizyonunu gösterir
which.min(vektor) 
[1] 1

2.2.1.10 Temel İstatistiksel Bazı Fonksiyonlar

(veri <- 1:10)
 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10
mean(veri, na.rm = TRUE) # aritmetik ortalama
[1] 5.5
median(veri) # medyan (ortanca)
[1] 5.5
sum(veri,na.rm = TRUE) # vektör toplamını verir
[1] 55
min(veri,na.rm = TRUE) # vektörün minimum değeri
[1] 1
max(veri,na.rm = TRUE) # vektörün maximum değeri
[1] 10
sd(veri,na.rm = TRUE) # standart sapma
[1] 3.02765
var(veri) # varyans
[1] 9.166667
summary(veri) # Özet istatistikler
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
   1.00    3.25    5.50    5.50    7.75   10.00 
quantile(veri) # Çeyreklikler
   0%   25%   50%   75%  100% 
 1.00  3.25  5.50  7.75 10.00

2.2.2 Matrisler

  • Matrisler, iki boyutlu yani satır ve sütunları olan atomik vektörlerdir.

  • matrix() fonksiyonu ile tanımlanmaktadır.

  • Vektörlerin birleştirilmesi ile de matrisler oluşturulabilir. rbind satır bazlı alt alta birleştirme, cbind ise sütun bazlı yanyana birleştirme yapar. Burada vektörlerin aynı boyutlarda olmasına dikkat edilmesi gerekir.

v1 <- c(3,4,6,8,5)
v2 <- c(4,8,4,7,1)
v3 <- c(2,2,5,4,6)
v4 <- c(4,7,5,2,5)

matris <- cbind(v1, v2, v3, v4)
matris
     v1 v2 v3 v4
[1,]  3  4  2  4
[2,]  4  8  2  7
[3,]  6  4  5  5
[4,]  8  7  4  2
[5,]  5  1  6  5
is.matrix(matris)
[1] TRUE
dim(matris) # matrisin boyutları
[1] 5 4
matrix(nrow = 3, ncol = 3, 1:9)
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    4    7
[2,]    2    5    8
[3,]    3    6    9
matrix(1:9, nrow = 3, ncol = 3, byrow = TRUE) # byrow satırlara göre oluşturur.
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    2    3
[2,]    4    5    6
[3,]    7    8    9
mat <- seq(3, 21, by = 2)
mat
 [1]  3  5  7  9 11 13 15 17 19 21
dim(mat) <- c(5,2)
mat
     [,1] [,2]
[1,]    3   13
[2,]    5   15
[3,]    7   17
[4,]    9   19
[5,]   11   21
matrix(c(1,2,3,11,22,33), nrow = 2, ncol = 3, byrow = TRUE)
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    2    3
[2,]   11   22   33
# normal dağılımdan 0 ortalamalı, 1 standart sapmalı 16 sayı üret
MA <- rnorm(16, 0, 1)
MA <- matrix(MA, nrow = 4, ncol = 4)

# normal dağılımdan 90 ortalamalı, 10 standart sapmalı 16 sayı üret
MB <- rnorm(16, 90, 10)
MB <- matrix(MB, nrow = 4, ncol = 4)

