Назначение: восстановление информации при повреждении файловой системы, удалении файлов, удалении или пересоздании разделов, переустановки ОС, сборка и восстановление данных с массивов RAID-0, RAID-5, RAID-6, JBOD, виртуальных дисков платформ виртуализации (VMware, VirtualBox, QEMU).
Поддерживаемых файловые системы: FAT12, FAT16, FAT32, NTFS, NTFS5 (созданная и используемая в Windows 2000 /XP/2003/Vista/7, exFAT, ReFS (новая файловая система, представленная Microsoft в Windows 2012 Server), Ext2/3/4FS (созданные в Linux или другой ОС), HFS, HFS+, HFSX, and UFS1, UFS2, UFS BigEndian (используемые в ОС FreeBSD, OpenBSD, и NetBSD).
Автор: R-Tools Technology Inc, www.r-tt.com
Пример практического использования R-Studio
Рассмотрим как восстановить данные на конкретном примере.
Дано: USB-flash SanDisk Ultra 32GB.
Симптом: Windows при попытке открыть диск просит его отформатировать, ниже снимок экрана.
В свойствах диска файловая система определяется как RAW.
Важно заметить, что сама флешка исправна, но повреждён раздел. Раздел или том — понятия исключительно логические, том — более широкое понятие, может состоять из нескольких физических носителей, но, тем не менее, видится, как единое пространство.
И так, запускаем программу. В примере используется Demo-версия с ограничением по размеру восстанавливаемых файлов.
В среде Windows Vista и старше программу нужно запускать от имени администратора даже, если ваша учётная запись имеет права администратора.
В окне Drives слева видим список устройств и разделов. Справа, в Properties, свойства выбранного устройства или раздела. Сканировать на предмет поиска файловых систем и данных можно как всё устройство, так и существующие разделы или можно задать область сканирования вручную.
Но нам сейчас это не нужно, кликаем правой кнопкой мыши на нашей флешке и выбираем Scan.
Откроется следующее окно с параметрами сканирования.
Disk size показывает нам объём накопителя в байтах и секторах. Если в этой строке и колонке Size окна Drives указан 0, то накопитель физически неисправен (т. к. он не определяет свой объём). В полях ввода Start и Size можно указать начало и длину области сканирования, по-умолчанию там указан полный объём диска. Кнопка Change в конце строки File systems позволяет принудительно задать тип файловой системы для поиска — это уменьшает занимаемую программой память при сканировании, может быть полезно при сканировании больших сильно заполненных дисков. Применяется, если вы точно знаете, в какой файловой системе хранилась информация на диске, если есть сомнения — оставляйте весь список. Опция Extra search for known file types позволяет искать информацию по характерным признакам типов файлов, все файлы в этом режиме будут восстановлены без названий и структуры. Scan view задаёт количество выводимой информации о процессе сканирования.
- Simple – выводит только индикатор прогресса сканирования
- Detailed – информация о найденных загрузочных секторах, файловых системах, файлах документов, если включена Extra search
- None – никакой уточняющей информации о сканировании не выводится.
Для запуска процесса поиска нажимаем кнопку Scan.
Процесс пошёл… На карте расположения информации на диске цветом показано какие найдены структуры данных. Ниже, под картой приводится расшифровка. Для полного восстановления данных необходимо просканировать всю поверхность накопителя. В данном примере информации на флешке мало, она располагается в первой половине флеш-памяти и дальше сканировать смысла нет, поэтому был нажат Stop. После предварительной обработки, откроется результат сканирования.
Результаты поиска показаны в виде дерева с корнем в нашем устройстве. Цвет показывает полноту восстановления файловой системы.
- Зелёный — найдена файловая система и boot-сектор — самый лучший вариант
- Оранжевый — найдена файловая система, но нет загрузочного сектора, присутствует часто в нескольких вариантах, отличающихся количеством восстановимых данных
- Красный — найден только загрузочный сектор без файловой системы, причём их может быть много, как правило интереса не представляют.
Найденная структура открывается двойным кликом на ней или выбором пункта Open drive files в контекстном меню. Что бы пользователь не подумал. что программа повисла, на экран выводится строка прогресса.
