Разбира се, ще напиша статия по темата „Изтриване на променливи в R програмиране“, имайки предвид всички предоставени насоки.
Програмирането в R е от съществено значение за изследване и манипулиране на набори от данни. Един често срещан проблем е да изтриете променливи от работното пространство - задача, която може да изглежда проста, но изисква подходящо разбиране.
Изтриване на променливи не само почиства вашето работно пространство, но може също така да подобри производителността на вашите R програми. Някои ситуации може да изискват премахването само на няколко променливи, докато в други може да се наложи да изтриете всички променливи, за да започнете Fresh.
Решение: Изтриване на променливи в R
Мощните функции на R могат да се използват за изтриване на единични или множество променливи. Ето схема на това, което трябва да се направи:
# To remove single variable rm(varname) #To remove all variables rm(list = ls())
Стъпка по стъпка Обяснение на кода
Ето стъпка по стъпка разбивка на това как работят двете части от кода.
Функцията rm() на R е съвсем ясна. Той премахва определени обекти, които могат да бъдат отделни променливи. Предполага се, че функцията varname съдържа името на променливата, която трябва да бъде изтрита.
Премахването на всички променливи изисква комбинирано използване на Функциите rm() и ls() на R. rm() отново се използва за премахване, докато ls() изброява обекти, т.е. променливи в този случай. Следователно изразът rm(list = ls()) се преобразува в премахване на списъка с всички обекти/променливи.
R библиотеки и функции, свързани с манипулиране на данни
Манипулирането на данни представлява голяма част от R програмирането. Докато rm() и ls() са основни функции при манипулиране на данни. R също идва с различни библиотеки като dplyr, tidyr или data.table за улесняване на такива изисквания. Те са особено полезни при по-сложни сценарии за работа с данни.
- dplyr: Тази библиотека предоставя „граматика на манипулиране на данни“; опростява и подобрява четливостта на кода за манипулиране на данни.
- тидър: tidyr ви позволява да изчистите вашите данни. Улеснява превключването между „дълго“ и „широко“ оформление на данни, където long има колона за всяка променлива и всяко наблюдение, а wide има колона за всяко различно ниво на фактор.
- таблица с данни: Ако работите с големи масиви от данни, трябва да знаете data.table. Той е значително по-бърз и позволява интуитивно изследване на данни.
Докато тази статия се фокусира върху това как да изтриете променливи, което е малък аспект от манипулирането на данни в R, важно е да оцените пълната му мощ като език, създаден специално за статистически изчисления и графики.
