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Moving Average Dieses Beispiel lehrt, wie Sie den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen. Eine Bewegung wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten (Spitzen und Täler) zu glätten, um Trends leicht zu erkennen. 1. Erstens, werfen wir einen Blick auf unsere Zeitreihe. 2. Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis: Klicken Sie hier, um das Analyse-ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Verschiebender Durchschnitt aus, und klicken Sie auf OK. 4. Klicken Sie im Feld Eingabebereich auf den Bereich B2: M2. 5. Klicken Sie in das Feld Intervall und geben Sie 6 ein. 6. Klicken Sie in das Feld Ausgabebereich und wählen Sie Zelle B3 aus. 8. Zeichnen Sie ein Diagramm dieser Werte. Erläuterung: Da wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der vorherigen 5 Datenpunkte und der aktuelle Datenpunkt. Als Ergebnis werden Spitzen und Täler geglättet. Die Grafik zeigt eine zunehmende Tendenz. Excel kann den gleitenden Durchschnitt für die ersten 5 Datenpunkte nicht berechnen, da nicht genügend frühere Datenpunkte vorhanden sind. 9. Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 für Intervall 2 und Intervall 4. Fazit: Je größer das Intervall, desto mehr werden die Spitzen und Täler geglättet. Je kleiner das Intervall, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte zu den tatsächlichen Datenpunkten. Willkommen für das Institut für digitale Forschung und Bildung Stata-Klasse Anmerkungen Zählen von n bis N Einführung Stata hat zwei eingebaute Variablen namens n und N. N ist die Stata-Notation für die aktuelle Beobachtungsnummer. N in der ersten Beobachtung 1, 2 im zweiten, 3 im dritten und so weiter. N ist die Stata-Notation für die Gesamtzahl der Beobachtungen. Wir sehen, wie n und N arbeiten. Wie Sie sehen können, enthält die Variable id die Beobachtungsnummer, die von 1 bis 7 läuft, und nt die Gesamtzahl der Beobachtungen, die 7 ist. Zählen mit mit n und N in Verbindung mit dem Befehl kann einige sehr nützliche Ergebnisse liefern. Um den by-Befehl zu verwenden, müssen wir natürlich unsere Daten auf der by-Variablen sortieren. Nun ist n1 die Beobachtungsnummer innerhalb jeder Gruppe und n2 die Gesamtzahl der Beobachtungen für jede Gruppe. Um die niedrigste Punktzahl für jede Gruppe aufzulisten, verwenden Sie Folgendes: Um die höchste Punktzahl für jede Gruppe zu verwenden, verwenden Sie Folgendes: Eine weitere Verwendung von n Verwenden Sie n, um herauszufinden, ob es doppelte ID-Nummern in den folgenden Daten gibt: Die Beobachtungen 6 und 7 haben die gleichen Identifikationsnummern und unterschiedliche Werte. Duplikate finden Mit Hilfe von N können Sie doppelte Beobachtungen finden. In diesem Beispiel sortieren wir die Beobachtungen nach allen Variablen. Dann verwenden wir alle Variablen in der by-Anweisung und set set n gleich der Gesamtzahl der identischen Beobachtungen. Schließlich listen wir die Beobachtungen auf, für die N größer als 1 ist, wodurch die doppelten Beobachtungen identifiziert werden. Wenn Sie eine Menge von Variablen in der Datenmenge haben, könnte es lange dauern, um sie alle zweimal eingeben. Wir können die Wildcard verwenden, um anzuzeigen, dass wir alle Variablen verwenden möchten. Weiter in den neuesten Versionen von Stata können wir kombinieren Art und durch in eine einzige Aussage. Unten ist eine vereinfachte Version des Codes, die genau die gleichen Ergebnisse wie oben ergibt. Der Inhalt dieser Website sollte nicht als eine Anerkennung für eine bestimmte Website, Buch