Rozdział 2 - Podstawy pracy z R

Kody z rozdziału 2. Podstawy pracy z R ,,Przewodnika po programie R’’ wydanie 4.

Aby zainstalować i włączyć pakiet Przewodnik wykonaj poniższe dwie liniki.

devtools::install_github("pbiecek/PrzewodnikPakiet")
library("Przewodnik")

Rozdział 2.1

auta <- read.table("http://www.biecek.pl/R/auta.csv", 
        sep = ";", header = TRUE)
head(auta)

##     Marka Model  Cena KM Pojemnosc Przebieg  Paliwo Produkcja
## 1 Peugeot   206  8799 60      1100    85000 benzyna      2003
## 2 Peugeot   206 15500 60      1124   114000 benzyna      2005
## 3 Peugeot   206 11900 90      1997   215000  diesel      2003
## 4 Peugeot   206 10999 70      1868   165000  diesel      2003
## 5 Peugeot   206 11900 70      1398   146000  diesel      2005
## 6 Peugeot   206 19900 70      1398    86400  diesel      2006

Rozdział 2.2.1

c(2, 3, 5, 7, 11, 13, 17)

## [1]  2  3  5  7 11 13 17

-3:3

## [1] -3 -2 -1  0  1  2  3

seq(from = 0, to = 100, by = 11)

##  [1]  0 11 22 33 44 55 66 77 88 99

month.name

##  [1] "January"   "February"  "March"     "April"     "May"      
##  [6] "June"      "July"      "August"    "September" "October"  
## [11] "November"  "December"

LETTERS

##  [1] "A" "B" "C" "D" "E" "F" "G" "H" "I" "J" "K" "L" "M" "N" "O" "P" "Q"
## [18] "R" "S" "T" "U" "V" "W" "X" "Y" "Z"

LETTERS[ 5:10 ]

## [1] "E" "F" "G" "H" "I" "J"

LETTERS[ c(1, 2, 9:14) ]

## [1] "A" "B" "I" "J" "K" "L" "M" "N"

co_drugi <- seq(from = 1, to = length(LETTERS), by = 2)
LETTERS[ co_drugi ]

##  [1] "A" "C" "E" "G" "I" "K" "M" "O" "Q" "S" "U" "W" "Y"

month.name[ -(5:9) ]

## [1] "January"  "February" "March"    "April"    "October"  "November"
## [7] "December"

wartosc <- c(pion = 1, skoczek = 3, goniec = 3, 
             wieza = 5, hetman = 9, krol = Inf)
wartosc[ c("goniec", "wieza") ]

## goniec  wieza 
##      3      5

wartosc[ 6:1 ]

##    krol  hetman   wieza  goniec skoczek    pion 
##     Inf       9       5       3       3       1

wartosc[ wartosc < 6 ]

##    pion skoczek  goniec   wieza 
##       1       3       3       5

wartosc[ c(4,5) ] <- c(6,7)
wartosc

##    pion skoczek  goniec   wieza  hetman    krol 
##       1       3       3       6       7     Inf

wartosc <- c(wartosc, nowa_bierka = 5)

Rozdział 2.2.2

library("Przewodnik")
head(koty_ptaki)

##   gatunek waga dlugosc predkosc habitat zywotnosc druzyna
## 1  Tygrys  300     2.5       60    Azja        25     Kot
## 2     Lew  200     2.0       80  Afryka        29     Kot
## 3  Jaguar  100     1.7       90 Ameryka        15     Kot
## 4    Puma   80     1.7       70 Ameryka        13     Kot
## 5 Leopard   70     1.4       85    Azja        21     Kot
## 6  Gepard   60     1.4      115  Afryka        12     Kot

koty_ptaki[ c(1, 3, 5) , ]

##   gatunek waga dlugosc predkosc habitat zywotnosc druzyna
## 1  Tygrys  300     2.5       60    Azja        25     Kot
## 3  Jaguar  100     1.7       90 Ameryka        15     Kot
## 5 Leopard   70     1.4       85    Azja        21     Kot

koty_ptaki[ c(1, 3, 5) , 2:5]