m <- rbind(MA, MB)
m
            [,1]       [,2]        [,3]         [,4]
[1,]  -0.3748002  1.4950461  -0.7424919  -0.03325295
[2,]   1.4452777  0.1407826  -1.1831743  -0.46561579
[3,]   0.4687181 -0.1273480  -1.1122357  -0.18963729
[4,]   0.9903942 -0.7573652  -0.8839939   0.33583136
[5,] 109.6742928 81.6316099 104.6287919 100.20530917
[6,]  79.2888193 88.2151467  80.2276266  96.61229873
[7,]  91.2523785 95.3955813 118.7780379  93.75090478
[8,]  80.9030694 79.2153554  80.7444857  90.49822854
# satır ve sütun isimlendirme
colnames(m) <- LETTERS[1:4]
rownames(m) <- tail(LETTERS,8)
m
            A          B           C            D
S  -0.3748002  1.4950461  -0.7424919  -0.03325295
T   1.4452777  0.1407826  -1.1831743  -0.46561579
U   0.4687181 -0.1273480  -1.1122357  -0.18963729
V   0.9903942 -0.7573652  -0.8839939   0.33583136
W 109.6742928 81.6316099 104.6287919 100.20530917
X  79.2888193 88.2151467  80.2276266  96.61229873
Y  91.2523785 95.3955813 118.7780379  93.75090478
Z  80.9030694 79.2153554  80.7444857  90.49822854
# Matris Elemanlarina Erismek
m[1,1] # 1. satır, 1.sütundak, eleman
[1] -0.3748002
m[4,2] # 4. satır, 2.sütundak, eleman
[1] -0.7573652
m[,2] # 2. sütun elemanları
         S          T          U          V          W          X          Y 
 1.4950461  0.1407826 -0.1273480 -0.7573652 81.6316099 88.2151467 95.3955813 
         Z 
79.2153554 
m[-3,] # 3. satır hariç tüm elemanlar
            A          B           C            D
S  -0.3748002  1.4950461  -0.7424919  -0.03325295
T   1.4452777  0.1407826  -1.1831743  -0.46561579
V   0.9903942 -0.7573652  -0.8839939   0.33583136
W 109.6742928 81.6316099 104.6287919 100.20530917
X  79.2888193 88.2151467  80.2276266  96.61229873
Y  91.2523785 95.3955813 118.7780379  93.75090478
Z  80.9030694 79.2153554  80.7444857  90.49822854
# köşegen matris oluşturma
diag(2,nrow=3)
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    2    0    0
[2,]    0    2    0
[3,]    0    0    2
diag(1,5) # 5*5 birim matris
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,]    1    0    0    0    0
[2,]    0    1    0    0    0
[3,]    0    0    1    0    0
[4,]    0    0    0    1    0
[5,]    0    0    0    0    1
# transpose
t(m)
            S          T          U          V         W        X         Y
A -0.37480019  1.4452777  0.4687181  0.9903942 109.67429 79.28882  91.25238
B  1.49504612  0.1407826 -0.1273480 -0.7573652  81.63161 88.21515  95.39558
C -0.74249191 -1.1831743 -1.1122357 -0.8839939 104.62879 80.22763 118.77804
D -0.03325295 -0.4656158 -0.1896373  0.3358314 100.20531 96.61230  93.75090
         Z
A 80.90307
B 79.21536
C 80.74449
D 90.49823
# matris ile işlemler

m1 <- matrix(1:4,nrow=2)
m2 <- matrix(5:8,nrow=2)

m1;m2
     [,1] [,2]
[1,]    1    3
[2,]    2    4
     [,1] [,2]
[1,]    5    7
[2,]    6    8
m1 + m2 # matris elemanları birebir toplanır
     [,1] [,2]
[1,]    6   10
[2,]    8   12
m1 / m2 # matris elemanları birebir toplanır
          [,1]      [,2]
[1,] 0.2000000 0.4285714
[2,] 0.3333333 0.5000000
m1 * m2 # matris elemanları birebir çarpılır
     [,1] [,2]
[1,]    5   21
[2,]   12   32
m1 %*% m2 # matris çarpımı
     [,1] [,2]
[1,]   23   31
[2,]   34   46
solve(m2) # matrisin tersi
     [,1] [,2]
[1,]   -4  3.5
[2,]    3 -2.5
rowSums(m1) # satır toplamları
[1] 4 6
rowMeans(m1) # satır ortalaması
[1] 2 3
colSums(m1) # sütun toplamları
[1] 3 7
colMeans(m1) # sütun ortalaması
[1] 1.5 3.5

2.2.3 Listeler

  • Listeler, birbirinden farklı veri tiplerine sahip vektörler, matrisler vb farklı objeleri birarada tutabilen yapılardır.

  • list() ile liste oluşturulur.

x <- c(3,5,7)
y <- letters[1:10]
z <- c(rep(TRUE,3),rep(FALSE,4))

list <- list(x,y,z)
list
[[1]]
[1] 3 5 7

[[2]]
 [1] "a" "b" "c" "d" "e" "f" "g" "h" "i" "j"

[[3]]
[1]  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
class(list) # listenin sınıfını verir
[1] "list"
str(list) # listenin yapısını verir
List of 3
 $ : num [1:3] 3 5 7
 $ : chr [1:10] "a" "b" "c" "d" ...
 $ : logi [1:7] TRUE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE ...
names(list) <- c("numeric","karakter","mantıksal") # liste isimlendirme
list
$numeric
[1] 3 5 7