oder Software-Produkt von der University of California ausgelegt werden. Dieses R Data Import Tutorial ist alles, was Sie benötigen Sie könnten finden, dass das Laden von Daten in R kann ganz sein frustrierend. Fast jeder einzelne Typ von Datei, die Sie in R erhalten wollen, scheint seine eigene Funktion zu erfordern, und selbst dann könnten Sie in den Funktionen Argumente verloren gehen. Kurz gesagt, kann es ziemlich leicht, Dinge von Zeit zu Zeit verwechselt werden, ob Sie ein Anfänger oder ein fortgeschrittener R-Benutzer sind. Um diese Anforderungen zu decken, beschloss DataCamp, ein umfassendes, aber leichtes Tutorial zu veröffentlichen, um schnell Daten in R zu importieren und von einfachen Textdateien zu den fortgeschritteneren SPSS - und SAS-Dateien zu gelangen. Lesen Sie weiter, um herauszufinden, wie Sie Ihre Dateien einfach in R importieren. Um Daten in R zu importieren, müssen Sie zuerst Daten haben. Diese Daten können in einer Datei auf Ihrem Computer gespeichert werden (z. B. ein lokales Excel, SPSS oder eine andere Datei), können aber auch im Internet leben oder über andere Quellen bezogen werden. Wo diese Daten zu finden sind aus dem Rahmen dieses Tutorials, so für jetzt sein genug, um diesen Blog-Post zu erwähnen. Die gut erklärt, wie man Daten über das Internet zu finden, und DataCamps interaktive Tutorial. Die sich mit dem Importieren und Manipulieren von Quandl-Datensätzen befasst. Tipp: Bevor Sie fortfahren und entdecken, wie Sie Ihre Daten in R laden, könnte es sinnvoll sein, über die folgende Checkliste zu gehen, die es einfacher macht, die Daten korrekt in R zu importieren: Wenn Sie mit Tabellen arbeiten, ist die erste Zeile normalerweise Reserviert für den Header, während die erste Spalte verwendet wird, um die Sampling-Unit zu identifizieren. Vermeiden Sie Namen, Werte oder Felder mit Leerzeichen, sonst wird jedes Wort als separate Variable interpretiert, was zu Fehlern führt, die sich auf die Anzahl der Elemente pro Zeile beziehen In Ihrem Datensatz Wenn Sie Wörter verketten wollen, geben Sie eine. Zwischen Worten statt eines Leerzeichens Kurznamen werden über längere Namen bevorzugt Versuchen Sie, Namen, die Symbole enthalten, zu vermeiden. . . . Ampere. . (.). Aufrechtzuerhalten. . Lt. Gt; Aufrechtzuerhalten. . . . . Löschen Sie alle Kommentare, die Sie in Ihrer Excel-Datei erstellt haben, um zu vermeiden, dass zusätzliche Spalten oder NAs Ihrer Datei hinzugefügt werden. Vergewissern Sie sich, dass alle fehlenden Werte in Ihrem Datensatz mit NA angezeigt werden. Vorbereiten des R-Arbeitsbereichs Stellen Sie sicher, dass Sie in RStudio gehen und sehen, was getan werden muss, bevor Sie Ihre Arbeit dort beginnen. Sie verfügen möglicherweise über eine Umgebung, die noch mit Daten und Werten gefüllt ist, die Sie mit der folgenden Codezeile löschen können: Mit der Funktion rm () können Sie Objekte aus einer bestimmten Umgebung entfernen. In diesem Fall legen Sie fest, dass eine Liste für diese Funktion berücksichtigt werden soll, die das Ergebnis der Funktion ls () ist. Diese letzte Funktion gibt einen Vektor von Zeichenketten zurück, der die Namen der Objekte in der angegebenen Umgebung angibt. Da diese Funktion kein Argument hat, wird davon ausgegangen, dass Sie die von Ihnen als Benutzer definierten Datensätze und Funktionen meinen. Als nächstes finden Sie es auch praktisch, um zu wissen, wo Ihr Arbeitsverzeichnis im Moment gesetzt ist: Und Sie könnten in Erwägung ziehen, den Pfad zu ändern, den Sie als Ergebnis dieser Funktion erhalten, vielleicht in den Ordner, in