##   waga dlugosc predkosc habitat
## 1  300     2.5       60    Azja
## 3  100     1.7       90 Ameryka
## 5   70     1.4       85    Azja

koty_ptaki[ koty_ptaki[,"predkosc"] > 100, 
            c("gatunek", "predkosc", "dlugosc")]

##           gatunek predkosc dlugosc
## 6          Gepard      115     1.4
## 8          Jerzyk      170     0.2
## 10  Orzel przedni      160     0.9
## 11 Sokol wedrowny      110     0.5
## 13       Albatros      120     0.8

koty_ptaki[, "predkosc"]

##  [1]  60  80  90  70  85 115  65 170  70 160 110 100 120

koty_ptaki$predkosc

##  [1]  60  80  90  70  85 115  65 170  70 160 110 100 120

koty_ptaki$predkosc_mile <- koty_ptaki$predkosc * 1.6
head(koty_ptaki, 2)

##   gatunek waga dlugosc predkosc habitat zywotnosc druzyna predkosc_mile
## 1  Tygrys  300     2.5       60    Azja        25     Kot            96
## 2     Lew  200     2.0       80  Afryka        29     Kot           128

Rozdział 2.2.3

l <- list(liczby = 1:5, litery = LETTERS, logika = c(TRUE, TRUE, TRUE, FALSE))
l

## $liczby
## [1] 1 2 3 4 5
## 
## $litery
##  [1] "A" "B" "C" "D" "E" "F" "G" "H" "I" "J" "K" "L" "M" "N" "O" "P" "Q"
## [18] "R" "S" "T" "U" "V" "W" "X" "Y" "Z"
## 
## $logika
## [1]  TRUE  TRUE  TRUE FALSE

l[[2]]

##  [1] "A" "B" "C" "D" "E" "F" "G" "H" "I" "J" "K" "L" "M" "N" "O" "P" "Q"
## [18] "R" "S" "T" "U" "V" "W" "X" "Y" "Z"

l[["logika"]]

## [1]  TRUE  TRUE  TRUE FALSE

l$liczby

## [1] 1 2 3 4 5

Rozdział 2.3

library("Przewodnik")
head(daneSoc, 2)

##   wiek wyksztalcenie st.cywilny      plec             praca
## 1   70      zawodowe  w zwiazku mezczyzna uczen lub pracuje
## 2   66      zawodowe  w zwiazku   kobieta uczen lub pracuje
##   cisnienie.skurczowe cisnienie.rozkurczowe
## 1                 143                    83
## 2                 123                    80

Rozdział 2.3.1

range(daneSoc$wiek)

## [1] 22 75

mean(daneSoc$wiek)

## [1] 43.16176

mean(daneSoc$wiek, trim=0.2)

## [1] 42.58065

median(daneSoc$wiek)

## [1] 45

summary(daneSoc$wiek)

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   22.00   30.00   45.00   43.16   53.00   75.00

sd(daneSoc$wiek)

## [1] 13.8471

library("e1071")
kurtosis(daneSoc$wiek)

## [1] -0.9558479

skewness(daneSoc$wiek)

## [1] 0.233151

quantile(daneSoc$wiek, c(0.1, 0.25, 0.5, 0.75, 0.9))

##  10%  25%  50%  75%  90% 
## 26.0 30.0 45.0 53.0 62.4

cor(daneSoc[,c(1,6,7)])

##                              wiek cisnienie.skurczowe
## wiek                   1.00000000         -0.02765239
## cisnienie.skurczowe   -0.02765239          1.00000000
## cisnienie.rozkurczowe -0.08313656          0.67852707
##                       cisnienie.rozkurczowe
## wiek                            -0.08313656
## cisnienie.skurczowe              0.67852707
## cisnienie.rozkurczowe            1.00000000

Rozdział 2.3.2

table(daneSoc$wyksztalcenie)

## 
## podstawowe    srednie     wyzsze   zawodowe 
##         93         55         34         22

table(daneSoc$wyksztalcenie, daneSoc$praca)