$karakter
 [1] "a" "b" "c" "d" "e" "f" "g" "h" "i" "j"

$mantıksal
[1]  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
list$numeric
[1] 3 5 7
list$karakter
 [1] "a" "b" "c" "d" "e" "f" "g" "h" "i" "j"
list$mantıksal
[1]  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
list[[2]]
 [1] "a" "b" "c" "d" "e" "f" "g" "h" "i" "j"
list$numeric2 <- c(4:10) # listeye eleman ekleme
list
$numeric
[1] 3 5 7

$karakter
 [1] "a" "b" "c" "d" "e" "f" "g" "h" "i" "j"

$mantıksal
[1]  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE

$numeric2
[1]  4  5  6  7  8  9 10
list$numeric <- NULL # listeden eleman silme
list
$karakter
 [1] "a" "b" "c" "d" "e" "f" "g" "h" "i" "j"

$mantıksal
[1]  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE

$numeric2
[1]  4  5  6  7  8  9 10
unlist(list) # listeyi vektöre çevirir.
 karakter1  karakter2  karakter3  karakter4  karakter5  karakter6  karakter7 
       "a"        "b"        "c"        "d"        "e"        "f"        "g" 
 karakter8  karakter9 karakter10 mantıksal1 mantıksal2 mantıksal3 mantıksal4 
       "h"        "i"        "j"     "TRUE"     "TRUE"     "TRUE"    "FALSE" 
mantıksal5 mantıksal6 mantıksal7  numeric21  numeric22  numeric23  numeric24 
   "FALSE"    "FALSE"    "FALSE"        "4"        "5"        "6"        "7" 
 numeric25  numeric26  numeric27 
       "8"        "9"       "10"

2.2.4 dataframe

Veri çerçevesi (dataframe), her sütunun bir değişkenin değerlerini ve her satırın her sütundan bir değer kümesini içerdiği bir tablo veya iki boyutlu dizi benzeri bir yapıdır. Bir veri çerçevesinin özellikleri şunlardır:

  • Sütun adları boş olmamalıdır.

  • Satır adları benzersiz olmalıdır.

  • Bir veri çerçevesinde saklanan veriler sayısal, faktör veya karakter tipinde olabilir.

  • Her sütun aynı sayıda veri öğesi içermelidir.

data.frame() fonksiyonunu uygulayarak bir veri çerçevesi oluşturabiliriz.

# data.frame oluşturma
set.seed(12345)

data <- data.frame(
  row_num = 1:20,
  col1 = rnorm(20),
  col2 = runif(20), # uniform dağılımdam 20 gözlem üret
  col3 = rbinom(20,size=5,prob = 0.5), # binom dağılımdam 20 gözlem üret
  col4 = sample(c("TRUE","FALSE"),20,replace = TRUE),
  col5 = sample(c(rep(c("E","K"),8),rep(NA,4))),
  stringsAsFactors = TRUE # karakter olanlar faktör olarak değerlendirilsin
)