dem Sie Ihren Datensatz gespeichert haben: Daten aus gängigen Quellen in R erhalten Sie werden sehen, dass die folgenden grundlegenden R-Funktionen auf das Erhalten von Kalkulationstabellen in R, anstatt auf Excel oder andere Arten von Dateien konzentrieren. Wenn Sie mehr daran interessiert sind, scrollen Sie ein wenig weiter, um zu entdecken, wie Sie andere Dateien importieren können. Importieren von TXT-Dateien Wenn Sie eine. txt - oder eine mit Tabulatorzeichen versehene Textdatei haben, können Sie diese einfach mit dem einfachen R importieren Funktion read. table (). Mit anderen Worten, Ihre Datei wird ähnlich aussehen und kann wie folgt importiert werden: Beachten Sie, dass mit dieser Funktion Ihre Daten aus der Datei ein data. frame Objekt werden. Beachten Sie auch, dass das erste Argument nicht immer ein Dateiname ist, aber möglicherweise auch eine Webseite, die Daten enthält. Das Header-Argument gibt an, ob Sie Spaltennamen in Ihrer Datendatei angegeben haben oder nicht. Das endgültige Ergebnis Ihres Imports wird in der RStudio-Konsole angezeigt: Gut zu wissen Die read. table () - Funktion ist die wichtigste und häufig verwendete Funktion zum Importieren einfacher Datendateien in R. Es ist einfach und flexibel. Deshalb sollten Sie auf jeden Fall unsere vorherigen Tutorial beim Lesen und Importieren von Excel-Dateien in R. überprüfen, die ausführlich erklärt, wie die read. table () - Funktion optimal zu verwenden. Für Dateien, die nicht durch Tabs, wie. csv und andere abgegrenzte Dateien abgegrenzt werden, verwenden Sie tatsächlich Varianten dieser Grundfunktion. Diese Varianten sind fast identisch mit der read. table () - Funktion und unterscheiden sich nur in drei Aspekten: Das Trennzeichen Das Header-Argument ist immer auf TRUE gesetzt, was bedeutet, dass die erste Zeile der gelesenen Datei den Header mit der enthält Variablennamen Das Füllargument ist auch als TRUE gesetzt, dh wenn Zeilen ungleiche Länge aufweisen, werden implizit leere Felder hinzugefügt. Importieren von CSV-Dateien Wenn Sie eine Datei haben, die die Werte mit einer. oder . Handelt es sich normalerweise um eine CSV-Datei. Es sieht so aus: Um diese Datei erfolgreich in R zu laden, können Sie die read. table () - Funktion verwenden, in der Sie das Trennzeichen angeben, oder Sie können read. csv () oder read. csv2 () Funktionen. Die frühere Funktion wird verwendet, wenn das Trennzeichen a ist. Letzteres wird verwendet, um die Werte in Ihrer Datendatei zu trennen. Beachten Sie, dass sowohl die read. csv () als auch die read. csv2 () - Funktion fast identisch mit der read. table () - Funktion sind, mit dem einzigen Unterschied, dass sie die Header - und Füllargumente haben, die standardmäßig als TRUE gesetzt sind. Tipp: Wenn Sie mehr über die Argumente wissen wollen, die Sie in der read. table () verwenden können. Read. csv () oder read. csv2 () - Funktionen können Sie immer lesen Sie unser Lesen und Importieren von Excel-Dateien in R Tutorial, die detailliert erklärt, wie die read. table () zu verwenden. Read. csv () oder read. csv2 () Funktionen. Importieren von Dateien mit anderen Trennzeichen Wenn Sie eine Datei mit einem Trennzeichen haben, die sich von einem Tab, einem Komma oder einem Semikolon unterscheidet, können Sie immer die Funktionen read. delim () und read. delim2 () verwenden. Dies sind Varianten der read. table () - Funktion, genau wie die read. csv () - Funktion. Folglich haben sie mit der read. table () - Funktion viel gemeinsam, mit der Ausnahme, dass sie davon ausgehen, dass die erste Zeile, die eingelesen