##             
##              nie pracuje uczen lub pracuje
##   podstawowe          22                71
##   srednie             16                39
##   wyzsze               6                28
##   zawodowe             8                14

summary(daneSoc$wyksztalcenie)

## podstawowe    srednie     wyzsze   zawodowe 
##         93         55         34         22

summary(daneSoc[,1:4])

##       wiek          wyksztalcenie     st.cywilny         plec    
##  Min.   :22.00   podstawowe:93    singiel  :120   kobieta  : 55  
##  1st Qu.:30.00   srednie   :55    w zwiazku: 84   mezczyzna:149  
##  Median :45.00   wyzsze    :34                                   
##  Mean   :43.16   zawodowe  :22                                   
##  3rd Qu.:53.00                                                   
##  Max.   :75.00

Rozdział 2.4

library("Przewodnik")
tab <- table( daneSoc$wyksztalcenie )
barplot(tab, horiz = TRUE, las = 1)

tab2 <- table( daneSoc$plec, daneSoc$wyksztalcenie )
barplot(tab2, las=1, beside = TRUE)
legend("topright",c("kobieta","mezczyzna"),fill=c("grey","black"))

hist(daneSoc$wiek, breaks = 15, main="Histogram wieku", las=1,
     ylab="Liczba", xlab="Wiek")

hist(daneSoc$wiek, breaks = 15, col="grey", border="white", las=1, 
     probability = TRUE, ylab="Czestosc", xlab="Wiek")

boxplot(daneSoc$cisnienie.rozk, daneSoc$cisnienie.skur,
        horizontal = TRUE, names = c("Skurczowe","Rozkurczowe"))

boxplot(wiek~wyksztalcenie, data = daneSoc, varwidth=TRUE,  
    col="lightgrey", ylab="Wiek", las=1)

plot(density(daneSoc$wiek), main="Rozklad wieku")

plot(density(daneSoc$wiek, bw=1), main="Rozklad wieku",type="h")

plot(ecdf(daneSoc$wiek), main="Dystrybuanta wieku")

mezczyzni <- filter(daneSoc, plec == "mezczyzna")
kobiety   <- filter(daneSoc, plec == "kobieta")
plot(ecdf(mezczyzni$wiek), main="Wiek / plec", pch=21)
plot(ecdf(kobiety$wiek), add=TRUE, col = "grey")

library("car")
sp(cisnienie.rozkurczowe~cisnienie.skurczowe, data=daneSoc, 
   smooth=FALSE, reg.line=FALSE, pch=19)

sp(cisnienie.rozkurczowe~cisnienie.skurczowe|plec, data=daneSoc, 
   smooth=FALSE, lwd=3, pch=c(19,17))

mosaicplot(~wyksztalcenie, data=daneSoc, main="", 
           border="white")

mosaicplot(~wyksztalcenie+praca, data=daneSoc, border="white", col=c("grey40", "grey70"))

Rozdział 2.5

library("dplyr")
tylkoCorsa <- filter(auta, Model == "Corsa")
head(tylkoCorsa)

##   Marka Model  Cena  KM Pojemnosc Przebieg  Paliwo Produkcja
## 1  Opel Corsa 13450  70      1248   190000  diesel      2004
## 2  Opel Corsa 25990  75      1300    84000  diesel      2008
## 3  Opel Corsa 17990  80      1229    48606 benzyna      2007
## 4  Opel Corsa 23999  60       998    63000 benzyna      2009
## 5  Opel Corsa 16500 101      1700   118000  diesel      2006
## 6  Opel Corsa 27900  80      1229    73500 benzyna      2007

tylkoCorsa <- filter(auta, Model == "Corsa", Produkcja == 2010, Paliwo == "diesel")
head(tylkoCorsa)

##   Marka Model     Cena KM Pojemnosc Przebieg Paliwo Produkcja
## 1  Opel Corsa 49050.00 75      1300      100 diesel      2010
## 2  Opel Corsa 47202.34 76      1300    53000 diesel      2010
## 3  Opel Corsa 37900.00 95      1248     8300 diesel      2010
## 4  Opel Corsa 12200.00 75      1248    11378 diesel      2010
## 5  Opel Corsa 34900.00 95      1300    24000 diesel      2010
## 6  Opel Corsa 37900.00 75      1248    18500 diesel      2010

