Cara menggunakan lampiran() di r (dengan contoh)
Anda dapat menggunakan fungsi lampirkan() di R untuk membuat objek bingkai data dapat diakses tanpa harus mengetikkan nama bingkai data.
Fungsi ini menggunakan sintaks dasar berikut:
attach(data)
Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan fungsi ini dalam skenario berbeda dengan bingkai data berikut:
#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
Contoh 1: Gunakan lampirkan() untuk melakukan perhitungan
Biasanya jika kita ingin menghitung mean, median, range, dll. kolom dalam bingkai data, kita akan menggunakan sintaks berikut:
#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$rebounds)
[1] 24 30
Namun, jika kita menggunakan attachment() , kita bahkan tidak perlu memasukkan nama frame data untuk melakukan penghitungan berikut:
attach(df)
#calculate mean of rebounds column
mean(rebounds)
[1] 26.8
#calculate median of rebounds column
median(rebounds)
[1] 28
#calculate range of rebounds column
range(rebounds)
[1] 24 30
Dengan menggunakan attachment() , kita bisa langsung mereferensikan nama kolom dan R mengetahui frame data mana yang ingin kita gunakan.
Contoh 2: Gunakan lampirkan() agar sesuai dengan model regresi
Biasanya, jika kita ingin menyesuaikan model regresi linier di R, kita akan menggunakan sintaks berikut:
#fit regression model
fit <- lm(points ~ assists + rebounds, data=df)
#view coefficients of regression model
summary(fit)$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
Namun, jika kita menggunakan melampirkan() , kita bahkan tidak perlu menggunakan argumen data dalam fungsi lm() agar sesuai dengan model regresi:
#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
Perhatikan bahwa hasil regresinya sama persis.
Bonus: gunakan detach() dan cari()
Anda dapat menggunakan fungsi search() untuk menampilkan semua objek terlampir di lingkungan R saat ini:
#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"
Dan Anda dapat menggunakan fungsi detach() untuk melepaskan objek yang saat ini terlepas:
#detach data frame
detach(df)
Sumber daya tambahan
Tutorial berikut menjelaskan cara melakukan tugas umum lainnya di R:
Cara membersihkan lingkungan di R
Cara menghapus semua plot di RStudio
Cara mencetak banyak variabel pada baris yang sama di R