wird, ein Header mit den Attributnamen ist, während sie statt dessen einen Tab als Trennzeichen verwenden Einen Whitespace, ein Komma oder ein Semikolon. Sie haben auch das Füllungsargument auf TRUE gesetzt. Was bedeutet, daß ein leeres Feld zu Zeilen ungleicher Länge hinzugefügt wird. Sie können die Funktionen read. delim () und read. delim2 () wie folgt verwenden: Importieren von Excel-Dateien in R Um Excel-Dateien in R zu laden, müssen Sie zunächst eine weitere Vorbereitung Ihres Arbeitsbereichs in dem Sinne durchführen, dass Sie installieren müssen Verpackungen. Führen Sie einfach den folgenden Code aus, um dies zu bewerkstelligen: Wenn Sie das Paket installiert haben, können Sie einfach Folgendes eingeben, um es in Ihrem Arbeitsbereich zu aktivieren: Um zu überprüfen, ob das Paket bereits installiert ist oder nicht, tippen Sie auf Excel-Dateien importieren mit XLConnect Package Die erste Möglichkeit, Excel-Dateien direkt in R zu erhalten, ist das Verwenden des XLConnect-Pakets. Installieren Sie das Paket und wenn Sie nicht sicher sind, ob Sie es bereits haben oder nicht, überprüfen Sie, ob es bereits vorhanden ist. Als nächstes können Sie die Funktion readWorksheetFromFile () wie unten gezeigt verwenden: Beachten Sie, dass Sie das Argument boot hinzufügen müssen, um anzugeben, welches Blatt Sie in R laden möchten. Sie können auch weitere Spezifikationen hinzufügen. Sie finden diese in unserem Tutorial zum Lesen und Importieren von Excel-Dateien in R. Sie können auch in eine ganze Arbeitsmappe mit der loadWorkbook () - Funktion laden, um dann in Arbeitsblättern, die Sie als Datenrahmen in R durch readWorksheet ): Beachten Sie, dass das Blattargument nicht das einzige Argument ist, das Sie in readWorkSheetFromFile () verwenden können. Wenn Sie weitere Informationen über das Paket oder über alle Argumente, die Sie an die readWorkSheetFromFile () - Funktion oder die beiden alternativen Funktionen übergeben können, können Sie die Pakete RDocumentation-Seite zu besuchen. Importieren von Excel-Dateien mit dem Readxl-Paket Das readxl-Paket wurde erst vor kurzem veröffentlicht und ermöglicht es R-Benutzern, problemlos in Excel-Dateien zu lesen, genau wie dies: Beachten Sie, dass das erste Argument den Pfad zu Ihrer. xls - oder. Xlsx-Datei angibt Die mit den Funktionen getwd () und setwd () eingestellt wurden. Sie können auch ein Blattargument hinzufügen, genau wie mit dem XLConnect-Paket und viele weitere Argumente, auf denen Sie hier oder in diesem Blogpost nachlesen können. JSON-Dateien importieren In R Um JSON-Dateien in R zu laden, müssen Sie zuerst das rjson-Paket installieren oder laden. Wenn Sie wissen möchten, wie Sie Pakete installieren oder wie Sie überprüfen, ob Pakete bereits installiert sind, scrollen Sie ein bisschen bis zum Abschnitt des Importierens von Excel-Dateien in R. Sobald Sie dies getan haben, können Sie die fromJSON () - Funktion verwenden. Hier haben Sie zwei Möglichkeiten: Ihre JSON-Datei wird in Ihrem Arbeitsverzeichnis gespeichert. Ihre JSON-Datei ist über eine URL verfügbar. Importieren von XML-Daten in R Wenn Sie XML-Daten in R erhalten möchten, ist eine der einfachsten Möglichkeiten durch die Verwendung des XML-Pakets. Zuerst stellen Sie sicher, dass Sie das XML-Paket in Ihrem Arbeitsbereich installieren und laden, wie oben gezeigt. Anschließend können Sie mit der Funktion xmlTreeParse () die XML-Datei direkt aus dem Web analysieren: Als nächstes können Sie überprüfen, ob R die XML-Datei in XML liest. Tipp: Sie können die Funktion xmlRoot () verwenden Knoten: Sie werden