По окончании данного процесса мы увидим восстановленную структуру, как в проводнике. Слева будут папки, справа файлы и подпапки. Можно открыть любой файл встроенным просмотровщиком. Для этого выделив нужный файл и в контекстном меню выбрать Preview.
Если встроенный просмотровщик поддерживает выбранный тип файла и он полностью может быть считан, то мы увидим содержимой файла. Пример ниже.
Теперь остаётся только переписать найденную информацию на другой носитель. Для этого нужно отметить нужные файлы и папки или выделить всё, поставив галочку около Root-элемента. И в контекстном меню выбрать Recover marked.
Откроется диалог с параметрами сохранения информации.
Output folder – нужно указать, куда сохранять данные. Остальное можно оставить как есть.
Внимание! Никогда не сохраняйте данные на тот же диск с которого Вы их восстанавливаете. Иначе восстановленные файлы будут записываться на место восстанавливаемых файлов, что приведёт к их необратимому повреждению.
Некоторые параметра стоит изменить во вкладке Advanced.
Опция File already exists – что делать, если такой файл уже есть
- prompt – спрашивать на каждом случае повтора
- rename – переименовывать автоматически
- overwrite – перезаписывать
- skip – пропускать (стоит выбрать, чтоб не увеличивать объём данных).
Опция Broken file name – что делать с файлами, в названиях которых есть недопустимые сиволы
- prompt – спрашивать каждый раз
- rename and change invalid symbols to – переименовывать, заменяя недопустимые символы на заданный символ
- skip – просто пропускать (выбрать, часто при первавильном имени содержимое тоже повреждено).
Опция Hidden attribute – что делать, если встречаются скрытые атрибуты
- prompt – спрашивать каждый раз
- remove – удалять (выбрать).
Теперь можно нажать OK. Данные сохранятся в выбранную папку.
Не всегда сканирование даёт такой превосходный результат, как в данном примере. Чтобы показать, какой может быть результат сканирования, откроем другой, отмеченный красным, вариант восстановления и увидим следующее.
Как видно на иллюстрации, большинство папок отмечено красным знаком вопроса. То, что не отмечено им внутри пустые, а окно с логом переполнено ошибками. Данный результат не содержит практически полезной информации.
Если попытка самостоятельно восстановить данные не принесла положительного результата, то Вы можете обратиться к специалистам лаборатории MHDD.RU. Позвоните и проконсультируйтесь у наших технических специалистов по телефону: 8(495)241-31-97.
Не существует пользователя, который был бы полностью застрахован от потери данных на компьютере, внешнем жестком диске или флешке. И если не так страшно, когда утрачены развлекательные файлы, то потеря определенных документов может стать большой проблемой. Если это все же произошло, на выручку приходит программа R-Studio. Рассказываю, что собой представляет программа, а также как пользоваться R-Studio правильно и эффективно.
Содержание статьи
- Что за программа R-Studio
- Как пользоваться – инструкция
- Восстановление данных с жесткого диска
- Восстановление по сигнатурам
- Редактирование дисковых данных
- Создание образа диска
- Комментарии пользователей
R-Studio представляет собой целый набор утилит, призванных выполнять восстановление файлов, расположенных на внутренних жестких дисках, внешних накопителях (USB-флешки, CD, DVD), ZIP дисках.
При этом не имеет значения, каким образом был удален тот или иной файл – в результате деятельности вирусных программ или наличия сбоя внутри самой системы Windows.
Чтобы начать пользовать R-Studio, ее для начала требуется загрузить. Скачать утилиту можно, перейдя на официальный сайт ее создателей.
Важно! Настоятельно не рекомендуется загружать программу из сторонних сервисов, поскольку есть риск нарваться на вирусы. Также следует использоваться только проверенные временем антивирусные программы, например, «Dr.Veb» (скачать с официального сайта) или «Kaspersky» (скачать с официального сайта).
Загрузив программу, ее потребуется установить. Для этого необходимо левой кнопкой мыши дважды кликнуть по скаченному файлу. Откроется установщик. Для продолжения процесса нужно лишь следовать указаниям, размещенным на экране. Спустя несколько минут актуальная версия утилиты будет установлена на компьютер. В конце желательно выполнить перезагрузку ПК.
Также следует отметить, что в отдельных случаях антивирусная программа воспринимает скаченный файл как потенциально вредоносный, препятствуя его загрузке. Это ошибка, поскольку установщик загружался с официального интернет-ресурса его разработчика.
