Wenn Sie die **Häufigkeit jedes Wertes** in einem Vektor zählen möchten, ist die Funktion `summary()` genau das, was Sie brauchen.

Um die Häufigkeit jedes Levels innerhalb eines Faktors zu ermitteln, verwenden Sie die Funktion `summary()` mit dem **Faktor** als Argument. Dies listet die Vorkommen für jedes Level auf, das der Faktor annehmen kann. Zum Beispiel:

# Factor variable
curr_f <- factor(c('USD', 'EUR', 'AUD', 'NOK', 
                  'CHF', 'EUR', 'AUD', 'EUR'))
# Show summary
summary(curr_f)

Denken Sie daran, dass die Reihenfolge der von `summary()` gemeldeten Levels der Reihenfolge entspricht, die beim Verwenden der Funktion `factor()` definiert wurde. Wenn keine Reihenfolge definiert ist, wird standardmäßig die **numerische** oder **alphabetische** Reihenfolge verwendet.

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.

Einführung in R: Teil I

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