sehen, dass die Daten etwas eigenartig dargestellt werden, wenn Sie versuchen, den xmlfile-Vektor auszudrucken. Das ist, weil die XML-Datei ist noch ein echtes XML-Dokument in R zu diesem Zeitpunkt. Um die Daten in einen Datenrahmen zu bringen, müssen Sie zunächst die XML-Werte extrahieren. Dazu können Sie die Funktion xmlSApply () verwenden: Das erste Argument dieser Funktion ist topxml. Da es der oberste Knoten ist, an dessen Kindern Sie eine bestimmte Funktion ausführen möchten. Anschließend listen Sie die Funktion auf, die Sie für jeden untergeordneten Knoten anwenden möchten. In diesem Fall möchten Sie den Inhalt eines XML-XML-Knotens extrahieren. Dies, in Kombination mit dem ersten Argument topxml. Wird sicherstellen, dass Sie dies für jeden XML-XML-Knoten tun. Schließlich setzen Sie die Werte in ein Dataframe. Dazu verwenden Sie die Funktion data. frame () in Kombination mit der Matrix-Transpositionsfunktion t (). Darüber hinaus müssen Sie auch festlegen, dass keine Zeilennamen enthalten sein sollen: Sie können auch wählen, dass Sie nicht alle vorherigen Schritte durchführen, die etwas komplizierter sind und nur die folgenden Schritte ausführen: Importieren von Daten aus HTML-Tabellen in R Daten aus HTML-Tabellen abrufen In R ist ziemlich einfach: Beachten Sie, dass Sie mit dem Argument angeben können, welche Tabellen innerhalb des Dokuments zurückgegeben werden sollen. Wenn dies einen Fehler in der Natur der nicht geladen externe Entität laden, nicht verwechselt werden: Dieser Fehler wurde von vielen Menschen signalisiert und wurde durch die Pakete Autor hier bestätigt. Sie können dies umgehen, indem Sie das RCurl-Paket in Kombination mit dem XML-Paket verwenden, um Ihre Daten einzugeben: Beachten Sie, dass die Strings nicht als Faktoren oder kategoriale Variablen registriert werden sollen. Sie können auch das httr-Paket verwenden, um genau dasselbe zu erreichen , Mit der Ausnahme, dass Sie die rohen Objekte des URLs-Inhalts in Zeichen mit dem rawToChar-Argument konvertieren wollen: Daten aus statistischen Softwarepaketen in R abrufen Für die folgenden erweiterten statistischen Softwareprogramme gibt es entsprechende Pakete, die Sie zuerst verwenden Müssen Sie installieren, um Ihre Dateien in R zu lesen, genau wie Sie mit Excel oder JSON. Importieren von SPSS-Dateien in R Wenn Sie ein Benutzer von SPSS-Software sind und Sie Ihre SPSS-Dateien in R importieren möchten, installieren Sie zunächst das Fremdpaket. Nach dem Laden des Pakets, führen Sie die read. spss () - Funktion, die darin enthalten ist, und Sie sollten gut zu gehen Tipp: Wenn Sie das Ergebnis in einem Datenrahmen angezeigt werden soll, stellen Sie sicher, dass die to. data. frame Argument der read. spss () - Funktion auf TRUE. Wenn Sie nicht möchten, dass die Variablen mit Wertelabel in R-Faktoren mit entsprechenden Ebenen konvertiert werden, sollten Sie das Argument use. value. labels auf FALSE setzen: Denken Sie daran, dass Faktoren Variablen sind, die nur eine begrenzte Anzahl von verschiedenen Werten enthalten können . Als solche werden sie oft kategoriale Variablen genannt. Die verschiedenen Werte der Faktoren können etikettiert werden und werden daher oft als Wertlabels bezeichnet. Importieren von Stata-Dateien in R Um Stata-Dateien zu importieren, verwenden Sie weiterhin das Fremdpaket: Importieren von Systat-Dateien in R Wenn Sie Systat-Dateien in R importieren möchten, Wollen Sie das Fremdpaket verwenden, wie unten gezeigt: Importieren von SAS-Dateien in R Für diejenigen R-Benutzer, die auch SAS-Datei in R importieren