Чтобы все же выполнить установку утилиты, можно на время отключить антивирусную программу. Когда установка выполнена, нужно не забыть заново включить антивирус. На этом все, можно будет спокойно пользоваться R-Studio. Теперь стоит выяснить, как пользоваться R-Studio для выполнения разного рода задач.
Как пользоваться – инструкция
Пользоваться R-Studio довольно просто. Поиск и восстановление удаленных файлов может выполняться двумя основными способами. На каждом из них стоит остановиться подробнее.
Восстановление данных с жесткого диска
Чтобы пользоваться R-Studio для того, чтобы восстановить данные с жесткого диска, требуется знать определенный порядок действий:
- Для того чтобы найти удаленный файл, сначала требуется просмотреть содержимое жесткого диска, на котором он ранее был сохранен. Чтобы сделать это, следует кликнуть по наименованию раздела, после чего нажать «Показать содержимое диска».
- Будет запущен процесс обработки информации.
- После непродолжительного ожидания пользователю станет доступен перечень папок и файлов, имеющихся в выбранном разделе диска. Напротив удаленных файлов есть пометка в виде красного крестика. Чтобы выполнить восстановление того или иного файла, требуется пометить его галочкой (можно отметить сразу несколько папок), после чего нажать «Восстановить помеченные».
- Далее требуется определить параметры восстановления. Главное – указать директории, куда будут сохраняться восстановленные данные. По окончании выставления настроек нужно кликнуть «Да».
Согласно указанным директориям будет выполнено восстановление выбранных файлов и папок.
Важно! В статье представлены скриншоты демоверсии программы. В ней можно восстанавливать только по одному файлу. Чтобы иметь возможность работать сразу с несколькими, нужно приобретать лицензию.
Восстановление по сигнатурам
Пользоваться R-Studio также можно, применяя сигнатуры. Если на диске не были найдены нужные файлы, это значит, что их структура уже повреждена. Следовательно, просмотр содержимого диска результата не даст. В этом случае проблему часто можно решить, запустив сканирование по сигнатурам. Для этого требуется последовательно выполнить следующие действия:
- Для начала следует выбрать нужный раздел диска (тот, на котором были сохранены нужные файлы) и нажать на кнопку «Сканировать». Данная кнопка находится в верхней части интерфейса.
- После этого откроется окно, в котором пользователь может задать нужные настройки сканирования. Если четкого понимания того, какая функция за что отвечает нет, то лучше оставить все, как есть, ничего не меняя. Чтобы осуществить запуск сканирования, требуется кликнуть по соответствующей кнопке.
- Процесс сканирования в отдельных случаях может занять несколько часов. Все зависит от величины жесткого диска и общих вычислительных мощностей компьютера.
- Когда процесс сканирования завершен, требуется перейти в раздел «Найденные по сигнатурам».
- Далее следует кликнуть по интерактивной надписи, изображенной на скриншоте ниже.
- Некоторое время можно будет наблюдать работу процесса обработки данных. Занимает он немного времени, от нескольких секунд до пары минут. По завершении процесса перед пользователем предстанет перечень папок и отдельных файлов, найденных утилитой во время сканирования. Все они структурированы по типу контента, поэтому разбираться в них достаточно удобно.
- Стоит понимать, что структура размещения найденных файлов не сохраняется. Поэтому имен папок, равно как и их временных меток не будет. В связи с этим, для того чтобы отыскать среди прочих нужный элемент, потребуется выполнять просмотр содержания всех файлов, имеющих идентичное расширение. Чтобы сделать это, требуется лишь правой кнопкой мыши кликать по файлам и во всплывающем окне выбирать соответствующее действие.
Чтобы выполнить последующее восстановление файла, требуется, по аналогии с предыдущим методом, в нужных местах поставить галочки. После этого останется только нажать на кнопку «Восстановить помеченные». Таким образом, пользоваться R-Studio в режиме сканирования данных по сигнатурам не составляет никакого труда.
Редактирование дисковых данных
Теперь, когда ясно, как пользоваться R-studio для восстановления файлов, стоит разобраться, каким образом с помощью данной программы выполнять редактирование дисковых данных.