class(data)
[1] "data.frame"
head(data) # ilk 6 gözlemi gösterir
  row_num       col1      col2 col3  col4 col5
1       1  0.5855288 0.7821933    3 FALSE    E
2       2  0.7094660 0.4291988    2  TRUE    E
3       3 -0.1093033 0.9272740    5  TRUE    E
4       4 -0.4534972 0.7732432    3 FALSE    K
5       5  0.6058875 0.2596812    5  TRUE    E
6       6 -1.8179560 0.3212247    2  TRUE <NA>
tail(data) # son 6 gözlemi gösterir
   row_num       col1       col2 col3  col4 col5
15      15 -0.7505320 0.73249612    1 FALSE    K
16      16  0.8168998 0.49924102    3 FALSE    K
17      17 -0.8863575 0.72977197    4 FALSE    K
18      18 -0.3315776 0.08033604    3  TRUE <NA>
19      19  1.1207127 0.43553048    3 FALSE    K
20      20  0.2987237 0.23658045    1 FALSE    E
tail(data,10) # son 10 gözlemi gösterir
   row_num       col1       col2 col3  col4 col5
11      11 -0.1162478 0.96447029    3  TRUE    K
12      12  1.8173120 0.82730287    3  TRUE    E
13      13  0.3706279 0.31502824    2 FALSE <NA>
14      14  0.5202165 0.21302545    2  TRUE    K
15      15 -0.7505320 0.73249612    1 FALSE    K
16      16  0.8168998 0.49924102    3 FALSE    K
17      17 -0.8863575 0.72977197    4 FALSE    K
18      18 -0.3315776 0.08033604    3  TRUE <NA>
19      19  1.1207127 0.43553048    3 FALSE    K
20      20  0.2987237 0.23658045    1 FALSE    E
str(data) # tablonun yapısını gösterir
'data.frame':   20 obs. of  6 variables:
 $ row_num: int  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
 $ col1   : num  0.586 0.709 -0.109 -0.453 0.606 ...
 $ col2   : num  0.782 0.429 0.927 0.773 0.26 ...
 $ col3   : int  3 2 5 3 5 2 4 1 3 4 ...
 $ col4   : Factor w/ 2 levels "FALSE","TRUE": 1 2 2 1 2 2 2 1 2 2 ...
 $ col5   : Factor w/ 2 levels "E","K": 1 1 1 2 1 NA 1 NA 2 1 ...
summary(data) # tablonun özet istatistiklerini gösterir
    row_num           col1               col2              col3         col4   
 Min.   : 1.00   Min.   :-1.81796   Min.   :0.04346   Min.   :1.00   FALSE: 9  
 1st Qu.: 5.75   1st Qu.:-0.36206   1st Qu.:0.23069   1st Qu.:2.00   TRUE :11  
 Median :10.50   Median : 0.09471   Median :0.43236   Median :3.00             
 Mean   :10.50   Mean   : 0.07652   Mean   :0.46554   Mean   :2.85             
 3rd Qu.:15.25   3rd Qu.: 0.61194   3rd Qu.:0.74268   3rd Qu.:3.25             
 Max.   :20.00   Max.   : 1.81731   Max.   :0.96447   Max.   :5.00             
   col5  
 E   :8  
 K   :8  
 NA's:4  
         
         
         
