So verwenden sie attachment() in r (mit beispielen)

Sie können die Funktion attachment() in R verwenden, um Datenrahmenobjekte zugänglich zu machen, ohne den Datenrahmennamen eingeben zu müssen.

Diese Funktion verwendet die folgende grundlegende Syntax:

 attach(data)

Die folgenden Beispiele zeigen, wie diese Funktion in verschiedenen Szenarien mit dem folgenden Datenrahmen verwendet wird:

 #create data frame
df <- data. frame (team=c('A', 'B', 'C', 'D', 'E'),
                 points=c(99, 90, 86, 88, 95),
                 assists=c(33, 28, 31, 39, 34),
                 rebounds=c(30, 28, 24, 24, 28))

#view data frame
df

  team points assists rebounds
1 A 99 33 30
2 B 90 28 28
3 C 86 31 24
4 D 88 39 24
5 E 95 34 28

Beispiel 1: Verwenden Sie attachment(), um Berechnungen durchzuführen

Normalerweise, wenn wir den Mittelwert, den Median, den Bereich usw. berechnen möchten. einer Spalte in einem Datenrahmen verwenden wir die folgende Syntax:

 #calculate mean of rebounds column
mean(df$rebounds)

[1] 26.8

#calculate median of rebounds column
median(df$rebounds)

[1] 28

#calculate range of rebounds column
range(df$rebounds)

[1] 24 30

Wenn wir jedoch attachment() verwenden, müssen wir nicht einmal den Namen des Datenrahmens eingeben, um diese Berechnungen durchzuführen:

 attach(df)

#calculate mean of rebounds column
mean(rebounds)

[1] 26.8
#calculate median of rebounds column
median(rebounds)

[1] 28
#calculate range of rebounds column
range(rebounds)

[1] 24 30

Mit attachment() können wir direkt auf den Spaltennamen verweisen und R weiß, welchen Datenrahmen wir verwenden möchten.

Beispiel 2: Verwenden Sie attachment(), um Regressionsmodelle anzupassen

Wenn wir ein lineares Regressionsmodell in R anpassen möchten, verwenden wir normalerweise die folgende Syntax:

 #fit regression model
fit <- lm(points ~ assists + rebounds, data=df)

#view coefficients of regression model
summary(fit)$coef

              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 18.7071984 13.2030474 1.416885 0.29222633
assists 0.5194553 0.2162095 2.402555 0.13821408
rebounds 2.0802529 0.3273034 6.355733 0.02387244

Wenn wir jedoch attachment() verwenden, müssen wir nicht einmal das Datenargument in der Funktion lm() verwenden, um das Regressionsmodell anzupassen:

 #fit regression model
fit <- lm(points ~ assists + rebounds)

#view coefficients of regression model
summary(fit)$coef

              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 18.7071984 13.2030474 1.416885 0.29222633
assists 0.5194553 0.2162095 2.402555 0.13821408
rebounds 2.0802529 0.3273034 6.355733 0.02387244

Beachten Sie, dass die Regressionsergebnisse genau gleich sind.

Bonus: Verwenden Sie detach() und search()

Mit der Funktion search() können Sie alle angehängten Objekte in der aktuellen R-Umgebung anzeigen:

 #show all attached objects
search()

 [1] ".GlobalEnv" "df" "package:stats"    
 [4] "package:graphics" "package:grDevices" "package:utils"    
 [7] "package:datasets" "package:methods" "Autoloads"        
[10] "package:base"  

Und Sie können die Funktion detach() verwenden, um ein aktuell getrenntes Objekt zu trennen:

 #detach data frame
detach(df)

Zusätzliche Ressourcen

In den folgenden Tutorials wird erläutert, wie Sie andere häufige Aufgaben in R ausführen:

So löschen Sie die Umgebung in R
So löschen Sie alle Diagramme in RStudio
So drucken Sie mehrere Variablen in derselben Zeile in R