Важно! Утилита R-Studio является не просто приложением, предназначенным исключительно для восстановления утраченных данных с жестких дисков компьютеров. Ее можно назвать многофункциональным комбайном, который, помимо прочего, способен помогать пользователю выполнять редактирование дисковой информации.
Пользуясь R-Studio, можно без труда редактировать свойства файлов формата «NTFS». Порядок действий при этом будет таков:
- Левой кнопкой мыши нужно кликнуть по файлу, который требуется редактировать. После этого будет запущено контекстное меню. Необходимо выбрать самый верхний пункт «Вьювер/Редактор».
- Так будет осуществлен запуск редактора. Следует понимать, что его функционал достаточно сложен для понимания. Это значит, что эффективно взаимодействовать с ним могут только профессионалы, понимающие архитектуру жесткого диска и имеющие четкое представление о том, как он програмно устроен и функционирует.
Важно! Если пользователь не просвещен в данном вопросе, ему рекомендуется не пользовать данной функцией. Если допустить ошибку на одном из этапов, целостности выбранного файла может быть нанесен непоправимый вред.
Создание образа диска
Также программа R-Studio позволяет пользователю буквально в пару кликов создавать образы жесткого диска, а также его разделов и даже отдельных директорий. Эта процедура может быть актуальна в 2-х случаях:
- Если требуется выполнить резервное копирование материалов.
- Если планируются какие-либо последующие действия с материалами на диске, при этом будет отсутствовать риск потери файлов или нарушения их целостности.
Чтобы запустить процесс создания образа диска, требуется кликнуть по нужному объекту, после чего во всплывшем контекстном меню выбрать пункт «Создать образ».
Будет открыто системное окно, в котором пользователю станут доступны настройки создания образа. Можно будет, например, указать, в какой именно директории будет размещен формируемый образ жесткого (и не только) диска. Лучше всего использовать съемные носители информации. При желании, в предлагаемых настройках можно ничего не менять. Основные параметры уже выставлены по умолчанию. После нажатия кнопки «Да» будет запущен процесс создания образа.
После прочтения данной статьи больше не придется в поисковике вводить запросы по типу «R-Studio, инструкция, как пользоваться». Разумно сохранить ее в закладках, чтобы не потерять и в любой момент подсмотреть порядок действий при выполнении определенных задач.
Видео по теме:
R-studio — это набор программ для восстановления данных и файлов из жесткого диска. У приложения есть версии, как для Windows и Mac, так и для Linux. Программа платная, но имеет бесплатную версию, и считается одной из лучших программ для восстановления данных.
Программа проводит полный анализ диска и определяет какие файловые системы были на нем до этого, а затем позволяет восстановить файлы из этих файловых систем. Интересно, что можно обнаружить файловые системы, которые были на диске достаточно давно и даже из них восстановить файлы. Мы ранее рассматривали свободные утилиты для восстановления данных Linux, а в этой статье поговорим о том, как пользоваться R-Studio.
Вы можете скачать установщик программы для своей операционной системы на официальном сайте. Для Linux здесь есть deb и rpm пакеты, которые установятся в большинстве дистрибутивов.
Например, в Ubuntu, после того как пакет будет загружен, перейдите в папку загрузок и запустите установку:
cd ~/Загрузки/
$ sudo dpkg -i RStudio*
После завершения установки ярлык программы появится в главном меню:
В Windows вам будет достаточно пройти несколько шагов мастера.
Как пользоваться R-Studio
Теперь перейдем ближе к работе с утилитой, рассмотрим ее первый запуск интерфейс и восстановление файлов.
1. Запуск R-Studio
При первом запуске программа попросит лицензию. Не мне вам рассказывать где искать бесплатные лицензии, или можете нажать кнопку Demo. Для восстановления небольших файлов вполне сойдет. Максимальный размер файла для восстановления — 256 кб.
Если в окне программы полностью пусто, то нужно запускать ее через терминал с помощью такой команды:
QT_X11_NO_MITSHM=1 rstudio
Теперь все должно работать.
2. Интерфейс R-Studio
Интерфейс программы достаточно типичен для такого рода утилит. Его можно разделить на такие части:
- Главное меню — содержит все доступные действия и функции;
- Панель инструментов — сюда вынесены основные функции программы;
- Вкладки — переключение между различными областями;
- Рабочая область — разделена на две части, в левой стороне находится список дисков или папок, а в правой подробная информация о них;
- Статус бар — в самом низу окна находится статус бар, где отображаются сообщения о работе программы.
