Summary  
This chapter explains how to subset data frames in R using base indexing—selecting specific rows by their numeric position and extracting columns by index or by name with the $ operator.  

General domain of usage  
Exploratory data analysis

Sobald Ihr Datensatz in **R** geladen ist, müssen Sie lernen, wie Sie mit bestimmten Teilen davon arbeiten. Das bedeutet, gezielt bestimmte Zeilen und Spalten auszuwählen, auf die Sie sich konzentrieren möchten. Ob Sie Daten bereinigen oder spezifische Trends analysieren, die effiziente Auswahl von Daten ist unerlässlich.

## Laden Ihres Datensatzes
Bevor Sie mit Daten arbeiten, müssen diese geladen und angezeigt werden:

```
library(tidyverse) # load the tidyverse package
df <- read_csv("car_details.csv")  # read the dataset
View(df) # open the dataset in a spreadsheet-style viewer
```

## Auswahl von Zeilen
In R können Sie Zeilen anhand ihrer numerischen Position auswählen. Da das Indexieren bei 1 beginnt, gibt `df[3, ]` die dritte Zeile des Datensatzes zurück.

```
df[3, ]
```

## Auswahl einer Spalte nach Position
Ähnlich wie bei Zeilen kann eine Spalte anhand ihrer numerischen Position ausgewählt werden. Wenn der Zeilenindex leer bleibt und der Spaltenindex angegeben wird, gibt `df[, 5]` die fünfte Spalte des Datensatzes zurück.

```
df[, 5]
```


## Auswahl einer Spalte nach Name
Eine Spalte kann auch direkt über ihren Namen mit dem `$`-Operator angesprochen werden. Dies bietet eine schnelle und lesbare Möglichkeit, eine einzelne Spalte zu extrahieren. Zum Beispiel wählt `df$km_driven` die Spalte mit dem Namen **km\_driven** aus.

```
view(df$km_driven)
```


Welches Symbol wird in Base R verwendet, um auf eine Spalte nach Name zuzugreifen?

Sammeln Sie praktische Erfahrungen in der Datenanalyse mit R, indem Sie lernen, Datensätze zu bereinigen, zu transformieren und zu visualisieren. Erkunden Sie grundlegende Arbeitsabläufe wie das Auswählen und Filtern von Daten, den Umgang mit fehlenden Werten und das Zusammenfassen von Ergebnissen. Stärken Sie Ihr Vertrauen in die Vorbereitung von Daten für Erkenntnisse, Berichte und weiterführende statistische Analysen.

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Vertiefung des Verständnisses von Statistik für die Datenanalyse. Anwendung beschreibender Kennzahlen, Identifikation und Behandlung von Ausreißern sowie Nutzung von Korrelationsmethoden mit visuellen Werkzeugen wie Heatmaps und Streudiagrammen zur Aufdeckung signifikanter Zusammenhänge.

Datenauswahl – Grundlagen

Laden Ihres Datensatzes

Auswahl von Zeilen

Auswahl einer Spalte nach Position

Auswahl einer Spalte nach Name

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