2.1 Lists, data frames.R

############## Еще один вид данных - List (список) ##################

# List - это список из векторов
# У него есть 2 уровня:
# 1 - перечень векторов
# 2 - значения векторов

# длина векторов в списке может быть разная, тип тоже.

# Чтобы создать список:
l1 <- list(c(15, 36, 31, 124), 
           "a", 
           TRUE, 
           1+4i)

# Посмотрите как отображается список во вкладке Environment 
# (нажмите на синий кружок со стрелочкой)

# Как обращаться со списком?
# [[эл-ты спискакоторые хотите отобразить]]

# Например:
l1[[1]]

# Можно создать список с названиями векторов:
l2 <- list(x = 5:10, 
           y = c("a", "b"))
l2

l2[[1]]  # показать первый вектор из списка
l2[["x"]] # показать вектор "x" из списка
# [извлечь список с элементом под этим номером]
l2[1] # показать список только с вектором 1
l2$x

# Обратите внимание на последний вариант!
# Знак $ = извлечь колонку из таблицы или вектор из списка с таким названием
# С l2$x можно обращаться как с вектором:



### Проверьте себя ####
# Создайте список l3
# с вектором v1 со значениями от 156 до 140 в обратном порядке
# и вектором v2 со значениями (3, 2, 3, 2, 1, 2, 1, 2, 3)
# 1. Выведите на экран пятое значение вектора v1 из списка
# 2. Превратите вектор v2 в факторную упорядоченную переменную
# 3. Замените в векторе v2 все значения "2" на NA




################## Data frames #######################

# все колонки одинаковой длинны, но (в отличие от матриц) могут быть разного типа
# Матрицу можно превратить в датафрейм:

m1 <-  matrix(1:6, nrow = 2, ncol = 3)
t1 <-  as.data.frame(m1)


# А можно создать "с чистого листа":

t2 <- data.frame(age = c(18 : 27),                   # 1 столбик - возраст
                 status = rep(c(TRUE, FALSE), 5))    # 2 столбик - повторяем вектор c(T,F) 5 раз = функция rep() 
t2
# Обратите внимание, что у столбцов есть названия

# Узнать кол-во строк:
nrow(t2)
# Узнать кол-во столбцов:
ncol(t2)

# Можно конвертировать в матрицу:
data.matrix(t1)
class(data.matrix(t1))

# Обратите внимнаие, что в RStudio можно открыть предварительный просмотр таблицы
# Верхнее правое окно (Environment) в строке объекта справа нажать на значок таблицы
# В открывшейся вкладке ничего изменить нельзя, но можно проверить себя - 
# понять правильно ли отображается таблица или некоторые переменные

# Другой способ вызвать отображение таблицы:
View(t2)

### Самая важная часть работы с таблицами - извлечение (subseting)

# Сначала давайте создадим таблицу побольше :)
t3 <- data.frame(x = 100:198, 
                 y = rep(c(TRUE,FALSE,TRUE), times = 33),
                 z = rep(c("Ann", "Helen", "Mark"), each = 33))
nrow(t3)
# Очень полезно когда таблицы большие
# посмотреть первые 6 строк таблицы:
head(t3)
tail(t3) # последние 6 строк

# Посмотреть базовую информацию по таблице:
summary(t3)
str(t3)

# А теперь извлечем значение 55 строки 3 колонки:
t3[55,3]
# 50 строки 1 колонки:
t3[50,1]

# Извлечем колонку y:
t3[,2]
# Или так:
t3$y

# Между этими вариантами есть небольшая разница:
x1 <- "y" # создадим новую переменную
t3[, x1] # здесь мы по сути обращаемся к переменной x1 со значением "y"
t3$x1 # а так не прокатит - столбца с таким названием не сеуществует


# Иногда нужно извлечь данные по условию
# Для этого есть отдельная функция: 

subset(t3,                      # название таблицы / массива  
       z == "Ann" & y == TRUE)  # условие


# Кстати, можно очень быстро создавать новые столбцы
t3$name <- seq(1, 50, by = 0.5)
head(t3)

# Удалить столбик:
t3$example <- 1:99
head(t3)
t3$example <- NULL
head(t3)

# И рассчитывать на основании предыдущих:
t3$name.plus.x <- t3$x + t3$name
head(t3)

# Про более продвинутые и простыe способы работы с таблицами поговорим в следующий раз

### ДЗ: установить пакет "dplyr"


###### Проверьте себя #######
# 1. Создайте таблицу t4 с переменными:
# age = от 20 до 25, повторить 10 раз
# books = rep(rep(1:5, each = 6), times = 2)
# 2. Посчитайте сколько в среднем книг прочитано участниками исследования - функция mean()
# 3. Создайте в таблице новую переменную group
# Которая будет = "good" если книг прочитано больше 3, и "bad" - если 3 и меньше
# 4. Извлеките таблицу, где значение group = "good"
# 5. Посчитайте в новой таблице среднее для переменной age




################## Назначение имен ################## 

# Назначение имен вектору
v3 <- 1:3
names(v3) <- c("one", "two", "three")
v3 # проверьте какого класса эта переменная
class(v3) # это все еще вектор, хоть и с именами у каждой переменной

# Назначение имен матрице
m1
dimnames(m1) <- list(c("row1", "row2"), # имена строк
                      c("column1","column3","column3")) # имена колонок
m1
 
## Назначение имен таблице
# Можно так же, как и матрице:
t1
dimnames(t1) <- list(c("row1", "row2"), # имена строк
                      c("column1","column3","column3"))
t1

# А можно с помощью функции:
colnames(t1) <- c("col1","col2","col3")
t1

# Есть и функция 
row.names(t1) <- c("r1", "r2")
# Но кто когда присваивает строкам названия в таблицах?))))

### На сегодня всё))))