R’da kullanabileceğiniz veri tipleri şunlardır:

  • Vektörler (Vector)
  • Matrisler (Matrix)
  • Veri Tabloları (Data Frame)
  • Listeler (Lists)
  • Faktörler (Factors)

Şimdi bunları kısaca inceleyelim

Vektörler

R’daki en temel veri tipi vektörlerdir. Aynı tipte (numerik ya da metin) bir veya birden fazla veriyi vektörlerde saklayabilirsiniz.

R’da vektör oluşturmak için c() komutu kullanılır. Örneğin

vector_num <- c(1,2,1.4,-4,200)
vector_text <- c("a","b","ahmet")
print(vector_num)
## [1]   1.0   2.0   1.4  -4.0 200.0
print(vector_text)
## [1] "a"     "b"     "ahmet"

“vector_num” ve vector_text olarak yarattık. Bunların değerlerini print() komutuyla görüntüledik.

R’da değişkenlerin tiplerini str() komutuyla görüntüleyebiliriz. Örneğin;

str(vector_num)
##  num [1:5] 1 2 1.4 -4 200

vector_num adlı değişkenin 5 değerli numerik bir vektör olduğunu gösterir bize.

str(vector_text)
##  chr [1:3] "a" "b" "ahmet"

str(vector_text) ise 3 değerli bir karakter vektörü olduğunu iletir.

Vektör ve skalar aritmetik

  • R’ın en önemli özelliklerinden biri ‘nesne tabanlı’ ve ‘sınıf duyarlı’ bir dil olmasıdır. R operatörleri ve fonksiyonları parametrelerinin tipine uygun şekilde davranışlarını değiştirebilirler.
  • Örneğin numerik vektörlere aritmetik işlemler uygulanabilir. Örneğin aşağıdaki kod, vector_num’un tüm değerlerini 2’yle çarpar.
vector_num * 2
## [1]   2.0   4.0   2.8  -8.0 400.0
  • İki parametre de vektör ise elemanları karşılıklı olarak o aritmetik işleme sokularak bir vektör üretilir.
  • Aşağıdaki işlemlerin sonuçlarını inceleyiniz:
x <- 2
x*x
## [1] 4
x <- c(1,7,3)
x*2
## [1]  2 14  6
y <- c(2,5,3)
x*y
## [1]  2 35  9

Vektör karşılaştırma ve mantıksal vektörler

  • Aritmetik işlemlerin yanısıra karşılaştırma işlemleri de vektörlere uygulamabilir.
  • Aşağıdaki işlemin de bir vektör ürettiğine dikkat ediniz.
x <- c(1,7,3)
y <- c(2,5,3)
x >= y # veya 
## [1] FALSE  TRUE  TRUE
z <- (x == y)

Vektör oluşturma

R’da vektörleri sıralı ya da rassal sayı üreten komutlar kullanarak da oluşturabilirsiniz. Örneğin, aşağıdaki satır 1’den 10’a kadar sayılardan oluşan bir vektör oluşturur

my_vector_sequence <- 1:10
my_vector_sequence
##  [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10

Aşağıdaki kod ise standart normal dağılıma uyan (std =1 , ortalama = 0) 100 tane sayı üretir ve bunların tanımladığınız değişkene kaydeder.

my_vector_norm <- rnorm(10)

Dilerseniz farklı ortalama ve standart sapmalara sahip rassal sayılar da üretebilirsiniz.

my_vector_random <- rnorm(10,mean=10,sd = 1)
my_vector_random
##  [1]  9.431384  9.207884  9.651811 10.423336 10.743012 10.282582  8.720769
##  [8]  9.604561  9.982604 10.021401

Vektörün değerlerini inceleme

Bir vektörün içindeki değerleri teker teker çağırabilir, bunları başka değişkenlere atayabilirsiniz.

vektor_adi[m] ifadesi size ilgili vektörün m. değerini getirir. Örneğin, biraz önce yarattığımız my_vector_random’un 2. veya 5. değerini çağırmak için;

my_vector_random[2]
## [1] 9.207884
my_vector_random[2]
## [1] 9.207884
  • Olmayan bir eleman seçildiğinde NA değeri döndürür
  • Negatif endeks verilirse “o eleman hariç” anlamına gelir
my_vector_random[11]
## [1] NA

Vektörün içindeki 1’den çok elemanı seçmek gerekiyorsa da köşeli parantez içinde, indis değerleri ve : kullanılır. Örneğin 1’den 4. elemana kadar olan tüm elemanları seçmek istersek [1:4] kullanılır:

my_vector_random[1:4]
## [1]  9.431384  9.207884  9.651811 10.423336

Bunun dışında;

-Vektörün içindeki değerlerin minumum ve maksimumlarını bulmak için: min() ve max() -Ortalamasını almak için: mean() -Toplamını almak için: sum() -Standart sapmalarını hesaplamak için: sd() -Vektörün uzunluğunu (kaç değer içerdiğini) görmek için: length()

komutları kullanılabilir. Şimdi bunu my_vector_random üzerinde deneyelim:

min(my_vector_random)
## [1] 8.720769
max(my_vector_random)
## [1] 10.74301
mean(my_vector_random)
## [1] 9.806934
sd(my_vector_random)
## [1] 0.6058934
length(my_vector_random)
## [1] 10

Gördüğünüz gibi ortalaması 10, standart sapması 1 olarak simule ettiğimiz 10 rassal sayıdan oluşan vektörün, bu değerlerini hesapladığımızda benzer sonuçlar elde ediyoruz.

Vektörler, ileriki aşamalarda R’da yapacağınız tüm işlerin en temel yapıtaşlarından birisidir. O yüzden sıkıcı gelse bile, bu dersleri iyi takip etmenizde fayda var.