В рабочей области главного окна вы будете видеть список всех дисков и разделов. По умолчанию программа на английском, но вы можете выбрать русский язык. Для этого откройте меню «Help» -> «Language» и выберите «Русский»:
3. Простое восстановление
Напоминаю, что независимо от файловой системы, файлы не удаляются физически с диска во время удаления. Зато вы можете потерять их навсегда, если файловая система их чем-либо перезапишет. Если вы случайно удалили некоторые данные лучше сразу отключить этот жесткий диск от компьютера и проводить восстановление, подключив его в качестве внешнего диска к другому устройству. Мы можем просканировать весь раздел и определить все файловые системы, остатки которых на нем еще есть, но существует более простой способ. Можно работать только с этой файловой системой. Для этого просто выберите нужный раздел и нажмите на панели инструментов «Показать содержимое раздела»:
Все удаленные файлы будут помечены красным крестиком. Чтобы восстановить их будет достаточно нажать кнопку «Восстановить» на панели инструментов:
Далее, нужно только выбрать папку, куда будут восстановлены файлы. Ни в коем случае не восстанавливайте все на тот же раздел, это может стереть то, что еще можно было спасти.
3. Сканирование раздела
Если вы хотите восстановить все данные, нужно просканировать нужный раздел, чтобы обнаружить все файловые системы, которые там были и с которыми может работать утилита. Для этого выберите нужный раздел и нажмите кнопку «Сканировать». Этот процесс может занять длительное время, прогресс будет отображаться в правой части рабочей области:
После завершения сканирования вы увидите все доступные файловые системы. Выберите одну из них и нажмите «Показать содержимое диска». Кстати, та же опция доступна из контекстного меню:
Теперь, как и в предыдущем случае вы можете видеть все доступные файлы и те, которые можно восстановить помечены красным крестиком. Кроме того, вы можете отметить галочками нужные файлы в правой части и восстановить их группой:
Если это медиа файл или текстовый, то вы можете его открыть прямо в программе, без того, чтобы выполнить восстановление данных rstudio.
4. Поиск файлов
Очень часто в прошлых файловых системах очень запутанная структура каталогов и вы не всегда помните что и где находилось. Но в программе есть встроенные возможности поиска. Для настройки поиска нажмите «Найти/отменить»:
В открывшемся окне вы можете выбрать где нужно искать, какие файлы искать, какого формата, нужно или искать каталоги и так далее. В выпадающем списке в самом верху окна нужно выбрать параметр, по которому будем искать, например, расширение, имя файла или регулярное выражение.
После завершения настройки нажмите «Ok». В правой части рабочей области будут отображены все найденные файлы и вы можете их восстановить.
5. Создание образов
Когда вы работаете с диском, на котором есть важные удаленные файлы, всегда есть риск что-то повредить. Поэтому вы можете создать образ и работать уже с ним. Для этого выберите на панели инструментов пункт «Создать образ»:
Процесс создания образа может занять достаточно долгое время. Затем вы можете выбрать пункт «Открыть образ» и продолжить работать с полученным образом как с обычным жестким диском.
Выводы
Теперь вы знаете как пользоваться r studio восстанавливаем данные. Удаление важных данных происходит не так часто. Но если это случится, то нужно иметь инструменты, с помощью которых вы смогли бы все вернуть. В этой статье мы рассмотрели как пользоваться программой R-Studio. Она самая популярная, но если у вас достаточно простая задача, то перед использованием этого инструмента можно попробовать свободные утилиты, такие как testdisk или photorec.
Видео про R-Studio в Ubuntu:
Знакомимся с самым базовым
Установка R и Rstudio
Для работы с R необходимо его сначала скачать и установить.
- R
- на Windows, найдите большую кнопку Download R (номер версии) for Windows.
- на Mac, если маку меньше, чем 5 лет, то смело ставьте *.pkg файл с последней версией. Если старше, то поищите на той же странице версию для вашей системы.