Rozdział 2.5.2

trzyKolumny <- select(auta, Marka, Model, Cena)
head(trzyKolumny)

##     Marka Model  Cena
## 1 Peugeot   206  8799
## 2 Peugeot   206 15500
## 3 Peugeot   206 11900
## 4 Peugeot   206 10999
## 5 Peugeot   206 11900
## 6 Peugeot   206 19900

head(select(auta, starts_with("M")))

##     Marka Model
## 1 Peugeot   206
## 2 Peugeot   206
## 3 Peugeot   206
## 4 Peugeot   206
## 5 Peugeot   206
## 6 Peugeot   206

Rozdział 2.5.3

autaZWiekiem <- mutate(auta,
                       Wiek = 2013 - Produkcja,
                       PrzebiegNaRok = round(Przebieg/Wiek))
head(select(autaZWiekiem,Marka, Model,  Cena, Paliwo, Wiek, PrzebiegNaRok))

##     Marka Model  Cena  Paliwo Wiek PrzebiegNaRok
## 1 Peugeot   206  8799 benzyna   10          8500
## 2 Peugeot   206 15500 benzyna    8         14250
## 3 Peugeot   206 11900  diesel   10         21500
## 4 Peugeot   206 10999  diesel   10         16500
## 5 Peugeot   206 11900  diesel    8         18250
## 6 Peugeot   206 19900  diesel    7         12343

Rozdział 2.5.4

posortowaneAuta <- arrange(auta, Model, Cena)
head(posortowaneAuta)

##     Marka Model    Cena KM Pojemnosc Przebieg      Paliwo Produkcja
## 1 Peugeot   206 6330.70 90      1997    90000      diesel      2004
## 2 Peugeot   206 6599.00 70      1398   277000      diesel      2004
## 3 Peugeot   206 6900.00 90      1997   132000      diesel      2004
## 4 Peugeot   206 7900.00 88      1360   114000     benzyna      2004
## 5 Peugeot   206 8469.45 60      1124    77800     benzyna      2005
## 6 Peugeot   206 8500.00 60      1124   117000 benzyna+LPG      2004

posortowaneAuta <- arrange(auta, Model, desc(Cena))
tylkoKia <- filter(auta, Marka == "Kia")
posortowane <- arrange(tylkoKia, Cena)
czteryKolumny <- select(posortowane, Model, Cena, Przebieg, Produkcja)
head(czteryKolumny, 4)

##   Model    Cena Przebieg Produkcja
## 1 Cee'd  1026.6    28000      2008
## 2 Cee'd 13900.0   129000      2009
## 3 Cee'd 14700.0    34000      2009
## 4 Cee'd 14900.0   158500      2005

Rozdział 2.5.5

head(
  select( 
    arrange(
      filter(auta, 
             Marka == "Kia"), 
      Cena), 
    Model, Cena, Przebieg, Produkcja)
  , 4)

##   Model    Cena Przebieg Produkcja
## 1 Cee'd  1026.6    28000      2008
## 2 Cee'd 13900.0   129000      2009
## 3 Cee'd 14700.0    34000      2009
## 4 Cee'd 14900.0   158500      2005

auta %>% 
  filter(Marka == "Kia") %>% 
  arrange(Cena) %>% 
  select(Model, Cena, Przebieg, Produkcja) -> 
  posortowane
head(posortowane)

##   Model     Cena Przebieg Produkcja
## 1 Cee'd  1026.60    28000      2008
## 2 Cee'd 13900.00   129000      2009
## 3 Cee'd 14700.00    34000      2009
## 4 Cee'd 14900.00   158500      2005
## 5 Cee'd 16900.00     9900      2010
## 6 Cee'd 18803.89    15000      2010

auta %>% 
    lm(Cena~Przebieg, data = .) %>% 
    summary()