# veri çerçevesinden belirli sütun/ları seçmek için $ veya [] kullanılır.
head(data$col1)
[1]  0.5855288  0.7094660 -0.1093033 -0.4534972  0.6058875 -1.8179560
head(data[,"col1"])
[1]  0.5855288  0.7094660 -0.1093033 -0.4534972  0.6058875 -1.8179560
# veri çerçevesinden belirli satır/ları seçmek için [] kullanılır.
data[1:2,] 
  row_num      col1      col2 col3  col4 col5
1       1 0.5855288 0.7821933    3 FALSE    E
2       2 0.7094660 0.4291988    2  TRUE    E
# 3. and 5. satır ile 2. ve 4. kolon
data[c(3,5),c(2,4)]
        col1 col3
3 -0.1093033    5
5  0.6058875    5
# koşula göre veriler seçilebilir
data$row_num > 12 # TRUE veya FALSE döner
 [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[13]  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE
data[data$row_num > 12,] # koşula göre satırlar döner
   row_num       col1       col2 col3  col4 col5
13      13  0.3706279 0.31502824    2 FALSE <NA>
14      14  0.5202165 0.21302545    2  TRUE    K
15      15 -0.7505320 0.73249612    1 FALSE    K
16      16  0.8168998 0.49924102    3 FALSE    K
17      17 -0.8863575 0.72977197    4 FALSE    K
18      18 -0.3315776 0.08033604    3  TRUE <NA>
19      19  1.1207127 0.43553048    3 FALSE    K
20      20  0.2987237 0.23658045    1 FALSE    E
# subset ile tablo filtrelenebilir.
subset(data, 
       row_num >= 10 & col4 == 'TRUE',
       select = c(row_num, col1, col2,col4))
   row_num       col1       col2 col4
10      10 -0.9193220 0.62554280 TRUE
11      11 -0.1162478 0.96447029 TRUE
12      12  1.8173120 0.82730287 TRUE
14      14  0.5202165 0.21302545 TRUE
18      18 -0.3315776 0.08033604 TRUE
# names veya colnames ile sütun isimleri elde edilir.
names(data)
[1] "row_num" "col1"    "col2"    "col3"    "col4"    "col5"   
colnames(data)
[1] "row_num" "col1"    "col2"    "col3"    "col4"    "col5"   
# vektör ile sütun seçimi
cols <- c("col1","col2","col5")
head(data[cols])
        col1      col2 col5
1  0.5855288 0.7821933    E
2  0.7094660 0.4291988    E
3 -0.1093033 0.9272740    E
4 -0.4534972 0.7732432    K
5  0.6058875 0.2596812    E
6 -1.8179560 0.3212247 <NA>
# sütun silme
data$col1 <- NULL
head(data)
  row_num      col2 col3  col4 col5
1       1 0.7821933    3 FALSE    E
2       2 0.4291988    2  TRUE    E
3       3 0.9272740    5  TRUE    E
4       4 0.7732432    3 FALSE    K
5       5 0.2596812    5  TRUE    E
6       6 0.3212247    2  TRUE <NA>
# sütun ekleme
data$col1 <- rnorm(20)
head(data)
  row_num      col2 col3  col4 col5       col1
1       1 0.7821933    3 FALSE    E  0.4768080
2       2 0.4291988    2  TRUE    E  0.8424486
3       3 0.9272740    5  TRUE    E -0.8903234
4       4 0.7732432    3 FALSE    K  0.7529609
5       5 0.2596812    5  TRUE    E  0.4452159
6       6 0.3212247    2  TRUE <NA>  0.4211062
# sütunları sıralama
head(data[c("row_num","col1","col2","col3","col4","col5")])
  row_num       col1      col2 col3  col4 col5
1       1  0.4768080 0.7821933    3 FALSE    E
2       2  0.8424486 0.4291988    2  TRUE    E
3       3 -0.8903234 0.9272740    5  TRUE    E
4       4  0.7529609 0.7732432    3 FALSE    K
5       5  0.4452159 0.2596812    5  TRUE    E
6       6  0.4211062 0.3212247    2  TRUE <NA>
# sıralama
head(data[order(data$col3),]) # artan
   row_num       col2 col3  col4 col5         col1
8        8 0.04345645    1 FALSE <NA> -0.896320181
15      15 0.73249612    1 FALSE    K  0.148543198
20      20 0.23658045    1 FALSE    E  0.240173186
2        2 0.42919882    2  TRUE    E  0.842448636
6        6 0.32122467    2  TRUE <NA>  0.421106220
13      13 0.31502824    2 FALSE <NA> -0.008925433
head(data[order(-data$row_num),]) # azalan
   row_num       col2 col3  col4 col5       col1
20      20 0.23658045    1 FALSE    E  0.2401732
19      19 0.43553048    3 FALSE    K  0.2583817
18      18 0.08033604    3  TRUE <NA> -0.1712566
17      17 0.72977197    4 FALSE    K  0.7884411
16      16 0.49924102    3 FALSE    K -0.3798679
15      15 0.73249612    1 FALSE    K  0.1485432
head(data[order(data$col3,-data$row_num),])
   row_num       col2 col3  col4 col5         col1
20      20 0.23658045    1 FALSE    E  0.240173186
15      15 0.73249612    1 FALSE    K  0.148543198
8        8 0.04345645    1 FALSE <NA> -0.896320181
14      14 0.21302545    2  TRUE    K -0.326216850
13      13 0.31502824    2 FALSE <NA> -0.008925433