- на Linux, также можно добавить зеркало и установить из командной строки:
sudo apt-get install r-cran-baseВ данной книге используется следующая версия R:
sessionInfo()$R.version$version.string## [1] "R version 3.6.0 (2019-04-26)"После установки R необходимо скачать и установить RStudio:
- RStudio
Если вдруг что-то установить не получается (или же вы просто не хотите устанавливать на компьютер лишние программы), то можно работать в облаке, делая все то же самое в веб-браузере:
- RStudio cloud
Первый и вполне закономерный вопрос: зачем мы ставили R и отдельно еще какой-то RStudio? Если опустить незначительные детали, то R — это сам язык программирования, а RStudio — это среда (IDE), которая позволяет в этом языке очень удобно работать.
RStudio — это единственная среда для R, но, определенно, самая удобная на сегодняшний день, у нее практически нет конкурентов. Почти все пользуются именно ею и не стоит тратить время на поиск чего-то более удобного и лучшего. Если же вы привыкли работать с Jupyter Notebook
Естественно, RStudio — не единственная среда для R, но, определенно, самая крутая. Почти все пользуются именно ею и не стоит тратить время на поиск чего-то более удобного и лучшего. Если Вы привыкли к Jupyter Notebook, то здесь тоже есть ноутбуки (RNotebook — хотя это и не совсем то же самое), но еще есть и кое-что покруче — RMarkdown. И с этим мы тоже разберемся!
RStudio
Так, давайте взглянем на то, что нам тут открылось:
В первую очередь нас интересуют два окна: 1 — Code Editor (окно для написания скриптов)1 и 2 — R Console (консоль). Здесь можно писать команды и запускать их. При этом работа в консоли и работа со скриптом немного различается.
В 2 — R Console вы пишите команду и запускаете ее нажиманием Enter. Иногда после запуска команды появляется какой-то результат. Если нажимать стрелку вверх на клавиатуре, то можно выводить в консоль предыдущие команды. Это очень удобно для запуска предыдущих команд с небольшими изменениями.
В 1 — Code Editor для запуска команды вы должны выделить ее и нажать Ctrl + Enter (Cmd + Enter на macOS). Если не нажать эту комбинацию клавиш, то команда не запустится. Можно выделить и запустить сразу несколько команд или даже все команды скрипта. Все команды скрипта можно выделить с помощью сочетания клавиш Ctrl + A на Windows и Linux, Cmd + A на macOS.2 Как только вы запустите команду (или несколько команд), соответствующие строчки кода появятся в 2 — R Console, как будто бы вы запускали их прямо там.
Обычно в консоли удобно что-то писать, чтобы быстро что-то посчитать. Скрипты удобнее при работе с длинными командами и как способ сохранения написанного кода для дальнейшей работы. Для сохранения скрипта нажмите File - Save As.... R скрипты сохраняются с разрешением .R, но по своей сути это просто текстовые файлы, которые можно открыть и модифицировать в любом текстовом редакторе а-ля “Блокнот”.
3 — Workspace and History — здесь можно увидеть переменные. Это поле будет автоматически обновляться по мере того, как Вы будете запускать строчки кода и создавать новые переменные. Еще там есть вкладка с историей всех команд, которые были запущены.
4 — Plots and files. Здесь есть очень много всего. Во-первых, небольшой файловый менеджер, во-вторых, там будут появляться графики, когда вы будете их рисовать. Там же есть вкладка с вашими пакетами (Packages) и Help по функциям. Но об этом потом.
R как калькулятор
R — полноценный язык программирования, который позволяет решать широкий спектр задач. Но в первую очередь R используется для анализа данных и статистических вычислений. Тем не менее, многими R до сих пор воспринимается как просто продвинутый калькулятор. Ну что ж, калькулятор, так калькулятор.
Давайте начнем с самого простого и попробуем использовать R как калькулятор с помощью арифметических операторов +, -, *, /, ^ (степень), () и т.д.
Просто запускайте в консоли пока не надоест:
## [1] 42## [1] 1## [1] 30## [1] 11## [1] 813 %/% 3 #целочисленное деление## [1] 413 %% 3 #остаток от деления## [1] 1Попробуйте самостоятельно посчитать что-нибудь с разными числами.
Ничего сложного, верно? Вводим выражение и получаем результат.
