Názor k článku Programovací jazyk R: práce s datovými rámci, jednoduché grafy od Nuphar - Já ho prásknu, on také učí erko. :-) S...

Já ho prásknu, on také učí erko. :-)

S tím výběrem z datového rámce bych ukázal příklad s testovacími daty:

> languages <- data.frame(
+    id = c (1:9),
+    name = c("C", "Java", "Python", "C++", "C#", "Visual Basic", "JavaScript", "PHP", "R"),
+    usage = c(15.95, 13.48, 10.47, 7.11, 4.58, 4.12, 2.54, 2.49, 2.37),
+    change = c(0.74, -3.18, 0.59, 1.48, 1.18, 0.83, 0.41, 0.62, 1.33),
+    stringsAsFactors = FALSE
+ )
> languages # Všimněte si, že to neobaluji do print(...) :-)
  id         name usage change
1  1            C 15.95   0.74
2  2         Java 13.48  -3.18
3  3       Python 10.47   0.59
4  4          C++  7.11   1.48
5  5           C#  4.58   1.18
6  6 Visual Basic  4.12   0.83
7  7   JavaScript  2.54   0.41
8  8          PHP  2.49   0.62
9  9            R  2.37   1.33
> class(languages["name"])
[1] "data.frame" # datový rámec jako původní zdroj
> class(languages$name)
[1] "character" # vektor
> class(languages[2])
[1] "data.frame" # datový rámec jako původní zdroj
> languages[3]
  usage
1 15.95
2 13.48
3 10.47
4  7.11
5  4.58
6  4.12
7  2.54
8  2.49
9  2.37
> languages["name"]
          name
1            C
2         Java
3       Python
4          C++
5           C#
6 Visual Basic
7   JavaScript
8          PHP
9            R
> languages$name
[1] "C"            "Java"         "Python"       "C++"          "C#"
[6] "Visual Basic" "JavaScript"   "PHP"          "R"
> languages[2]
          name
1            C
2         Java
3       Python
4          C++
5           C#
6 Visual Basic
7   JavaScript
8          PHP
9            R

Možná bych ještě zdůraznil, že ty faktory jsou děsně užitečné, protože se dají snadno použít na třídění, třeba pro krabicové grafy:

langs <- data.frame(languages["name"], languages["usage"])
> langs <- rbind(data.frame(langs$name, jitter(langs$usage)),
data.frame(langs$name, jitter(langs$usage)),
data.frame(langs$name, jitter(langs$usage)),
data.frame(langs$name, jitter(langs$usage)),
data.frame(langs$name, jitter(langs$usage)))
> langs
     langs.name jitter.langs.usage.
1             C           15.948595
2          Java           13.487646
3        Python           10.473382
4           C++            7.117757
5            C#            4.574903
6  Visual Basic            4.119771
7    JavaScript            2.533762
8           PHP            2.481331
9             R            2.378226
10            C           15.955915
11         Java           13.484478
12       Python           10.472911
13          C++            7.103522
14           C#            4.583332
15 Visual Basic            4.129590
16   JavaScript            2.530045
17          PHP            2.496101
18            R            2.366824
19            C           15.955425
20         Java           13.488209
21       Python           10.477087
22          C++            7.112658
23           C#            4.583441
24 Visual Basic            4.119844
25   JavaScript            2.531923
26          PHP            2.491034
27            R            2.362223
28            C           15.943325
29         Java           13.488028
30       Python           10.461460
31          C++            7.110751
32           C#            4.578946
33 Visual Basic            4.121060
34   JavaScript            2.534422
35          PHP            2.486563
36            R            2.379705
37            C           15.949777
38         Java           13.484966
39       Python           10.461877
40          C++            7.110917
41           C#            4.574754
42 Visual Basic            4.113257
43   JavaScript            2.540743
44          PHP            2.494350
45            R            2.366082
boxplot(langs$jitter.langs.usage.~langs$langs.name)

Je to poněkud humpolácké, ale jako ukázka to snad stačí. :-)