6        6 0.32122467    2  TRUE <NA>  0.421106220
# kayıp gözlemler (missing values)
tail(is.na(data))
      row_num  col2  col3  col4  col5  col1
[15,]   FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[16,]   FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[17,]   FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[18,]   FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE
[19,]   FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[20,]   FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
tail(is.na(data$col5))
[1] FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE
data[is.na(data$col5),] # col5 NA olan satılar
   row_num       col2 col3  col4 col5         col1
6        6 0.32122467    2  TRUE <NA>  0.421106220
8        8 0.04345645    1 FALSE <NA> -0.896320181
13      13 0.31502824    2 FALSE <NA> -0.008925433
18      18 0.08033604    3  TRUE <NA> -0.171256569
data[!is.na(data$col5),] # col5 NA olmayan satılar
   row_num       col2 col3  col4 col5       col1
1        1 0.78219328    3 FALSE    E  0.4768080
2        2 0.42919882    2  TRUE    E  0.8424486
3        3 0.92727397    5  TRUE    E -0.8903234
4        4 0.77324322    3 FALSE    K  0.7529609
5        5 0.25968125    5  TRUE    E  0.4452159
7        7 0.06019516    4  TRUE    E  1.1495922
9        9 0.05505382    3  TRUE    K  0.8696714
10      10 0.62554280    4  TRUE    E  0.5059117
11      11 0.96447029    3  TRUE    K  0.3317020
12      12 0.82730287    3  TRUE    E  1.7399997
14      14 0.21302545    2  TRUE    K -0.3262169
15      15 0.73249612    1 FALSE    K  0.1485432
16      16 0.49924102    3 FALSE    K -0.3798679
17      17 0.72977197    4 FALSE    K  0.7884411
19      19 0.43553048    3 FALSE    K  0.2583817
20      20 0.23658045    1 FALSE    E  0.2401732
rowSums(is.na(data)) # satılardaki toplam kayıp gözlem sayısı
 [1] 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0
colSums(is.na(data)) # sütunlardaki toplam kayıp gözlem sayısı
row_num    col2    col3    col4    col5    col1 
      0       0       0       0       4       0 
sum(is.na(data)) # tablodaki toplam kayıp gözlem sayısı
[1] 4
complete.cases(data) # satırlarda eksik gözlemlerin durumu
 [1]  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE
[13] FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE
data[complete.cases(data),]
   row_num       col2 col3  col4 col5       col1
1        1 0.78219328    3 FALSE    E  0.4768080
2        2 0.42919882    2  TRUE    E  0.8424486
3        3 0.92727397    5  TRUE    E -0.8903234
4        4 0.77324322    3 FALSE    K  0.7529609
5        5 0.25968125    5  TRUE    E  0.4452159
7        7 0.06019516    4  TRUE    E  1.1495922
9        9 0.05505382    3  TRUE    K  0.8696714
10      10 0.62554280    4  TRUE    E  0.5059117
11      11 0.96447029    3  TRUE    K  0.3317020
12      12 0.82730287    3  TRUE    E  1.7399997
14      14 0.21302545    2  TRUE    K -0.3262169
15      15 0.73249612    1 FALSE    K  0.1485432
16      16 0.49924102    3 FALSE    K -0.3798679
17      17 0.72977197    4 FALSE    K  0.7884411
19      19 0.43553048    3 FALSE    K  0.2583817
20      20 0.23658045    1 FALSE    E  0.2401732
data[!complete.cases(data),]
   row_num       col2 col3  col4 col5         col1
6        6 0.32122467    2  TRUE <NA>  0.421106220
8        8 0.04345645    1 FALSE <NA> -0.896320181
13      13 0.31502824    2 FALSE <NA> -0.008925433
18      18 0.08033604    3  TRUE <NA> -0.171256569
na.omit(data) # NA olan satırları siler.
   row_num       col2 col3  col4 col5       col1
1        1 0.78219328    3 FALSE    E  0.4768080
2        2 0.42919882    2  TRUE    E  0.8424486
3        3 0.92727397    5  TRUE    E -0.8903234
4        4 0.77324322    3 FALSE    K  0.7529609
5        5 0.25968125    5  TRUE    E  0.4452159
7        7 0.06019516    4  TRUE    E  1.1495922
9        9 0.05505382    3  TRUE    K  0.8696714
10      10 0.62554280    4  TRUE    E  0.5059117
11      11 0.96447029    3  TRUE    K  0.3317020
12      12 0.82730287    3  TRUE    E  1.7399997
14      14 0.21302545    2  TRUE    K -0.3262169
15      15 0.73249612    1 FALSE    K  0.1485432
16      16 0.49924102    3 FALSE    K -0.3798679
17      17 0.72977197    4 FALSE    K  0.7884411
19      19 0.43553048    3 FALSE    K  0.2583817
20      20 0.23658045    1 FALSE    E  0.2401732
Not

