<\/p>\n
Domy\u015blnie funkcja table()<\/strong> w R tworzy tabel\u0119 warto\u015bci cz\u0119stotliwo\u015bci, ale nie uwzgl\u0119dnia cz\u0119stotliwo\u015bci warto\u015bci NA.<\/span><\/p>\n Mo\u017cna jednak u\u017cy\u0107 nast\u0119puj\u0105cych metod, aby utworzy\u0107 tabel\u0119 i uwzgl\u0119dni\u0107 warto\u015bci NA:<\/span><\/p>\n Metoda 1: Utw\u00f3rz tabel\u0119 i zawsze pokazuj liczb\u0119 warto\u015bci NA<\/strong><\/span><\/p>\n Metoda 2: Utw\u00f3rz tabel\u0119 i wy\u015bwietl tylko liczb\u0119 warto\u015bci NA, je\u015bli takie istniej\u0105<\/strong><\/span><\/p>\n Poni\u017csze przyk\u0142ady pokazuj\u0105, jak zastosowa\u0107 ka\u017cd\u0105 metod\u0119 w praktyce.<\/span><\/p>\n Za\u0142\u00f3\u017cmy, \u017ce mamy nast\u0119puj\u0105c\u0105 ramk\u0119 danych w R, kt\u00f3ra zawiera informacje o r\u00f3\u017cnych koszykarzach:<\/span><\/p>\n Mo\u017cemy u\u017cy\u0107 nast\u0119puj\u0105cej sk\u0142adni, aby utworzy\u0107 tabel\u0119 cz\u0119stotliwo\u015bci warto\u015bci w kolumnie zespo\u0142u<\/strong> i wy\u015bwietli\u0107 liczb\u0119 warto\u015bci NA, niezale\u017cnie od tego, czy istniej\u0105, czy nie:<\/span><\/p>\n Nale\u017cy zauwa\u017cy\u0107, \u017ce wynikowa tabela pokazuje, \u017ce w kolumnie zespo\u0142u ramki danych znajduje si\u0119 0<\/strong> warto\u015bci NA.<\/span><\/span><\/p>\n Poniewa\u017c u\u017cyli\u015bmy argumentu useNA = \u201ezawsze\u201d<\/strong> , tabela nadal pokazywa\u0142a liczb\u0119 warto\u015bci NA, nawet je\u015bli ich nie by\u0142o.<\/span><\/p>\n Za\u0142\u00f3\u017cmy jeszcze raz, \u017ce mamy w R nast\u0119puj\u0105c\u0105 ramk\u0119 danych zawieraj\u0105c\u0105 informacje o r\u00f3\u017cnych koszykarzach:<\/span><\/p>\n Mo\u017cemy u\u017cy\u0107 poni\u017cszej sk\u0142adni, aby utworzy\u0107 tabel\u0119 cz\u0119stotliwo\u015bci warto\u015bci w kolumnie zespo\u0142u<\/strong> i wy\u015bwietli\u0107 tylko liczb\u0119 warto\u015bci NA, je\u015bli takie istniej\u0105:<\/span><\/p>\n Nale\u017cy pami\u0119ta\u0107, \u017ce wynikowa tabela pokazuje cz\u0119stotliwo\u015b\u0107 warto\u015bci \u201eA\u201d i \u201eB\u201d w kolumnie zespo\u0142u<\/strong> , ale nie pokazuje cz\u0119stotliwo\u015bci warto\u015bci NA, poniewa\u017c ich nie ma.<\/span><\/p>\n Poni\u017csze samouczki wyja\u015bniaj\u0105, jak wykonywa\u0107 inne typowe operacje w j\u0119zyku R:<\/span><\/p>\n Jak utworzy\u0107 tabel\u0119 dwukierunkow\u0105 w R<\/a> Domy\u015blnie funkcja table() w R tworzy tabel\u0119 warto\u015bci cz\u0119stotliwo\u015bci, ale nie uwzgl\u0119dnia cz\u0119stotliwo\u015bci warto\u015bci NA. Mo\u017cna jednak u\u017cy\u0107 nast\u0119puj\u0105cych metod, aby utworzy\u0107 tabel\u0119 i uwzgl\u0119dni\u0107 warto\u015bci NA: Metoda 1: Utw\u00f3rz tabel\u0119 i zawsze pokazuj liczb\u0119 warto\u015bci NA table(df$my_column, useNA = ” always „) Metoda 2: Utw\u00f3rz tabel\u0119 i wy\u015bwietl tylko liczb\u0119 warto\u015bci NA, je\u015bli takie […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-3717","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-przewodnik"],"yoast_head":"\n table(df$my_column, useNA = \" always<\/span> \")<\/strong><\/pre>\n table(df$my_column, useNA = \" ifany<\/span> \")\n<\/strong><\/pre>\n Przyk\u0142ad 1: Utw\u00f3rz tabel\u0119 i zawsze wy\u015bwietlaj liczb\u0119 warto\u015bci NA<\/strong><\/span><\/h2>\n
#create data frame\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (team=c('A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'),\n points=c(20, 25, 14, 18, 19, 12, 12, 15))\n\n#view data frame\n<\/span>df\n\n team points\n1 to 20\n2 to 25\n3 to 14\n4 to 18\n5 B 19\n6 B 12\n7 B 12\n8 B 15\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #create frequency table of values in team column, including NA values\n<\/span>table(df$team, useNA = \" always<\/span> \")\n\n AB <NA>\n 4 4 0 \n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Przyk\u0142ad 2: Utw\u00f3rz tabel\u0119 i wy\u015bwietl tylko liczb\u0119 warto\u015bci NA, je\u015bli takie istniej\u0105<\/strong><\/span><\/h2>\n
#create data frame\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (team=c('A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'),\n points=c(20, 25, 14, 18, 19, 12, 12, 15))\n\n#view data frame\ndf\n\n team points\n1 to 20\n2 to 25\n3 to 14\n4 to 18\n5 B 19\n6 B 12\n7 B 12\n8 B 15\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #create frequency table of values in team column, including NA values if any exist\n<\/span>table(df$team, useNA = \" ifany<\/span> \")\n\nAB\n4 4<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Dodatkowe zasoby<\/strong><\/span><\/h2>\n
Jak przekonwertowa\u0107 tablic\u0119 na macierz w R<\/a>
Jak przekonwertowa\u0107 tabel\u0119 na ramk\u0119 danych w R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"