R တွင် all() နှင့် any() လုပ်ဆောင်ချက်များကို အသုံးပြုပုံ

R အတွင်းရှိ all() နှင့် any() လုပ်ဆောင်ချက်များကို vector တစ်ခုအတွက် အကဲဖြတ်သည့်တန်ဖိုးများအားလုံး သို့မဟုတ် အချို့တန်ဖိုးများ TRUE ရှိမရှိ စစ်ဆေးရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။

ဤလုပ်ဆောင်ချက်များသည် အောက်ပါ syntax ကိုအသုံးပြုသည်-

 #check if all values in x are less than 10
all(x < 10)

#check if any values in x are less than 10
any(x < 10)

အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာများသည် လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုစီကို လက်တွေ့အသုံးချနည်းကို ပြသထားသည်။

ဥပမာ 1- Vector ဖြင့် all() နှင့် any() ကိုသုံးပါ။

vector တစ်ခုရှိ အချို့သောတန်ဖိုးများ သို့မဟုတ် အားလုံးသည် 10 ထက်နည်းခြင်းရှိမရှိ စစ်ဆေးရန် အောက်ပါ all() နှင့် any() လုပ်ဆောင်ချက်များကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

 #define vector of data values
data <- c(3, 4, 4, 8, 12, 15)

#check if all values are less than 10
all(data < 10)

[1] FALSE

#check if any values are less than 10
any(data < 10)

[1] TRUE

vector ရှိ တန်ဖိုးများအားလုံးသည် 10 ထက်မနည်းသောကြောင့် all() function သည် FALSE သို့ အကဲဖြတ်သည်။

vector တွင်အနည်းဆုံးတန်ဖိုးတစ်ခုသည် 10 ထက်နည်းသောကြောင့် any() function သည် TRUE သို့အကဲဖြတ်သည်။

ဥပမာ 2- NA တန်ဖိုးများဖြင့် all() ကိုသုံးပါ။

NA တန်ဖိုးများရှိသော vector တစ်ခုနှင့်အတူ all() လုပ်ဆောင်ချက်ကို ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုပါက ရလဒ်အနေဖြင့် NA ကို ရရှိနိုင်ပါသည်။

 #define vector of data values with some NA values
data <- c(3, 4, 4, 8, NA, NA)

#check if all values are less than 10
all(data < 10)

[1] NA

၎င်းကိုရှောင်ရှားရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အခြေအနေတစ်ခုနှင့်ကိုက်ညီမှုရှိမရှိစစ်ဆေးခြင်းမပြုမီ NA တန်ဖိုးများကို vector မှ ဦးစွာဖယ်ရှားရန် na.rm=TRUE သတ်မှတ်ရန်လိုအပ်သည်-

 #define vector of data values with some NA values
data <- c(3, 4, 4, 8, NA, NA)

#check if all values are less than 10 (and ignore NA values)
all(data < 10, na. rm = TRUE )

[1] TRUE

ကျွန်ုပ်တို့သည် NA တန်ဖိုးများကို လျစ်လျူရှုသည်ဟု ယူဆကာ vector ရှိ တန်ဖိုးတစ်ခုစီသည် 10 ထက်နည်းသောကြောင့် all() လုပ်ဆောင်ချက်သည် TRUE သို့ အကဲဖြတ်ပါသည်။

ဥပမာ 3- data frame ကော်လံများဖြင့် all() နှင့် any() ကိုသုံးပါ။

ဒေတာဘောင်ကော်လံများ၏ ဖော်ပြချက်များကို အကဲဖြတ်ရန် all() နှင့် any() လုပ်ဆောင်ချက်များကိုလည်း အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့တွင် R တွင် အောက်ပါဒေတာဘောင်ရှိသည်ဆိုပါစို့။

 #define data frame
df <- data. frame (points=c(30, 22, 19, 20, 14, NA),
                 assists=c(7, 8, 13, 13, 10, 6),
                 rebounds=c(8, 12, NA, NA, 5, 8))

#view data frame
df

  points assists rebounds
1 30 7 8
2 22 8 12
3 19 13 NA
4 20 13 NA
5 14 10 5
6 NA 6 8

ကျွန်ုပ်တို့သည် “bounces” ကော်လံရှိ တန်ဖိုးများအတွက် မတူညီသောအသုံးအနှုန်းများကို အကဲဖြတ်ရန် all() နှင့် any() လုပ်ဆောင်ချက်များကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

 #check if all values are less than 10 in rebounds column
all(df$rebounds < 10, na. rm = TRUE )

[1] FALSE

#check if any values are less than 10 in rebounds column
any(df$rebounds < 10, na. rm = TRUE )

[1] TRUE

#check if there are any NA values in rebounds column
any(is. na (df$rebounds))

[1] TRUE

ရလဒ်မှ ကျွန်ုပ်တို့ မြင်နိုင်သည်-

• bounces ကော်လံတွင် တန်ဖိုးများအားလုံးသည် 10 ထက်မနည်းပါ။
• အနည်းဆုံးတန်ဖိုးတစ်ခုသည် ပြန်ခုန်ချသည့်ကော်လံတွင် 10 ထက်နည်းသည်။
• rebounds ကော်လံတွင် အနည်းဆုံး NA တန်ဖိုးတစ်ခု ရှိပါသည်။

ဆက်စပ်- R တွင် is.na ကိုအသုံးပြုနည်း (ဥပမာများနှင့်အတူ)

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများသည် R တွင် အခြားဘုံအလုပ်များကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြသည်-

R ရှိ ဒေတာဘောင်တစ်ခုသို့ ကော်လံတစ်ခုထည့်နည်း
R ရှိ ဒေတာဘောင်တစ်ခုသို့ ကော်လံအလွတ်တစ်ခုကို မည်သို့ထည့်မည်နည်း။
R တွင် ကော်လံအလိုက် ဒေတာဘောင်ကို စီရန်