## 
## Call:
## lm(formula = Cena ~ Przebieg, data = .)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
##  -40291  -13437   -3639    5809 3947024 
## 
## Coefficients:
##               Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)  4.388e+04  3.693e+03  11.883  < 2e-16 ***
## Przebieg    -9.166e-02  2.856e-02  -3.209  0.00135 ** 
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 82640 on 2398 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.004277,   Adjusted R-squared:  0.003862 
## F-statistic:  10.3 on 1 and 2398 DF,  p-value: 0.001348

Rozdział 2.5.6

auta %>%
  summarise(sredniaCena = mean(Cena),
            medianaPrzebiegu = median(Przebieg),
            sredniWiek = mean(2013 - Produkcja),
            liczba = n())

##   sredniaCena medianaPrzebiegu sredniWiek liczba
## 1    33340.38           122000   6.638333   2400

auta %>%
  select(Marka, Cena, Przebieg, Model) %>%
  group_by(Marka) %>%
  mutate(Przebieg = Przebieg/mean(Przebieg, na.rm=TRUE))

## Source: local data frame [2,400 x 4]
## Groups: Marka [6]
## 
##      Marka  Cena  Przebieg  Model
##     <fctr> <dbl>     <dbl> <fctr>
## 1  Peugeot  8799 0.6712017    206
## 2  Peugeot 15500 0.9001999    206
## 3  Peugeot 11900 1.6977455    206
## 4  Peugeot 10999 1.3029209    206
## 5  Peugeot 11900 1.1528876    206
## 6  Peugeot 19900 0.6822568    206
## 7  Peugeot 16400 1.1844736    206
## 8  Peugeot 13900 1.0344403    206
## 9  Peugeot 13900 1.2555420    206
## 10 Peugeot 18400 0.4501000    206
## # ... with 2,390 more rows

auta %>%
  group_by(Marka) %>%
  summarise(sredniaCena = mean(Cena),
            medianaPrzebiegu = median(Przebieg),
            sredniWiek = mean(2013 - Produkcja),
            liczba = n())

## # A tibble: 6 × 5
##        Marka sredniaCena medianaPrzebiegu sredniWiek liczba
##       <fctr>       <dbl>            <dbl>      <dbl>  <int>
## 1       Audi    59891.57         150452.5      6.550    200
## 2       Fiat    15772.33          75000.0      6.330    200
## 3        Kia    36982.64          42850.0      3.980    200
## 4       Opel    33590.74         120550.0      6.615    800
## 5    Peugeot    17388.51         127750.0      8.165    400
## 6 Volkswagen    39432.69         146448.0      6.670    600

auta %>%
  group_by(Marka) %>%
  summarise(sredniaCena = mean(Cena),
            medianaPrzebiegu = median(Przebieg),
            sredniWiek = mean(2013 - Produkcja),
            liczba = n()) %>%
  arrange(sredniaCena)

## # A tibble: 6 × 5
##        Marka sredniaCena medianaPrzebiegu sredniWiek liczba
##       <fctr>       <dbl>            <dbl>      <dbl>  <int>
## 1       Fiat    15772.33          75000.0      6.330    200
## 2    Peugeot    17388.51         127750.0      8.165    400
## 3       Opel    33590.74         120550.0      6.615    800
## 4        Kia    36982.64          42850.0      3.980    200
## 5 Volkswagen    39432.69         146448.0      6.670    600
## 6       Audi    59891.57         150452.5      6.550    200

Rozdział 2.5.7

library("eurostat")
tsdtr210 <- get_eurostat("tsdtr210")
head(tsdtr210)

## # A tibble: 6 × 5
##     unit vehicle    geo       time values
##   <fctr>  <fctr> <fctr>     <date>  <dbl>
## 1     PC BUS_TOT     AT 1990-01-01   11.0
## 2     PC BUS_TOT     BE 1990-01-01   10.6
## 3     PC BUS_TOT     CH 1990-01-01    3.7
## 4     PC BUS_TOT     DE 1990-01-01    9.1
## 5     PC BUS_TOT     DK 1990-01-01   11.3
## 6     PC BUS_TOT     EL 1990-01-01   32.4

library("tidyr")
szeroka <- spread(tsdtr210, time, values)
szeroka %>% filter(geo == "PL")

