{"id":2983,"date":"2023-07-19T18:55:18","date_gmt":"2023-07-19T18:55:18","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/alle-beliebigen-r-funktionen\/"},"modified":"2023-07-19T18:55:18","modified_gmt":"2023-07-19T18:55:18","slug":"alle-beliebigen-r-funktionen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/alle-beliebigen-r-funktionen\/","title":{"rendered":"So verwenden sie die funktionen all() und any() in r (mit beispielen)"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Mit den Funktionen all()<\/strong> und any()<\/strong> in R kann \u00fcberpr\u00fcft werden, ob alle oder einige Werte in einem Vektor f\u00fcr einen Ausdruck als TRUE ausgewertet werden.<\/span><\/p>\n

Diese Funktionen verwenden die folgende Syntax:<\/span><\/p>\n

 #check if all<\/em> values in x are less than 10<\/span>\nall(x < 10)\n\n#check if any<\/em> values in x are less than 10<\/span>\nany(x < 10)\n<\/strong><\/span><\/pre>\n
 Die folgenden Beispiele zeigen, wie die einzelnen Funktionen in der Praxis verwendet werden.<\/span><\/p>\n
 Beispiel 1: Verwenden Sie all() und any() mit Vector<\/span><\/strong><\/h3>\n
 Wir k\u00f6nnen die folgenden Funktionen all()<\/strong> und any()<\/strong> verwenden, um zu \u00fcberpr\u00fcfen, ob einige oder alle Werte in einem Vektor kleiner als 10 sind:<\/span><\/p>\n
 #define vector of data values\ndata <- c(3, 4, 4, 8, 12, 15)\n<\/span>\n#check if all values are less than 10\nall(data < 10)\n\n[1] FALSE\n<\/span>\n#check if any values are less than 10\nany(data < 10)\n\n[1] TRUE\n<\/span><\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n
 Die Funktion all()<\/strong> ergibt FALSE<\/strong> , da alle Werte im Vektor nicht kleiner als 10 sind.<\/span><\/span><\/p>\n
 Die Funktion \u201eany()\u201c<\/strong> ergibt TRUE<\/strong> , da mindestens ein Wert im Vektor kleiner als 10 ist.<\/span><\/p>\n
 Beispiel 2: Verwenden Sie all() mit NA-Werten<\/span><\/strong><\/h3>\n
 Wenn wir die Funktion all()<\/strong> mit einem Vektor verwenden, der NA-Werte hat, k\u00f6nnen wir als Ergebnis NA<\/strong> erhalten:<\/span><\/p>\n
 #define vector of data values with some NA values\ndata <- c(3, 4, 4, 8, NA, NA)\n<\/span>\n#check if all values are less than 10\nall(data < 10)<\/span>\n\n[1] NA\n<\/span><\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n
 Um dies zu vermeiden, m\u00fcssen wir na.rm=TRUE<\/strong> angeben, um zun\u00e4chst NA-Werte aus dem Vektor zu entfernen, bevor wir pr\u00fcfen, ob alle Werte eine Bedingung erf\u00fcllen:<\/span><\/span><\/p>\n
 #define vector of data values with some NA values\ndata <- c(3, 4, 4, 8, NA, NA)\n<\/span>\n#check if all values are less than 10 (and ignore NA values)\nall(data < 10, na. rm<\/span> = TRUE<\/span> )\n\n[1] TRUE\n<\/span><\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n
 Die Funktion all()<\/strong> ergibt nun TRUE<\/strong> , da jeder Wert im Vektor kleiner als 10 ist, vorausgesetzt, wir ignorieren NA-Werte.<\/span><\/p>\n
 Beispiel 3: Verwenden Sie all() und any() mit Datenrahmenspalten<\/span><\/strong><\/h3>\n
 Wir k\u00f6nnen auch die Funktionen all()<\/strong> und any()<\/strong> verwenden, um die Ausdr\u00fccke der Datenrahmenspalten auszuwerten.<\/span><\/span><\/p>\n
 Angenommen, wir haben den folgenden Datenrahmen in R:<\/span><\/p>\n
 #define data frame\ndf <- data. frame<\/span> (points=c(30, 22, 19, 20, 14, NA),\n                 assists=c(7, 8, 13, 13, 10, 6),\n                 rebounds=c(8, 12, NA, NA, 5, 8))<\/span>\n\n#view data frame\ndf\n\n  points assists rebounds\n1 30 7 8\n2 22 8 12\n3 19 13 NA\n4 20 13 NA\n5 14 10 5\n6 NA 6 8<\/span><\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n
 Wir k\u00f6nnen die Funktionen all()<\/strong> und any()<\/strong> verwenden, um verschiedene Ausdr\u00fccke f\u00fcr die Werte in der Spalte \u201ebounces\u201c auszuwerten:<\/span><\/p>\n
 #check if all values are less than 10 in rebounds column\n<\/span>all(df$rebounds < 10, na. rm<\/span> = TRUE<\/span> )\n\n[1] FALSE\n\n#check if any values are less than 10 in rebounds column\n<\/span>any(df$rebounds < 10, na. rm<\/span> = TRUE<\/span> )\n\n[1] TRUE\n\n#check if there are any NA values in rebounds column\n<\/span>any(is. na<\/span> (df$rebounds))\n\n[1] TRUE\n<\/span><\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n
 Aus dem Ergebnis k\u00f6nnen wir sehen:<\/span><\/p>\n