Вы могли заметить, что некоторые команды у меня заканчиваются знаком решетки (#). Все, что написано в строчке после # игнорируется R при выполнении команды. Написанные команды в скрипте рекомендуется сопровождать комментариями, которые будут объяснять вам же в будущем (или кому-то еще), что конкретно происходит в соответствующем куске кода.3 Кроме того, комментарии можно использовать в тех случаях, когда вы хотите написать кусок кода по-другому, не стирая полностью предыдущий код: достаточно “закомментить” нужные строчки — поставить # в начало каждой строки, которую вы хотите переписать. Для этого есть специальное сочетание горячих клавиш: Ctrl + Shift + C (Cmd + Shift + C на macOS) — во всех выделенных строчках будет написан # в начале.
Согласно данным навязчивых рекламных баннеров в интернете, только 14% россиян могут справиться с этим примером:
## [1] 6На самом деле, разные языки программирования ведут себя по-разному в таких ситуациях, поэтому ответ 6 (сначала умножаем, потом складываем) не так очевиден.
Порядок выполнения арифметических операций (т.е. приоритет операторов, operator precedence) в R как в математике, так что не забывайте про скобочки.
## [1] 8Если Вы не уверены в том, какие операторы имеют приоритет, то используйте скобочки, чтобы точно обозначить, в каком порядке нужно производить операции. Или же смотрите на таблицу приоритета операторов с помощью команды ?Syntax.
Функции
Давайте теперь извлечем корень из какого-нибудь числа. В принципе, тем, кто помнит школьный курс математики, возведения в степень вполне достаточно:
## [1] 4Ну а если нет, то можете воспользоваться специальной функцией: это обычно какие-то буквенные символы с круглыми скобками сразу после названия функции. Мы подаем на вход (внутрь скобочек) какие-то данные, внутри этих функций происходят какие-то вычисления, которые выдает в ответ какие-то другие данные (или же функция записывает файл, рисует график и т.д.).
Вот, например, функция для корня:
## [1] 4R — case-sensitive язык, т.е. регистр важен. SQRT(16) не будет работать.
А вот так выглядит функция логарифма:
## [1] 2.079442Так, вроде бы все нормально, но… Если Вы еще что-то помните из школьной математики, то должны понимать, что что-то здесь не так.
Здесь не хватает основания логарифма!
Логарифм — показатель степени, в которую надо возвести число, называемое основанием, чтобы получить данное число.
То есть у логарифма 8 по основанию 2 будет значение 3:
\(\log_2 8 = 3\)
То есть если возвести 2 в степень 3 у нас будет 8:
\(2^3 = 8\)
Только наша функция считает все как-то не так.
Чтобы понять, что происходит, нам нужно залезть в хэлп этой функции:
Справа внизу в RStudio появится вот такое окно:
Действительно, у этой функции есть еще аргумент base =. По дефолту он равен числу Эйлера (2.7182818…), т.е. функция считает натуральный логарифм. В большинстве функций R есть какой-то основной инпут — данные в том или ином формате, а есть и дополнительные параметры, которые можно прописывать вручную, если параметры по умолчанию нас не устраивают.
## [1] 3…или просто (если Вы уверены в порядке переменных):
## [1] 3Более того, Вы можете использовать оутпут одних функций как инпут для других:
## [1] 3Отличненько. Мы еще много раз будем возвращаться к функциям. Вообще, функции — это одна из важнейших штук в R (примерно так же как и в Python). Мы будем создавать свои функции, использовать функции как инпут для функций и многое-многое другое. В R очень крутые возможности работы с функциями. Поэтому подружитесь с функциями, они клевые.
Арифметические знаки, которые мы использовали:
+,-,/,^и т.д. называются операторами и на самом деле тоже являются функциями:
## [1] 7Переменные
Важная штука в программировании на практически любом языке — возможность сохранять значения в переменных. В R это обычно делается с помощью вот этих символов: <- (но можно использовать и обычное =, хотя это не очень принято). Для этого есть удобное сочетание клавиш: нажмите одновременно Alt + - (или option + - на macOS).
## [1] 2Заметьте, при присвоении результат вычисления не выводится в консоль! Если опустить детали, то обычно результат выполнения комманды либо выводится в консоль, либо записывается в переменную.
