<\/p>\n
U kunt de functie Attach()<\/b> in R gebruiken om dataframe-objecten toegankelijk te maken zonder dat u de dataframenaam hoeft te typen.<\/span><\/p>\n Deze functie gebruikt de volgende basissyntaxis:<\/span><\/p>\n De volgende voorbeelden laten zien hoe u deze functie in verschillende scenario’s kunt gebruiken met het volgende dataframe:<\/span><\/p>\n Normaal gesproken als we het gemiddelde, de mediaan, het bereik, enz. van een kolom in een dataframe gebruiken we de volgende syntaxis:<\/span><\/span><\/p>\n Als we echter Attach()<\/strong> gebruiken, hoeven we niet eens de naam van het dataframe in te voeren om deze berekeningen uit te voeren:<\/span><\/p>\n Met behulp van Attach()<\/strong> kunnen we rechtstreeks naar de kolomnaam verwijzen en R weet welk dataframe we proberen te gebruiken.<\/span><\/span><\/p>\n Als we een lineair regressiemodel in R willen passen, gebruiken we normaal gesproken de volgende syntaxis:<\/span><\/p>\n Als we echter Attach()<\/strong> gebruiken, hoeven we het data-<\/strong> argument in de functie lm()<\/strong> niet eens te gebruiken om in het regressiemodel te passen:<\/span><\/p>\n Merk op dat de regressieresultaten exact hetzelfde zijn.<\/span><\/span><\/p>\n U kunt de functie search()<\/strong> gebruiken om alle gekoppelde objecten in de huidige R-omgeving weer te geven:<\/span><\/p>\n En u kunt de functie detach()<\/strong> gebruiken om een momenteel losgemaakt object los te maken:<\/span><\/p>\n In de volgende tutorials wordt uitgelegd hoe u andere veelvoorkomende taken in R kunt uitvoeren:<\/span><\/p>\n Hoe de omgeving te wissen in R<\/a> U kunt de functie Attach() in R gebruiken om dataframe-objecten toegankelijk te maken zonder dat u de dataframenaam hoeft te typen. Deze functie gebruikt de volgende basissyntaxis: attach(data) De volgende voorbeelden laten zien hoe u deze functie in verschillende scenario’s kunt gebruiken met het volgende dataframe: #create data frame df <- data. frame (team=c(‚A‘, ‚B‘, […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-3088","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gids"],"yoast_head":"\n attach(data)\n<\/strong><\/pre>\n
#create data frame\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (team=c('A', 'B', 'C', 'D', 'E'),\n points=c(99, 90, 86, 88, 95),\n assists=c(33, 28, 31, 39, 34),\n rebounds=c(30, 28, 24, 24, 28))\n\n#view data frame\n<\/span>df\n\n team points assists rebounds\n1 A 99 33 30\n2 B 90 28 28\n3 C 86 31 24\n4 D 88 39 24\n5 E 95 34 28\n<\/strong><\/pre>\n Voorbeeld 1: Gebruik Attach() om berekeningen uit te voeren<\/strong><\/span><\/h3>\n
#calculate mean of rebounds column\n<\/span>mean(df$rebounds)\n\n[1] 26.8\n\n#calculate median of rebounds column<\/span>\nmedian(df$rebounds)\n\n[1] 28\n\n#calculate range of rebounds column<\/span>\nrange(df$rebounds)\n\n[1] 24 30\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n attach(df)<\/span>\n\n#calculate mean of rebounds column\n<\/span>mean(rebounds)\n\n[1] 26.8\n#calculate median of rebounds column<\/span>\nmedian(rebounds)\n\n[1] 28\n#calculate range of rebounds column<\/span>\nrange(rebounds)\n\n[1] 24 30\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Voorbeeld 2: Gebruik Attach() om regressiemodellen aan te passen<\/strong><\/span><\/h3>\n
#fit regression model\n<\/span>fit <- lm(points ~ assists + rebounds, data=df)\n\n#view coefficients of regression model\n<\/span>summary(fit)$coef\n\n Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)\n(Intercept) 18.7071984 13.2030474 1.416885 0.29222633\nassists 0.5194553 0.2162095 2.402555 0.13821408\nrebounds 2.0802529 0.3273034 6.355733 0.02387244<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #fit regression model\n<\/span>fit <- lm(points ~ assists + rebounds)\n\n#view coefficients of regression model\n<\/span>summary(fit)$coef\n\n Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)\n(Intercept) 18.7071984 13.2030474 1.416885 0.29222633\nassists 0.5194553 0.2162095 2.402555 0.13821408\nrebounds 2.0802529 0.3273034 6.355733 0.02387244<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Bonus: gebruik detach() en search()<\/strong><\/span><\/h3>\n
#show all attached objects<\/span>\nsearch()\n\n [1] \".GlobalEnv\" \"df\" \"package:stats\" \n [4] \"package:graphics\" \"package:grDevices\" \"package:utils\" \n [7] \"package:datasets\" \"package:methods\" \"Autoloads\" \n[10] \"package:base\" \n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #detach data frame<\/span>\ndetach(df)<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Aanvullende bronnen<\/strong><\/span><\/h3>\n
Hoe alle plots in RStudio te wissen<\/a>
Hoe u meerdere variabelen op dezelfde regel kunt afdrukken in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"