Bevor wir zum Bearbeiten des Datensatzes übergehen, wollen wir uns kurz Funktionen in R ansehen, wie diese aufgebaut sind und wie wir selbst Funktionen schreiben können. Dies wird uns in den folgenden Kapiteln das Leben vereinfachen.
Der Aufruf einer Funktion erfolgt durch den Namen der Funktion gefolgt von einem Paar runden Klammern in dem das Argument bzw. die Argumente stehen.
sqrt(x = 16) # Quadratwurzel von 16[1] 4exp(x = 1) # Exponentialfunktion an der 1 ausgewertet[1] 2.718282log(x = 16) # Logarithmus von 16 zur Basis e[1] 2.772589log(x = 16, base = 2) # Logarithmus von 16 zur Basis 2[1] 4c(2,3,5,7,11) # Vektor mit den Einträgen 2, 3, usw.[1] 2 3 5 7 11Bei allen Funktionen ist auf die korrekte Schreibweise zu achten, insbesondere macht Groß- und Kleinschreibung einen Unterschied: R ist case-sensitive. Wenn also eine Funktion falsch geschrieben ist, meldet R einen Fehler zurück.
Sqrt(16) # liefert Fehler, da Funktion nicht existiertError in `Sqrt()`:
! konnte Funktion "Sqrt" nicht findenchoose() muss sowohl das n als auch das k angegeben werden und bei round() ist der Standard, dass auf ganze Zahlen gerundet wird.
| Funktion | Bedeutung (ggf. Argumente) |
|---|---|
abs() / sign()
|
Betragsfunktion / Algebraisches Vorzeichen |
sqrt() |
Quadratwurzel |
factorial() |
Fakultät (eigentlich: \Gamma(x+1)) |
choose() |
Binomialkoeffizient: n über k : \binom{n}{k} (n, k) |
round() |
Rundet x auf 0 Stellen nach dem Komma (digits=0) |
signif() |
Rundet x auf 6 signifikante Stellen (digits=6) |
floor() / ceiling()
|
Abrunden / Aufrunden |
sum() / prod()
|
Summe / Produkt der Elemente eines Vektors |
mean() |
arithmetisches Mittel |
sd() |
(Stichproben-)Standardabweichung |
median() |
Median |
quantile() |
Quantile von x, Standard probs=seq(0, 1, 0.25)
|
choose(n = 49, k = 6) # 49 über 6 [1] 13983816round(x = pi, digits = 4) # π auf 4 Nachkommastellen gerundet[1] 3.1416round(x = 12345, digits = -3) # 12345 auf Tausender gerundet[1] 12000signif(x = pi/10000, digits = 3) # die ersten 3 signif. Stellen von π/10000 [1] 0.000314[1] 5Beim Aufrufen einer Funktion gibt es zwei Möglichkeiten wie die Argumente richtig zegeordnet werden:
Betrachten wir beispielsweise die Logarithmusfunktion
logfunction (x, base = exp(1)) .Primitive("log")Diese hat das Argument x= an der ersten Stelle und das Argument base= an der zweiten Stelle. Wollen wir den Logarithmus von 128 zur Basis 2 berechnen, so können wir das auf verschiedene Weisen machen:
log(x = 128, base = 2) # ausführlich, alle Argumente angegben[1] 7log(128, 2) # alle Argumente an der richtigen Stelle[1] 7log(base = 2, x = 128) # Argumente richtig benannt, Reihenfolge egal[1] 7log(128, base = 2) # erstes Argument an der richtigen Stelle, andere mit Namen[1] 7Bei einfachen Funktionen wird oft das positional matching verwendet. Werden die Funktionen komplizierter, haben also mehrere Argumente, die auch nicht alle angegeben werden wollen bzw. müssen, so verwenden wir in der Regel das named matching. Sollte es einen angegebenen Argumentenamen nicht geben, so gibt es eine Warnung bei der Ausführung.
help() bzw. ?
Die Hilfe-Funktion help() bzw. ? ist eine der wichtigsten Funktionen, die R zur Verfügung stellt. Sie kommt insbesondere bei umfangreicheren bzw. unbekannten Funktionen zum Einsatz.
?exp
# ist das Gleiche wie
help(exp)An vielen Stellen ist es sinnvoll bzw. notwendig Funktionen selbst zu schreiben oder existierende Funktionen anzupassen. Dadurch ersparen wir uns Arbeit, da längliche Routinen nicht durch Copy & Paste viel Text im Skript erzeugen, sondern durch Funktionen abgekürzt werden können.
Eine Funktion ist von der Form:
NAME_FUNKTION <- function(ARGUMENTE) {
INHALT
return(RÜCKGABE)
}Dabei sind die kapitalisierten Wörter Platzhalter.
function() (oder verkürzt \()) können Funktionen erstellt werden.() geschrieben. Weißt man diesen Standardwerte zu, so werden diese über = angegeben.{ } geschrieben.return() innerhalb der geschweiften Klammern wird die Ausführung der Funkion unterbrochen (beendet) und ein Rückgabewert wird bestimmt und ausgegeben. Dabei kann der Rückgabewert nur genau ein R-Objekt (z.B. ein Vektor, eine Liste, ein Tibble, etc.) sein.Was macht die folgende Funktion?
meine_funktion <- function(arg1, arg2=10) {
Summe <- arg1 + arg2
return(Summe)
}Der Name der Funktion ist meine_funktion. Diese Funktion hat zwei Argumente arg1= und arg2=, wobei letzteres bereits einen vordefinierten Wert hat. Der Rückgabewert der Funktion ist die Summe der beiden Argumente.
meine_funktion(4, 5)[1] 9meine_funktion(4)[1] 14...-ArgumentSchaut wir und die Hilfe von einigen Funktionen an, so steht in vielen Funktionen ... in der Liste der Argumente. Dies bedeutet, dass wir beim Aufruf der Funktion Argumente angeben können, die nicht explizit in der Liste der Argumente stehen, aber unterstützt und sinnvoll sind.
Am besten machen wir uns das an einem Beispiel klar.
...-Argumentsumfunction (..., na.rm = FALSE) .Primitive("sum")Wie wir sehen hat die Funktion sum() das ...-Argument (gelesen: dot dot dot) in der Liste der Argumente. Mit der Funktion sum() können numerische oder logische Vektoren addiert werden. Wichtig hierbei ist, dass die Anzahl der Argumente erst einmal unbestimmt ist, weswegen eine derartige Syntax sinnvoll ist:
Das ...-Argument ist sehr praktisch, wenn man eigene Funktionen schreibt und die Funktionalität der verwendeten Funktionen nicht einbüßen möchte. Wir schauen uns das wieder an einem Beispiel an.
Wir wollen eine Funktion mein_plot() definieren bei der wir die Funktion plot() verwenden und modifizieren, aber die Funktionalität von plot() nicht einschränken wollen. Als Standard verwenden wir für die Darstellung Rot (color="indianred2"), Sterne (pch=8) und vergrößerte Symbole (cex=2). Damit können wir zum Beispiel folgende neue Funktion definieren.
mein_plot <- function(...){
plot(...,
pch = 8,
col = "indianred2",
cex = 2)
}Zum Testen der Funktion definieren wir zwei Vektoren xx und yy:
