Summary  
This chapter covers accessing named columns in a data frame using square bracket indexing and the dollar-sign shorthand.

General domain of usage  
Data analysis

Datenrahmen verfügen immer über benannte Spalten, und Sie können diese Namen verwenden, um bestimmte Spalten zu extrahieren. Es gibt zwei Hauptansätze.

## Verwendung von eckigen Klammern
Sie können den Spaltennamen innerhalb von eckigen Klammern angeben.

name <- c("Alex", "Julia", "Finn")
age <- c(24, 43, 32)
gender <- c("M", "F", "M")
test <- data.frame(name, age, gender)

# Extracting the name with square brackets
test[, "name"]

## Verwendung des Dollarzeichens
Data Frames unterstützen auch einen Kurzoperator, `$`, mit dem auf eine Spalte anhand ihres Namens ohne Anführungszeichen zugegriffen werden kann.

name <- c("Alex", "Julia", "Finn")
age <- c(24, 43, 32)
gender <- c("M", "F", "M")
test <- data.frame(name, age, gender)

# Extracting the name with dollar sign
test$name

Erwerben Sie ein fundiertes Verständnis von R, einer der am weitesten verbreiteten Sprachen für Datenanalyse. Erkunden Sie grundlegende Datentypen und eindimensionale Werte und vertiefen Sie sich anschließend in mehrdimensionale Strukturen wie Matrizen, Data Frames und Listen. Entwickeln Sie die Fähigkeiten, R effektiv in der statistischen Analyse und datenbasierten Entscheidungsfindung einzusetzen.

Erlernen Sie die Grundlagen der R-Syntax, wie Arithmetik, Variablen, Ausgabefunktionen und Kommentare. Vertiefung des Verständnisses für rechnerische Logik durch Übungen.

Untersuchung der Datentypen in R und deren Bedeutung für die Datenverarbeitung. Entwicklung von Fähigkeiten im Umgang mit Vektoren als grundlegende Strukturen zur Organisation und Analyse von Informationen.

Fähigkeit zur effektiven Verwaltung kategorialer Daten entwickeln. Erfahren, wie Rohdaten durch Strukturierung, Gruppierung und Interpretation in eindeutige Kategorien umgewandelt werden.

Verständnis für die Darstellung und Arbeit mit strukturierten zweidimensionalen Daten. Sicherheit im Transformieren, Beschriften und Anwenden von Operationen auf Matrizen für analytische Aufgaben entwickeln.

Beherrschung der am häufigsten verwendeten Datenstruktur in R für tabellarische Informationen. Organisation, Transformation und Gewinnung von Erkenntnissen aus Datensätzen zur Unterstützung datenbasierter Entscheidungen.

Erfahren Sie, wie Listen über Vektoren hinausgehen, indem sie Elemente unterschiedlichen Typs und unterschiedlicher Länge speichern. Entwickeln Sie die Fähigkeit, Listen zu erstellen, darauf zuzugreifen und sie zu modifizieren, um komplexe Datenstrukturen zu organisieren.

Zugriff auf Spalten in Data Frames

Verwendung von eckigen Klammern

Beispiel

Verwendung des Dollarzeichens

Beispiel

Lösung

Awesome!

Zugriff auf Spalten in Data Frames

Verwendung von eckigen Klammern

Beispiel

Verwendung des Dollarzeichens

Beispiel

Lösung