tibble, Hadley Wickham tarafından geliştirilen ve dplyr paketi ile sıkça kullanılan bir veri yapısıdır. tibble, data.frame’e benzerdir, ancak bazı önemli farklar vardır. tibble, daha düzenli ve okunabilir bir çıktı üretir ve bazı varsayılan davranışları data.frame’den farklıdır. Modern data.frame olarak tanımlanmaktadır.

# tibble örneği
library(tibble)

ogrenciler_tibble <- tribble(
  ~Ad,     ~Yas, ~Cinsiyet,
  "Ali",   20,   "Erkek",
  "Ayşe",  22,   "Kadın",
  "Mehmet", 21,  "Erkek",
  "Zeynep", 23,  "Kadın"
)

# tibble'ı görüntüleme
print(ogrenciler_tibble)
# A tibble: 4 x 3
  Ad       Yas Cinsiyet
  <chr>  <dbl> <chr>   
1 Ali       20 Erkek   
2 Ayşe      22 Kadın   
3 Mehmet    21 Erkek   
4 Zeynep    23 Kadın

Yukarıdaki örnekte, “ogrenciler_tibble” adında bir tibble oluşturuldu. tibble, sütun adlarını ve içeriği daha okunabilir bir şekilde görüntüler ve sütunların başlık ve veri tipi (~Ad, ~Yas, ~Cinsiyet) gibi özelliklerini korur.

Hem dataframe hem de tibble veri analizi ve işleme işlemlerinde kullanışlıdır. Hangi veri yapısını kullanacağınız, projenizin gereksinimlerine ve kişisel tercihinize bağlıdır. Özellikle veri analizi için dplyr gibi paketlerle çalışırken tibble tercih edilir.

2.2.5 Faktörler

  • Faktörler, verileri kategorilere ayırmak ve düzeyler halinde depolamak için kullanılan veri nesneleridir. Hem karakter hem de tam sayıları depolayabilirler.

  • “Erkek,”Kadın” ve Doğru, Yanlış vb. gibi istatistiksel modelleme için veri analizinde faydalıdırlar.

  • Faktörler, girdi olarak bir vektör alınarak factor() işlevi kullanılarak oluşturulur.

data <- c(rep("erkek",5),rep("kadın",7))
print(data)
 [1] "erkek" "erkek" "erkek" "erkek" "erkek" "kadın" "kadın" "kadın" "kadın"
[10] "kadın" "kadın" "kadın"
is.factor(data)
[1] FALSE
# veriyi faktöre çevirme
factor_data <- factor(data)

print(factor_data)
 [1] erkek erkek erkek erkek erkek kadın kadın kadın kadın kadın kadın kadın
Levels: erkek kadın
print(is.factor(factor_data))
[1] TRUE
as.numeric(factor_data)
 [1] 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2
# data frame için vektörler oluşturalım
boy <- c(132,151,162,139,166,147,122)
kilo <- c(48,49,66,53,67,52,40)
cinsiyet <- c("erkek","erkek","kadın","kadın","erkek","kadın","erkek")

# data frame
df <- data.frame(boy,kilo,cinsiyet)
str(df)
'data.frame':   7 obs. of  3 variables:
 $ boy     : num  132 151 162 139 166 147 122
 $ kilo    : num  48 49 66 53 67 52 40
 $ cinsiyet: chr  "erkek" "erkek" "kadın" "kadın" ...
df$cinsiyet <- factor(cinsiyet)
str(df)
'data.frame':   7 obs. of  3 variables:
 $ boy     : num  132 151 162 139 166 147 122
 $ kilo    : num  48 49 66 53 67 52 40
 $ cinsiyet: Factor w/ 2 levels "erkek","kadın": 1 1 2 2 1 2 1
print(is.factor(df$cinsiyet))
[1] TRUE
# cinsiyet kolononun seviyeleri
print(df$cinsiyet)
[1] erkek erkek kadın kadın erkek kadın erkek
Levels: erkek kadın
# seviyelerin sırası değiştirilebilir.

df2 <- c(rep("düşük",4),rep("orta",5),rep("yüksek",2))

factor_df2 <- factor(df2)
print(factor_df2)
 [1] düşük  düşük  düşük  düşük  orta   orta   orta   orta   orta   yüksek
[11] yüksek
Levels: düşük orta yüksek
order_df2 <- factor(factor_df2,levels = c("yüksek","orta","düşük"))
print(order_df2)
 [1] düşük  düşük  düşük  düşük  orta   orta   orta   orta   orta   yüksek
[11] yüksek
Levels: yüksek orta düşük
# ordered=TRUE ile seviyelerin sıralı olduğu ifade edilir
order_df2 <- factor(factor_df2,levels = c("yüksek","orta","düşük"),ordered = TRUE)
print(order_df2)
 [1] düşük  düşük  düşük  düşük  orta   orta   orta   orta   orta   yüksek
[11] yüksek
Levels: yüksek < orta < düşük