Summary  
This chapter explains how to index and subset factor objects by position or sequences of positions, and how to drop unused levels when extracting elements.  

General domain of usage  
Categorical data manipulation in data analysis

Indeksointi faktoreissa toimii samalla tavalla kuin vektoreissa: valitset alkiot niiden sijainnin tai sijaintijonon perusteella.

## Perusindeksointi
Voit hakea tiettyjä arvoja faktorista sijoittamalla niiden indeksit hakasulkeisiin.

curr_f <- factor(c('USD', 'EUR', 'AUD', 'NOK', 
                   'CHF', 'EUR', 'AUD', 'EUR'))

# Output the third and fifth values
curr_f[c(3, 5)]

Tuloksena näkyvät valitut arvot, mutta R näyttää silti kaikki faktorin tasot tuloksen alla.

## Käyttämättömien tasojen poistaminen
Jos haluat näyttää vain tuloksessa esiintyvät tasot, käytä `drop = T` (`T` tai `TRUE`) -parametria.

curr_f <- factor(c('USD', 'EUR', 'AUD', 'NOK', 
                   'CHF', 'EUR', 'AUD', 'EUR'))

# Show only levels that appear in the result
curr_f[c(3, 5), drop = T]

## Sekvenssit
Kun valitaan joukko alkioita, kaksoispisteoperaattori (`:`) muodostaa peräkkäiset indeksit. Esimerkiksi `5:10` luo sekvenssin `5, 6, 7, 8, 9, 10`. Tämä helpottaa useiden alkioiden poimimista kerralla.

Hanki vankka ymmärrys R:stä, yhdestä laajimmin käytetyistä kielistä data-analyysissä. Tutustu perusdatalajeihin ja yksiulotteisiin arvoihin, ja etene moniulotteisiin rakenteisiin, kuten matriiseihin, data frameihin ja listoihin. Kehitä taidot, joita tarvitaan R:n tehokkaaseen soveltamiseen tilastollisessa analyysissä ja dataohjautuvassa päätöksenteossa.

Opi R:n syntaksin perusteet, kuten aritmetiikka, muuttujat, tulostusfunktiot ja kommentit. Syvennä ymmärrystäsi laskennallisesta logiikasta harjoitusten avulla.

Tutustu R:n tietotyyppeihin ja ymmärrä niiden merkitys tiedon käsittelyssä. Kehitä taitoja vektorien käytössä olennaisina rakenteina tiedon järjestämisessä ja analysoinnissa.

Kehitä kykyä hallita kategorista dataa tehokkaasti. Opi, miten jäsentää, ryhmitellä ja tulkita arvoja muuntamalla raaka data selkeiksi kategorioiksi.

Ymmärrä, miten esittää ja käsitellä jäsenneltyä kaksiulotteista dataa. Vahvista osaamista matriisien muuntelussa, nimeämisessä ja operaatioiden soveltamisessa analyyttisiin tehtäviin.

Hallitse R:n yleisimmin käytetty tietorakenne taulukkomuotoisen tiedon käsittelyyn. Opi järjestämään, muuntamaan ja analysoimaan aineistoja tietoon perustuvien päätösten tueksi.

Opi, miten listat laajentavat vektorien ominaisuuksia mahdollistamalla erilaisten tyyppien ja pituuksien alkioiden tallentamisen. Kehitä kykyä luoda, käyttää ja muokata listoja monimutkaisten tietorakenteiden järjestämiseksi.

Indeksointi Faktoreissa

Perusindeksointi

Käyttämättömien tasojen poistaminen

Sekvenssit

Ratkaisu

Awesome!

Indeksointi Faktoreissa

Perusindeksointi

Käyttämättömien tasojen poistaminen

Sekvenssit

Ratkaisu