Hallo Leute, heute gibt es gratis Superkräfte für Euch. Naja, also fast, es geht darum Excel-Dateien in R einzulesen und zu schreiben. Klingt nicht nach Superkräften? Sind aber die Grundlagen dafür, damit Ihr demnächst vollautomatisch Eure Excel-Reports berechnen und erstellen könnt. Packages Klaro, erweiterte R-Funktionalitäten bekommen wir über zusätzliche Packages. Also brauchen wir auch für Excel-Dateien ein Package. Doch welches, wie findet Ihr Euch zurecht im Package-Dschungel? Tabelle in r erstellen en. Keine Panik, hier kommt schon die Antwort: Das am meisten genutzte Package heißt xlsx und wie jedes Package müsst ihr es einmal installieren, entweder in RStudio über Tools-> Install Packages oder einfach mit dem Befehl install. packages ( "xlsx") Falls ihr, aus welchen Gründen auch immer (Firmen-Policy, …) nicht auf den CRAN-Server zugreifen dürft, könnt ihr das Package natürlich auch herunterladen () und dann in RStudio über Tools -> Install Packages -> Install from Package Archive File Für diejenigen unter Euch, die es lieber exotischer möchten, hier noch weitere Packages, die den Excel-Datei-Import und –Export ebenfalls beherrschen.
Heute kommen wir zu einer weiteren Datenstruktur in R, nämlich den Listen. Mit diesem Post wird gleichzeitig die "Getting Started"-Kategorie etwas abrundet, da es jetzt zu allen grundlegenden Datenstrukturen einen Post gibt ( Vektoren, Data Frames, Matrizen und Listen). Hat man diese verschiedenen Strukturen verstanden, fällt das Programmieren mit R schon wesentlich einfacher. Du weißt dann, wie du Daten effizienter umstrukturierst und mit wenigen Zeilen zu den gewünschten Ergebnissen gelangen kannst (zumindest ist es mein Ziel, dir das näherzubringen! ). Tabelle in r erstellen 2. Um Listen in R zu verstehen ist es also hilfreich, wenn du die anderen Posts vorher gelesen hast. Listen allgemein Was sind also Listen in R? Einfach gesagt sind Listen eine Kollektion von verschiedenen R-Objekten (welche selbst entsprechend unterschiedlich strukturiert sein können). Listen können also nicht nur Vektoren, sondern auch ganze Datensätze oder Funktionen enthalten. Nicht nur das: Listen können sogar selbst wiederum aus verschiedenen Listen bestehen.
(Category, Name, Pages)] setnames(dtReduced, c("BookCategory", "BookName", "BookPages")) setcolorder(dtReduced, c("BookName", "BookCategory", "BookPages")) setorder(dtReduced, -BookPages) Das war's mit der Einführung in. Ich werde dieses Package mit Sicherheit in weiteren Tutorials benutzen. Bemessungsregen – Wikipedia. Ich empfehle auf jeden Fall, statt zu verwenden, da man viel mehr Möglichkeiten hat und der Code meistens lesbarer ist - auch wenn man sich erstmal an die Syntax gewöhnen muss. Viel Erfolg!