Summary  
This chapter explains how to assign descriptive labels to elements in a vector by setting its names attribute, enabling each value to be tagged and accessed by a key.  

General domain of usage  
Data analysis

Jetzt, da Sie mit der Erstellung von Vektoren vertraut sind, lassen Sie uns diese anwenden, um **wertvolle Informationen** wie Noten auf einer Skala von `1` bis `100` zu **speichern** und **zu kennzeichnen**. Allerdings sind die Noten allein möglicherweise nicht selbsterklärend für jemand anderen.

Angenommen, die Noten sind wie folgt:

Während Sie wissen, wie man einen Vektor mit Noten erstellt, besteht der nächste Schritt darin, diese Werte mit ihren entsprechenden Fächern zu **kennzeichnen**. Dies kann durch Zuweisung eines **Vektors von Namen** zu `names(vector)` erfolgen, wobei `vector` Ihr ursprünglicher Vektor ist, den Sie kennzeichnen möchten.

So können Sie das tun:

grades <- c(80, 75, 95, 100) # Vector of grades
# Assign names to values of grades
names(grades) <- c('Math', 'Physics', 'English', 'Literature')
grades # Output the vector of grades

Hier ist `c('Math', 'Physics', 'English', 'Literature')` der Vektor der Namen (Labels). Wie Sie sehen können, können wir mit diesem Ansatz die Informationen klarer darstellen.

R ist eine der beliebtesten Programmiersprachen unter Datenanalysten und Datenwissenschaftlern. R hat eine große Community, die Ihnen bei jedem Problem helfen wird. Außerdem verfügt R über zahlreiche verschiedene Pakete, die zur Lösung verschiedener Probleme entwickelt wurden. Die Sprache kann leicht auf Statistik- und Datenanalyseprobleme angewendet werden. Im ersten Teil werden Sie in die Grundlagen von R eingeführt und mit einzelnen 1-D-Werten verschiedener Typen arbeiten.

Im ersten Abschnitt tauchen Sie in die grundlegenden Elemente von R ein, wie das Generieren von Ausgaben und das Ausführen elementarer Operationen. Dieser Abschnitt endet mit einer Erkundung der Theorie hinter Variablen.

Sie werden mit der Vektorklasse in R vertraut, die auch einzelne Werte verarbeitet. Hier tauchen Sie in die primären Datentypen für einzelne Werte ein und lernen, wie Sie mehrere Werte desselben Typs gleichzeitig verwalten können.

Faktoren, auch bekannt als kategoriale Variablen, sind in der realen Welt weit verbreitet. Beispiele sind Blutgruppen, Währungen, Nationalitäten und Marken. Im Gegensatz zu numerischen Variablen haben Faktoren eine begrenzte Anzahl möglicher Werte.

Vektoren Beschriften

Lösung

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