Jak używać funkcji connect() w r (z przykładami)

Możesz użyć funkcji connect() w R, aby udostępnić obiekty ramki danych bez konieczności wpisywania nazwy ramki danych.

Ta funkcja wykorzystuje następującą podstawową składnię:

 attach(data)

Poniższe przykłady pokazują, jak używać tej funkcji w różnych scenariuszach z następującą ramką danych:

 #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

Przykład 1: Użyj funkcji connect() do wykonania obliczeń

Zwykle, jeśli chcemy obliczyć średnią, medianę, zakres itp. kolumny w ramce danych, zastosujemy następującą składnię:

 #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

Jeśli jednak użyjemy funkcji connect() , nie musimy nawet wprowadzać nazwy ramki danych, aby wykonać te obliczenia:

 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

Używając funkcji connect() , możemy bezpośrednio odwołać się do nazwy kolumny, a R wie, której ramki danych chcemy użyć.

Przykład 2: Użyj funkcji connect(), aby dopasować modele regresji

Zwykle, jeśli chcemy dopasować model regresji liniowej w R, użyjemy następującej składni:

 #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

Jeśli jednak użyjemy funkcji connect() , nie musimy nawet używać argumentu data w funkcji lm(), aby dopasować model regresji:

 #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

Należy zauważyć, że wyniki regresji są dokładnie takie same.

Bonus: użyj funkcji odłącz() i szukaj()

Możesz użyć funkcji search() , aby wyświetlić wszystkie dołączone obiekty w bieżącym środowisku R:

 #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"  

Możesz także użyć funkcji detach(), aby odłączyć aktualnie odłączony obiekt:

 #detach data frame
detach(df)

Dodatkowe zasoby

Poniższe samouczki wyjaśniają, jak wykonywać inne typowe zadania w języku R:

Jak wyczyścić środowisko w R
Jak wyczyścić wszystkie działki w RStudio
Jak wydrukować wiele zmiennych w tej samej linii w R