Ex03: iris

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Dataframes

Zum Testen von Funktionen und zur Übung stellt R verschiedene Datensätze zur Verfügung. Der wohl bekannteste Datensatz davon ist iris er kann folgendermaßen geladen werden:

data(iris)
head(iris)
  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa
3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa
5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa
6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa
  • Teste folgende Funktionen mit dem Iris Datensatz: length(), nrow(), ncol(), summary(), colnames().
  • Speichere die Species Spalte in einer neuen Variablen. Um was für ein R Objekt handelt es sich nun?
  • Wie viele Species sind im Datensatz enthalten und wie oft kommt jede Species vor?

Dataframe subsetting

  • Erstelle einen neuen data.frame der nur die Beobachtungen der Species “virginica” enthält.
  • Erstelle einen neuen data.frame der nur die Beobachtungen der Species “setosa” und “versicolor” enthält.
  • Erstelle einen neuen data.frame der extakt die erste Hälfte der Beobachtungen enthält.
  • Erstelle einen neuen data.frame der nur Beobachtungen enthält mit einer Sepal.Length zwischen 5.5 und 7.

Dataframe additions

  • Füge dem iris data.frame eine neue Spalte names “Genus” hinzu die in allen Reihen das Wort “iris” enthält.
  • Füge dem iris data.frame eine neue Spalte names “ID” hinzu in der jede Reihe eine fortlaufende Zahl enthält.
  • Füge dem iris data.frame zwei neue Spalten hinzu die jeweils den Flächeninhalt der Sepal und Petal beinhaltet (also length x width).

Ein bisschen Statistik

  • Was ist die durchschnittliche Sepal.Length von “virginica”?
  • Zeichne ein Histogramm der Sepal.Width.
  • Berechne die Varianz und Standardabweichung der Sepal.Width.
  • Erstelle einen Scatterplot mit der Sepal.Length auf der x-Achse und der Petal.Length auf der y-Achse.