R-Commands: Die wichtigsten Befehle im Überblick

R-Commands sind die Grundlage für die Datenanalyse und statistische Modellierung in der R-Umgebung. Sie bieten die Werkzeuge und die Flexibilität, um Daten zu verstehen, Muster zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Was sind R-Commands?

R-Commands sind Anweisungen oder Befehle, die in der R-Programmierung angewendet werden, um spezifische Aufgaben auszuführen oder Aktionen in der R-Umgebung zu initiieren. Diese Befehle ermöglichen es, Daten zu analysieren, statistische Berechnungen durchzuführen oder Visualisierungen zu erstellen. R-Commands können in der R Command Line oder in R-Skripten eingegeben und verarbeitet werden. Es ist wichtig, Befehle von Funktionen in R zu unterscheiden.

R-Funktionen sind in R definierte und benannte Codeblöcke, die bestimmte Aufgaben erledigen. Diese können die Verwendung von R-Operatoren und R-Daten einschließen, um Argumente zu akzeptieren oder Rückgabewerte auszugeben. Dies bedeutet, dass Funktionen Daten speichern, verarbeiten und zurückgeben können, die mit verschiedenen R-Datentypen verknüpft sind.

R-Befehle in der Übersicht

Die nachfolgende R-Befehle-Liste soll Ihnen einen Überblick über die verschiedenen Anwendungsbereiche in der R-Programmierung geben. Je nach Ihren spezifischen Anforderungen und Projekten können Sie die geeigneten R-Commands auswählen und kombinieren.

Datenmanipulation und -verarbeitung

• read.csv(): Einlesen von Daten aus einer CSV-Datei
• data.frame(): zur Erstellung eines Datenrahmens
• subset(): Filtern von Daten basierend auf bestimmten Bedingungen
• merge(): Zusammenführen von Daten aus verschiedenen Datenrahmen
• aggregate(): Aggregierung von Daten basierend auf bestimmten Kriterien
• transform(): Erstellen neuer Variablen in einem Datenrahmen
• sort(): Sortierung von Vektoren oder Datenrahmen
• unique(): zur Identifikation eindeutiger Werte in einem Vektor oder einer Spalte

Datenvisualisierung

• plot(): Erstellung von Streudiagrammen und anderen Grunddiagrammtypen
• hist() : Erstellung von Histogrammen
• barplot(): Erstellung von Balkendiagrammen
• boxplot(): Erstellung von Boxplots
• ggplot2::ggplot(): für anspruchsvollere und anpassbare Visualisierungen mit dem ggplot2-Paket

Statistische Analysen

• summary(): Bereitstellung einer Zusammenfassung von Daten, einschließlich statistischer Kennzahlen
• lm(): Durchführung linearer Regressionen
• t.test(): Durchführen von T-Tests für Hypothesentests
• cor(): Berechnung von Korrelationskoeffizienten zwischen Variablen
• anova(): Durchführung von Analysen der Varianz (ANOVA)
• chi-sq.test(): für Chi-Quadrat-Tests

Datenverarbeitung

• ifelse(): für Bedingungsauswertungen und bedingte Ausdrücken
• apply(): Anwendung einer Funktion auf Matrizen oder Datenrahmen
• dplyr::filter(): Filterung von Daten in Dataframes mit dem dplyr-Paket
• dplyr::mutate(): Erstellung neuer Variablen in Dataframes mit dem dplyr-Paket
• lapply(), sapply(), mapply(): zur Anwendung von Funktionen auf Listen oder Vektoren

Datenimport und -export

• readRDS(), saveRDS(): Einlesen und Speichern von R-Datenobjekten
• write.csv(), read.table(): Exportieren und Importieren von Daten in verschiedenen Formaten

Statistische Grafiken und Diagramme

• qqnorm(), qqline(): zur Erstellung von Quantil-Quantil-Diagrammen
• plot(), acf(): Darstellung von Autokorrelationsdiagrammen
• density(): Darstellung von Dichtefunktionen und Histogrammen
• heatmap(): Erstellung von Heatmaps

Beispiele für den Einsatz von R-Commands

Die folgenden Codebeispiele veranschaulichen Ihnen die Verwendung der wichtigsten R-Befehle in verschiedenen Anwendungsbereichen. Je nach Ihren Daten und Analyseanforderungen können Sie diese Befehle anpassen und erweitern.

Einlesen von Daten aus einer CSV-Datei

data <- read.csv("daten.csv")

Read.csv() ist ein Befehl zum Einlesen von Daten aus einer CSV-Datei in R. Die eingelesenen Daten werden in unserem Beispiel in der Variablen data gespeichert. Dieser Befehl ist nützlich, um externe Daten in R zu importieren und für Analysen zur Verfügung zu stellen.

Erstellen eines Streudiagramms

plot(data$X, data$Y, main="Streudiagramm")

Plot() gehört zu den R-Commands zur Erstellung von Diagrammen und Grafiken in R. Hier wird ein Streudiagramm gezeichnet, das die Beziehung zwischen den Variablen X und Y aus dem Datenrahmen data darstellt. Das Argument main legt den Titel des Diagramms fest.

Durchführen einer linearen Regression

regression_model <- lm(Y ~ X, data=data)

Bei diesem Beispiel führen wir eine lineare Regression durch, um die Beziehung zwischen den Variablen X und Y aus dem Datenrahmen data zu modellieren. Der Befehl lm() dient zur Berechnung einer linearen Regression in R. Das Ergebnis der Regression wird in der Variablen regression_model gespeichert und kann für weitere Analysen eingesetzt werden.

Filtern von Daten mit dem dplyr-Paket

filtered_data <- dplyr::filter(data, column > 10)

Der Befehl dplyr::filter() stammt aus dem dplyr-Paket und wird zur Datenmanipulation verwendet. Das dplyr-Paket bietet leistungsfähige Funktionen zur Datenfilterung. Wir erhalten die Variable filtered_data, indem Zeilen aus dem Datenrahmen data ausgewählt werden, bei denen der Wert in der Spalte column größer als 10 ist.

Erstellen von Quantil-Quantil-Diagrammen

qqnorm(data$Variable)
qqline(data$Variable)

Sie können qqnorm() zum Darstellen eines Quantil-Quantil-Diagramms in R nutzen. In diesem Beispiel wird ein Quantil-Quantil-Diagramm für die Variable Variable aus data gezeichnet. qqline() fügt eine Referenzlinie hinzu, um die Verteilung mit einer Normalverteilung zu vergleichen.

Für alle Anfänger und Anfängerinnen empfehlen wir das Tutorial zum Einstieg in die R-Programmierung. Darin erhalten Sie umfangreiche Tipps und das nötige Basiswissen, um in die R-Programmiersprache einzusteigen. Weitere Tipps und Grundlagen finden Sie in unserem allgemeinen Ratgeber „Programmieren lernen“ hier im Digital Guide.