Lập trình với R: Biểu đồ cơ bản

histogram

Một trong những điểm mạnh nhất của R, khi so với các ngôn ngữ lập trình khác, đó là ta có thể dễ dàng tạo ra các biểu đồ chất lượng cao một cách dễ dàng. Trong bài viết này, chúng ta sẽ học về các biểu đồ cơ bản trong R. Chúng ta còn có các thư viện đồ thị nâng cao khác nhưng sẽ không được đề cập đến ở đây đó là lattice, ggplot2, và ggvis. Ta có thể tham khảo bài viết theo hướng tiếp cận khác với ggplot2. Xem thêm ở link sau: http://varianceexplained.org/r/teach_ggplot2_to_beginners/

Notebooks: basic_charts.

Advertisement

Lập trình với R: Matrices và Data Frames

Matrices and Data Frames

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khảo sát về matrices và data frames. Cả hai đều biểu diễn cấu trúc dữ liệu dạng bảng (rectangular), nghĩa là chúng được sử dụng để lưu trữ dữ liệu gồm các dòng và cột. Sự khác biệt duy nhất giữa matrices và data frames đó là matrices chỉ có thể chứa duy nhất một kiểu dữ liệu, trong khi data frames có thể chứa nhiều kiểu dữ liệu khác nhau.

Notebooks: matrix_and_dataframe.

Lập trình với R: Truy xuất vector

Vector

Trong bài viết này, ta sẽ học cách truy xuất các thành phần trong vector dựa trên những điều kiện chúng ta chỉ đinh. Ví dụ, chúng ta chỉ quan tâm đến 20 phần tử đầu tiên trong vector, hay truy xuất các phần tử không mang giá trị NA, hay chỉ truy xuất các phần tử dương. Kết thúc bài viết này, chúng ta sẽ biết cách xử lý từng tình huống trên.

Notebooks: accessing_vectors.

Lập trình với R: Dữ liệu bị thiếu

Missing data

Dữ liệu bị thiếu (missing values) đóng một vai trò quan trọng trong thống kê và phân tích dữ liệu. Thông thường, missing values không nên bị bỏ qua mà cần được nghiên cứu cẩn thận để xem xét xem điều gì khiến cho các missing values này bị thiếu. Trong R, NA được sử dụng để thể hiện các giá trị không tồn tại (not available) hay bị thiếu (missing) theo nghĩa thống kê. Trong bài viết này, ta sẽ tìm hiểu kỹ hơn về các giá trị này.

Notebooks: handling_missing_data.

Lập trình với R: Vectors

Vector

Hôm nay, chúng ta sẽ tìm hiểu về vector, một trong những kiểu dữ liệu đơn giản và thông dụng nhất trong R. Vectors có hai định dạng: atomic vectors (vector đơn cấu trúc) và list (vector đa cấu trúc). Atomic vector chỉ chứa duy nhất một kiểu dữ liệu. Trong khi đó, list có thể chứa nhiều kiểu dữ liệu khác nhau. Chúng ta sẽ tìm hiểu về atomic vector trước rồi sau đó đến list.

Notebooks: vector_in_r.