1 of 23

2 of 23

En yaygın kullanılan editör + arayüz RStudio’dur

3 of 23

4 of 23

R Studio ortamı, Paket Yükleme ve Temel İşlemler

Tools >

Global Options>

Pane Layout

5 of 23

R terminaline;

dir() komutunu girdiğimizde klasördeki dosyaları ve diğer dosyaları gösterir

Ya da

list.files() komutu yazdığımızda da yine aynı sonucu verecektir.

6 of 23

Veri girişi ataması

X’e 5 değerini atayalım x<-5 ya da x=5 ile de atayabiliriz.

7 of 23

Atadıklarım

8 of 23

Y eşit mi? True/False (mantıksal ifadelerin kullanımı)

y==6

TRUE

y==7

FALSE

Ya da

[1] FALSE

> y<7

[1] TRUE

9 of 23

> a<-c(8,6,12)

> b<-"veri analizi"

> class(b)

[1] "character"

> class(a)

[1] "numeric"

Vektör Ataması

Değişkenlerin türünü sorabiliriz. Bunu da class komutu ile yapıyoruz.

10 of 23

ls( )komutu (çalışma ortamını gösterme)

> ls()

[1] "a" "b" "x" "y" "z"

>rm(a) (vektörü silme��(remove)

Silme işlemini R editörü bölümüne yazarak da yapabilirsiniz

11 of 23

Paket Yükleme

Paket yükleme R ile çalışmaya başlamada temel işlemlerden biridir.

2 yol var:

  1. R editör bölümünü install.packages("car") yazarak yükleyebilirsiniz
  2. R dosyalar bölümünden Packages tıklayıp yükleyebiliyoruz.

12 of 23

Örneğin dply paketimizde kirli verimizi düzenleyeceğiz (a grammar of data manipulation)

library("dplyr") yazdığımızda bu paketi yüklemiş oluyoruz. Yani verimizi temizlememizde yardımcı olacak paketimiz yüklenmiş oldu.

Yani çalışma yapmadan önce paketimizi çağırmamız gerekiyor. Doğrudan paketler bölümden paket tıklanarak da yükleme yapılabilir.

13 of 23

R programının kendi base olanında yüklü olan temel veri seti “cars” yani arabalar veri seti. mtcars yazarsak r editör bölümüne bu veri seti r terminaline yüklenir.

14 of 23

R’ın dosyalar kısmında cars verisi var demiştik yani çeşitli arabalar ve onların özelliklerini kapsayan bir veri seti. Yüklediğimiz veri setinde milyonlarca satır olabilir. Büyük veri ile çalışıyorsanız bu veri seti terminalde gözlemleyemeyeceğiniz kadar büyük olabilir. Gözlemlemek için bazı temel komutlar var. Head, tail gibi.

15 of 23

head(mtcars) ilk 6 aracı

�tail(mtcars) son 6 aracı

�İlk 10’u görmek ya da son 10’u görmek istersek

head(mtcars,10)

tail(mtcars,10)

�str(mtcars) verinin yapısının bilgisi numeric veri/ kategorik veri?

16 of 23

Temel matematiksel işlemler de yapabiliriz

Örneğin 16 neyin karesidir ya da 4?

R editör bölümüne sqrt(16) ya da sqrt(4) yazdığımızda terminal sonucu şöyle olacaktır:

> sqrt(16)

[1] 4

> sqrt(4)

[1] 2

Hesap Makinesi

17 of 23

Temel matematiksel işlemler de yapabiliriz

Örneğin -4’ün mutlak değeri nedir ?

abs(-4) absolute value /mutlak değer�[1] 4

Ya da 5’in faktörü nedir?�factorial(5)�[1] 120��5’in logaritması nedir?�log(5)�[1] 1.609438

18 of 23

Temel matematiksel işlemler de yapabiliriz

log2(10) dersek iki tabanında 10’un logaritmasını alır.

log2(10)

[1] 3.321928

19 of 23

Temel matematiksel işlemler de yapabiliriz

Toplama 5+2�Çıkarma 10-7�Çarpma 8*2�Bölme 4/2

20 of 23

Bütün matematiksel işlemleri R ile yapabilirsiniz.

Bu sunumda genel R’ı tanıyıp, R stüdyoya giriş yaptınız.

21 of 23

Rstudio'da Veri Yükleme

library(readr) �eğitimbütçesi=read.csv('C:/Users/Asus/Desktop/eğitim bütcesi.csv')

library(readxl)�kutuphane2019 <- read_excel("C:/Users/Asus/Desktop/kutuphane2019.xlsx")

View(kutuphane2019)

library(readxl)

dataset <- read_excel(NULL)

View(dataset)

Önce readr komutunu kurmalısınız. Library’den ya da paket bölümünde

22 of 23

2. Veri yükleme alternatifi ise Import Dataset

23 of 23

Dışarıya Veri Aktarma

R dosyalar editörüne veriyi aktarıyoruz.

write_excel_csv(kutuphane2019,"kutuphaneverisi2019")

Belgeler bölümünden kontrol edilerek de dışarı attığını görebiliriz.