## # A tibble: 3 × 28
##     unit vehicle    geo `1990-01-01` `1991-01-01` `1992-01-01`
##   <fctr>  <fctr> <fctr>        <dbl>        <dbl>        <dbl>
## 1     PC BUS_TOT     PL         28.1         25.6         24.4
## 2     PC     CAR     PL         41.3         49.8         55.3
## 3     PC     TRN     PL         30.6         24.6         20.3
## # ... with 22 more variables: `1993-01-01` <dbl>, `1994-01-01` <dbl>,
## #   `1995-01-01` <dbl>, `1996-01-01` <dbl>, `1997-01-01` <dbl>,
## #   `1998-01-01` <dbl>, `1999-01-01` <dbl>, `2000-01-01` <dbl>,
## #   `2001-01-01` <dbl>, `2002-01-01` <dbl>, `2003-01-01` <dbl>,
## #   `2004-01-01` <dbl>, `2005-01-01` <dbl>, `2006-01-01` <dbl>,
## #   `2007-01-01` <dbl>, `2008-01-01` <dbl>, `2009-01-01` <dbl>,
## #   `2010-01-01` <dbl>, `2011-01-01` <dbl>, `2012-01-01` <dbl>,
## #   `2013-01-01` <dbl>, `2014-01-01` <dbl>

szeroka2 <- spread(tsdtr210, geo, values)
szeroka2 %>% filter(time == "2010-01-01")

## # A tibble: 3 × 38
##     unit vehicle       time    AT    BE    CH    DE    DK    EL    ES
##   <fctr>  <fctr>     <date> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1     PC BUS_TOT 2010-01-01  10.6  12.7   5.1     6  10.6  17.3  12.3
## 2     PC     CAR 2010-01-01  78.4  79.7  77.3    86  79.7  81.6  82.3
## 3     PC     TRN 2010-01-01  11.0   7.7  17.6     8   9.8   1.1   5.4
## # ... with 28 more variables: FI <dbl>, FR <dbl>, HU <dbl>, IE <dbl>,
## #   IT <dbl>, LU <dbl>, PL <dbl>, SE <dbl>, SI <dbl>, TR <dbl>, UK <dbl>,
## #   CY <dbl>, IS <dbl>, MT <dbl>, PT <dbl>, CZ <dbl>, SK <dbl>, BG <dbl>,
## #   HR <dbl>, LV <dbl>, NO <dbl>, RO <dbl>, EE <dbl>, MK <dbl>,
## #   EU27 <dbl>, EU28 <dbl>, LT <dbl>, NL <dbl>

Rozdział 2.5.8

szeroka %>% 
  gather(rok, wartosc, -geo, -vehicle) %>%
  tail()

## # A tibble: 6 × 4
##   vehicle    geo        rok wartosc
##    <fctr> <fctr>      <chr>   <chr>
## 1     TRN     EE 2014-01-01     1.9
## 2     TRN     MK 2014-01-01     0.9
## 3     TRN   EU27 2014-01-01     7.6
## 4     TRN   EU28 2014-01-01     7.6
## 5     TRN     LT 2014-01-01       1
## 6     TRN     NL 2014-01-01     9.7

unite(tsdtr210, geo_time, geo, time, sep=":") %>%
  head()

## # A tibble: 6 × 4
##     unit vehicle      geo_time values
##   <fctr>  <fctr>         <chr>  <dbl>
## 1     PC BUS_TOT AT:1990-01-01   11.0
## 2     PC BUS_TOT BE:1990-01-01   10.6
## 3     PC BUS_TOT CH:1990-01-01    3.7
## 4     PC BUS_TOT DE:1990-01-01    9.1
## 5     PC BUS_TOT DK:1990-01-01   11.3
## 6     PC BUS_TOT EL:1990-01-01   32.4

df <- data.frame(daty = c("2004-01-01", "2012-04-15", "2006-10-29", "2010-03-03"), id = 1:4)
df

