R -.Home: Ein Anfängerguide zur R-Programmiersprache

Einführung in R

Willkommen in der wundervollen Welt der R-Programmierung! Als Ihr freundlicher Nachbarschaftsinformatiklehrer freue ich mich darauf, Sie durch Ihre ersten Schritte in dieser leistungsstarken Sprache zu führen. Machen Sie sich keine Sorgen, wenn Sie vorher noch nie programmiert haben – wir beginnen ganz am Anfang und arbeiten gemeinsam nach oben.

R ist eine Sprache und ein Umfeld für statistische Berechnungen und Grafiken. Es wird von Statistikern, Data Scientists und Forschern weit verbreitet für Datenanalyse und -visualisierung verwendet. Stellen Sie sich R als Schweizer Army Knife für Daten vor – es kann fast alles mit Zahlen und Informationen tun, was Sie benötigen!

Warum R lernen?

1. Es ist kostenlos und Open-Source
2. Es verfügt über ein umfangreiches Ökosystem an Paketen für verschiedene Aufgaben
3. Es ist hervorragend für Datenanalyse und -visualisierung
4. Es wird weit in der Wissenschaft und Industrie verwendet

Erste Schritte mit R

Installation von R

Bevor wir in die Programmierung einsteigen, müssen wir unser Umfeld einrichten. Besuchen Sie die offizielle R-Projekt-Website (https://www.r-project.org/) und laden Sie die Version herunter, die zu Ihrem Betriebssystem passt. Befolgen Sie die Installationsanweisungen, und Sie sind in kürzester Zeit bereit zu gehen!

Installation von RStudio (Optional, aber empfohlen)

Obwohl Sie R direkt verwenden können, empfehle ich dringend die Installation von RStudio, einer integrierten Entwicklungsumgebung (IDE), die das Arbeiten mit R viel einfacher und angenehmer macht. Es ist wie dem R ein gemütliches Zuhause mit allen Annehmlichkeiten zu geben! Sie können RStudio von https://www.rstudio.com/ herunterladen.

Deine ersten R-Befehle

Gut, lassen Sie uns mit ein bisschen echter R-Code herum spielen! Öffnen Sie R oder RStudio, und Sie werden eine Konsole sehen, in der Sie Befehle eingeben können.

Grundlegende Arithmetik

Lassen Sie mit etwas Einfachem beginnen – die Verwendung von R als Taschenrechner:

5 + 3
10 - 2
4 * 6
20 / 5
2 ^ 3

Versuchen Sie, diese in Ihre R-Konsole einzutippen und nach jeder Zeile Enter zu drücken. Sie werden die Ergebnisse sofort sehen. Ist das nicht cool? Sie haben gerade Ihre ersten R-Rechnungen durchgeführt!

Variablen

In der Programmierung möchten wir oft Werte für später speichern. Dies tun wir mit Variablen. Stellen Sie sich Variablen als beschriftete Kisten vor, in die Sie Ihre Daten legen können.

x <- 10
y <- 5
z <- x + y
print(z)

Hier haben wir drei Variablen erstellt: x, y und z. Das <- Symbol ist so, wie wir Werte in R zuweisen. Es ist so, als ob wir sagen "setze diesen Wert in diese Variable". Dann haben wir print() verwendet, um das Ergebnis anzuzeigen.

Datentypen

R hat mehrere grundlegende Datentypen. Sehen wir uns einige an:

# Numerisch
age <- 25

# Zeichenkette (String)
name <- "Alice"

# Logisch (Boolean)
is_student <- TRUE

# Vektor (eine Liste von Werten des gleichen Typs)
scores <- c(85, 92, 78, 95)

Das # Symbol wird für Kommentare verwendet – R ignoriert alles, was nach ihm auf einer Zeile steht. Es ist eine großartige Möglichkeit, Notizen in Ihren Code einzufügen!

Arbeiten mit Vektoren

Vektoren sind eine der grundlegenden Datenstrukturen in R. Sie sind wie eine Zeile in einer Tabelle – eine Sammlung von Werten des gleichen Typs.

