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Corso R

Cheatsheet

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R · Cheatsheet — eLearner.app

Variabili e Vettori

  • Assegnamento di Variabili

    x <- 10
    y <- 20
    total <- x + y

    Usa l'operatore <- per assegnare un valore a una variabile in R.

  • Creazione di Vettori

    numbers <- c(5, 10, 15, 20)
    names <- c("Alice", "Bob")
    logical_values <- c(TRUE, FALSE, TRUE)

    La funzione c() concatena gli elementi in un vettore dello stesso tipo.

  • Operazioni Vettorializzate

    v1 <- c(1, 2, 3)
    doubled <- v1 * 2         # c(2, 4, 6)
    
    v2 <- c(10, 20, 30)
    sum_vec <- v1 + v2        # c(11, 22, 33)

    Le operazioni matematiche applicate a un vettore vengono eseguite elemento per elemento.

Matrici e Data Frame

  • Creazione e Accesso Matrici

    mat <- matrix(1:6, nrow = 2, ncol = 3)
    
    val <- mat[1, 3]          # Elemento (riga 1, colonna 3)
    row1 <- mat[1, ]          # Intera prima riga
    col2 <- mat[, 2]          # Intera seconda colonna

    Le matrici sono bidimensionali e contengono elementi dello stesso tipo.

  • Creazione e Filtraggio Data Frame

    df <- data.frame(
      name = c("Alice", "Bob"),
      grade = c(28, 24)
    )
    
    # Estrai una colonna
    grades <- df$grade
    
    # Filtra le righe
    good_students <- df[df$grade >= 26, ]

    I Data Frame possono contenere colonne di tipi diversi e rappresentano tabelle di dati.

Controllo del Flusso

  • Condizionali IF-ELSE

    score <- 75
    
    if (score >= 60) {
      status <- "Pass"
    } else {
      status <- "Fail"
    }

    Utilizza parentesi tonde per la condizione e parentesi graffe per racchiudere i blocchi.

  • Ciclo FOR

    for (i in 1:5) {
      print(i)
    }
    
    v <- c(2, 4, 6)
    for (val in v) {
      print(val * 2)
    }

    Scorre gli elementi di una sequenza o di un vettore usando la parola chiave 'in'.

Funzioni e Analisi Dati

  • Definizione di Funzioni

    calculate_tax <- function(amount, rate = 0.22) {
      result <- amount * rate
      return(result)
    }

    La funzione può specificare argomenti di default (come rate = 0.22) e usa return() per restituire un valore.

  • Statistiche di Base e NA

    temperatures <- c(22, 25, NA, 21)
    
    # Calcola media ignorando i valori NA
    mean_temp <- mean(temperatures, na.rm = TRUE)
    
    # Deviazione Standard
    sd_temp <- sd(temperatures, na.rm = TRUE)
    
    # Riepilogo statistico completo
    summary_stats <- summary(temperatures)

    L'argomento na.rm = TRUE indica di rimuovere i valori NA prima di calcolare l'aggregato.

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