##         daty id
## 1 2004-01-01  1
## 2 2012-04-15  2
## 3 2006-10-29  3
## 4 2010-03-03  4

separate(df, col=daty, into=c("rok", "miesiac", "dzien"), sep="-")

##    rok miesiac dzien id
## 1 2004      01    01  1
## 2 2012      04    15  2
## 3 2006      10    29  3
## 4 2010      03    03  4

Rozdział 2.6

library("PogromcyDanych")  
data("koty_ptaki")   
head(koty_ptaki)

##   gatunek waga dlugosc predkosc habitat zywotnosc druzyna
## 1  Tygrys  300     2.5       60    Azja        25     Kot
## 2     Lew  200     2.0       80  Afryka        29     Kot
## 3  Jaguar  100     1.7       90 Ameryka        15     Kot
## 4    Puma   80     1.7       70 Ameryka        13     Kot
## 5 Leopard   70     1.4       85    Azja        21     Kot
## 6  Gepard   60     1.4      115  Afryka        12     Kot

koty_ptaki <- read.table(file="http://biecek.pl/R/koty_ptaki.csv", 
          sep=";", dec=",", header=TRUE)
head(koty_ptaki)

##   gatunek waga dlugosc predkosc habitat zywotnosc druzyna
## 1  Tygrys  300     2.5       60    Azja        25     Kot
## 2     Lew  200     2.0       80  Afryka        29     Kot
## 3  Jaguar  100     1.7       90 Ameryka        15     Kot
## 4    Puma   80     1.7       70 Ameryka        13     Kot
## 5 Leopard   70     1.4       85    Azja        21     Kot
## 6  Gepard   60     1.4      115  Afryka        12     Kot

Rozdział 2.6.4

(dane <- read.fwf("http://www.biecek.pl/R/dane/daneFWF.txt", 
               widths=c(1,2,4,5,2)))

##   V1 V2   V3    V4 V5
## 1  1 10  ALA  STOP 13
## 2  1 11  OLA  STOP  5

(dane <- read.fwf("http://www.biecek.pl/R/dane/daneFWF.txt", 
                widths=list(c(1,2,11), c(2,1,11))))

##   V1 V2          V3 V4 V5          V6
## 1  1 10  ALA STOP13 11  1  OLA STOP 5

Rozdział 2.6.5

library("Hmisc")
dane  <- spss.get("http://www.biecek.pl/R/dane/daneSPSS.sav", datevars="urodzony")
head(dane, 4)

##   wiek waga diagnoza   urodzony
## 1   18   62 zdrowy   1989-10-07
## 2   19   66 zdrowy   1988-01-01
## 3   21   98 chory    1986-11-06
## 4   28   74 chory    1979-12-01

Rozdział 2.6.7

library("R.matlab")
daneMat <- readMat("http://www.biecek.pl/R/dane/daneMatlab.MAT")
str(daneMat)

## List of 2
##  $ normalny   : num [1:10, 1:10] 0.1352 -0.139 -1.1634 1.1837 -0.0154 ...
##  $ wykladniczy: num [1:10, 1:10] 0.54 0.859 0.663 1.097 0.837 ...
##  - attr(*, "header")=List of 3
##   ..$ description: chr "MATLAB 5.0 MAT-file, Platform: PCWIN, Created on: Sat Nov 03 12:59:22 2007                                                  "
##   ..$ version    : chr "5"
##   ..$ endian     : chr "little"

Rozdział 2 - Podstawy pracy z R

Przemysław Biecek

Rozdział 2.1

Rozdział 2.2.1

Rozdział 2.2.2

Rozdział 2.2.3

Rozdział 2.3

Rozdział 2.3.1

Rozdział 2.3.2

Rozdział 2.4

Rozdział 2.5

Rozdział 2.5.2

Rozdział 2.5.3

Rozdział 2.5.4

Rozdział 2.5.5

Rozdział 2.5.6

Rozdział 2.5.7

Rozdział 2.5.8

Rozdział 2.6

Rozdział 2.6.4

Rozdział 2.6.5

Rozdział 2.6.7