möchten, ist es sehr einfach Für den Anfang installieren Sie das Paket sas7bdat. Laden Sie es, und rufen Sie dann die read. sas7bdat () - Funktion in dem Paket enthalten und Sie sind gut zu gehen Diese Funktion interessiert Sie und wollen Sie mehr wissen Besuchen Sie die Seite Rdocumentation. Importieren Minitab Files in R Ist Ihre Software der Wahl für statistische Zwecke Minitab. Suchen Sie nicht weiter, wenn Sie Minitab-Daten in R verwenden möchten. Importieren von. mtp-Dateien in R ist ziemlich einfach. Installieren Sie zunächst das Fremdpaket und laden Sie es. Dann verwenden Sie einfach die read. mtp () - Funktion aus diesem Paket: Importieren von RDA - oder RData-Dateien in R Wenn Ihre Datendatei eine Datei ist, die Sie in R als. rdata-Datei gespeichert haben, können Sie sie wie folgt lesen: Daten abrufen Andere Quellen Into R Da dieses Tutorial konzentriert sich auf den Import von Daten aus verschiedenen Arten von Quellen, ist es nur Recht zu erwähnen, dass Sie Daten in R, die aus Datenbanken, Webscraping, etc. importieren importieren kann. Importieren von Daten aus Datenbanken Importieren von Daten aus relationalen Datenbanken für Weitere Informationen zum Abrufen von Daten aus relationalen Datenbanken in R finden Sie in diesem Tutorial zum Importieren von Daten aus MonetDB. Wenn Sie jedoch Daten aus MySQL in R laden möchten, können Sie diesem Tutorial folgen. Die das dplyr-Paket verwendet, um die Daten in R zu importieren. Wenn Sie mehr über dieses letzte Paket wissen möchten, lesen Sie bitte den interaktiven Kurs von DataCamps. Die definitiv ein Muss für alle ist, die dplyr verwenden möchten, um auf Daten zuzugreifen, die außerhalb von R in einer Datenbank gespeichert sind. Darüber hinaus vermittelt der Kurs Ihnen, wie Sie anspruchsvolle Datenmanipulationsaufgaben mit dplyr ausführen. Daten aus nicht relationalen Datenbanken importieren Weitere Informationen zum Laden von Daten aus nicht relationalen Datenbanken in R, wie zum Beispiel Daten von MongoDB. Können Sie diesen Blogpost von Yet Another Blog in Statistical Computing lesen für einen Überblick über das Laden von Daten aus MongoDB in R. Importieren von Daten durch Webscraping Sie können lesen, wie zu scrape JavaScript-Daten mit R mit der Verwendung von PhantomJS und der REST-Paket In diesem DataCamp-Tutorial. Wenn Sie APIs verwenden, um Ihre Daten zu importieren, können Sie leicht finden Sie hier. Tip: Sie können sich diese Reihe von erstaunlichen Tutorials, die sich mit den Grundlagen der webscraping. Importieren von Daten über das TM-Paket Für diejenigen unter Ihnen, die sich für den Import von Textdaten zur Erstellung von Mining-Texten interessieren, können Sie nach der Installation und Aktivierung des tm-Pakets folgendermaßen in der Textdatei lesen: Dann müssen Sie sicherstellen, dass Laden Sie diese Daten als Korpus, um richtig loszulegen: Sie finden ein zugängliches Tutorial zum Textbergbau mit R hier. Dies ist nur der Anfang Laden Sie Ihre Daten in R ist nur ein kleiner Schritt in Ihrer spannenden Datenanalyse, Manipulation und Visualisierung Reise. DataCamp ist hier, um Sie durch sie zu führen Wenn Sie ein Anfänger sind, stellen Sie sicher, dass Sie sich unsere Tutorials auf maschinelles Lernen und Histogramme. Wenn Sie bereits ein fortgeschrittener R-Benutzer sind, könnten Sie daran interessiert sein, unser Tutorial auf 15 einfache Lösungen zu Ihrem Datenrahmen Probleme in R. zu lesen. Vergessen Sie nicht, von DataCamp zu übergeben, um zu sehen, ob unser Angebot an interaktiven Kursen auf R interessieren kann Sie Was denkst du