# Erstellen eines Vektors
fruits <- c("apple", "banana", "cherry")

# Zugriff auf Elemente
print(fruits[2])  # Gibt "banana" aus

# Vektoroperationen
numbers <- c(1, 2, 3, 4, 5)
doubled <- numbers * 2
print(doubled)

Hier haben wir zwei Vektoren erstellt: einen mit Früchten und einen mit Zahlen. Wir können individuelle Elemente mit eckigen Klammern [] zugreifen und Operationen auf ganze Vektoren gleichzeitig ausführen.

Grundlegende Funktionen

R bringt viele eingebettete Funktionen mit. Sehen wir uns einige an:

Funktion	Beschreibung	Beispiel
length()	Gibt die Anzahl der Elemente zurück	length(fruits)
sum()	Addiert alle Elemente	sum(numbers)
mean()	Berechnet den Durchschnitt	mean(numbers)
max()	Findet den maximalen Wert	max(numbers)
min()	Findet den minimalen Wert	min(numbers)

Probieren Sie diese in Ihrer R-Konsole aus:

length(fruits)
sum(numbers)
mean(numbers)
max(numbers)
min(numbers)

Erstellen eigener Funktionen

Eine der mächtigsten Fähigkeiten der Programmierung ist die Möglichkeit, eigene Funktionen zu erstellen. Lassen Sie uns eine einfache Funktion erstellen, die jemanden begrüßt:

greet <- function(name) {
greeting <- paste("Hello,", name, "! Welcome to R programming!")
return(greeting)
}

# Verwendung der Funktion
message <- greet("Alice")
print(message)

Diese Funktion nimmt einen Namen als Eingabe, erstellt eine Begrüßungsnachricht und gibt sie zurück. Dann rufen wir die Funktion mit "Alice" auf und geben das Ergebnis aus.

Bedingte Anweisungen

Bedingte Anweisungen ermöglichen es Ihrem Code, Entscheidungen zu treffen. Die häufigste ist die if-else-Anweisung:

age <- 20

if (age >= 18) {
print("You are an adult")
} else {
print("You are a minor")
}

Dieser Code überprüft, ob das Alter 18 oder älter ist, und gibt eine unterschiedliche Nachricht basierend auf dem Ergebnis aus.

Schleifen

Schleifen ermöglichen es Ihnen, Aktionen zu wiederholen. Die häufigste Schleife in R ist die for-Schleife:

for (i in 1:5) {
print(paste("This is iteration number", i))
}

Diese Schleife wird fünf Mal ausgeführt, jedes Mal eine Nachricht mit der aktuellen Iterationsnummer ausgebend.

Schlussfolgerung

Glückwunsch! Sie haben Ihre ersten Schritte in die Welt der R-Programmierung gemacht. Wir haben die Grundlagen von Arithmetik, Variablen, Datentypen, Vektoren, Funktionen, bedingten Anweisungen und Schleifen behandelt. Dies ist nur die Spitze des Eisbergs – R hat noch viel mehr zu bieten!

Erinnern Sie sich daran, dass das Lernen von Programmieren wie das Lernen einer neuen Sprache ist. Es erfordert Übung und Geduld. Haben Sie keine Angst, zu experimentieren, Fehler zu machen und daraus zu lernen. Das ist, wie wir alle angefangen haben!

In meinen Jahren des Unterrichtens habe ich unzählige Schüler gesehen, die von kompletten Anfängern zu versierten R-Programmierern geworden sind. Einer meiner Lieblingsmomente war, als ein Schüler, der anfangs kämpfte, ein Jahr später zurückkam, um mir ein komplexes Datenanalyseprojekt zu zeigen, das er mit R abgeschlossen hatte. Es beginnt alle mit den grundlegenden Schritten, die wir heute durchgegangen sind.

Weiterspielen, bleiben Sie neugierig und vor allem, haben Sie Spaß an R! Wer weiß? Vielleicht sind Sie eines Tages derjenige, der anderen über die Wunder der Datenanalyse mit R beibringt. Viel Spaß beim Programmieren!

Credits: Image by storyset