После присвоения переменная появляется во вкладке Environment в RStudio:
Можно использовать переменные в функциях и просто вычислениях:
## [1] 8## [1] 3Вы можете сравнивать разные переменные:
## [1] FALSEЗаметьте, что сравнивая две переменные мы используем два знака равно ==, а не один =. Иначе это будет означать присвоение.
## [1] 8Теперь Вы сможете понять комикс про восстание роботов на следующей странице (пусть он и совсем про другой язык программирования)
Этот комикс объясняет, как важно не путать присваивание и сравнение (хотя я иногда путаю до сих пор =( ).
Иногда нам нужно проверить на неравенство:
## [1] FALSE## [1] TRUEВосклицательный язык в программировании вообще и в R в частности стандартно означает отрицание.
Еще мы можем сравнивать на больше/меньше:
## [1] FALSE## [1] TRUE## [1] FALSE## [1] TRUEТипы данных
До этого момента мы работали только с числами (numeric):
## [1] "numeric"Вообще, в R много типов numeric: integer (целые), double (с десятичной дробью), complex (комплексные числа). Последние пишутся так:
complexnumber <- 2+2iОднако в R с этим обычно можно вообще не заморачиваться, R сам будет конвертить между форматами при необходимости. Немного подробностей здесь:
Разница между numeric и integer, Как работать с комплексными числами в R
Теперь же нам нужно ознакомиться с двумя другими важными типами данных в R:
- character: строки символов. Они должны выделяться кавычками. Можно использовать как
", так и'(что удобно, когда строчка внутри уже содержит какие-то кавычки).
## [1] "Всем привет!"## [1] "character"- logical: просто
TRUEилиFALSE.
t1 <- TRUE
f1 <- FALSE
t1## [1] TRUE## [1] FALSEВообще, можно еще писать T и F (но не True и False!)
Это дурная практика, так как R защищает от перезаписи переменные TRUE и FALSE, но не защищает от этого T и F
## Error in TRUE <- FALSE: неправильная (do_set) левая сторона в присвоении## [1] TRUE## [1] FALSEТеперь вы можете догадаться, что результаты сравнения, например, числовых или строковых переменных вы можете сохранять в переменные тоже!
comparison <- a == b
comparison## [1] FALSEЭто нам очень понадобится, когда мы будем работать с реальными данными: нам нужно будет постоянно вытаскивать какие-то данные из датасета, а это как раз и построено на игре со сравнением переменных.
Чтобы этим хорошо уметь пользоваться, нам нужно еще освоить как работать с логическими операторами. Про один мы немного уже говорили — это не (!):
## [1] TRUE## [1] FALSE## [1] TRUEЕще есть И (выдаст TRUE только в том случае если обе переменные TRUE):
## [1] TRUE## [1] FALSEА еще ИЛИ (выдаст TRUE в случае если хотя бы одна из переменных TRUE):
## [1] TRUE## [1] FALSEПоздравляю, мы только что разобрались с самой занудной (но очень важной!) частью. Пора переходить к важному и интересному. ВЕКТОРАМ!
Вектор
Если у вас не было линейной алгебры (или у вас с ней было все плохо), то просто запомните, что вектор (atomic vector или просто atomic) — это набор (столбик) чисел в определенном порядке.
Если вы привыкли из школьного курса физики считать вектора стрелочками, то не спешите возмущаться и паниковать. Представьте стрелочки как точки из нуля координат {0,0} до какой-то точки на координатной плоскости, например, {2,3}:
Вот последние два числа и будем считать вектором. Попытайтесь теперь мысленно стереть координатную плоскость и выбросить стрелочки из головы, оставив только последовательность чисел {2,3}:
На самом деле, мы уже работали с векторами в R, но, возможно, вы об этом даже не догадывались. Дело в том, что в R нет как таковых скалярных (т.е. одиночных) значений, есть вектора длиной 1. Такие дела!
Чтобы создать вектор из нескольких значений, нужно воспользоваться функцией c():
## [1] 4 8 15 16 23 42Создавать вектора можно не только из numeric, но также и из character и logical:
## [1] "Хэй" "Хэй" "Ха"## [1] TRUE FALSEОдна из самых мерзких и раздражающих причин ошибок в коде — это использование
сиз кириллицы вместоcиз латиницы. Видите разницу? И я не вижу. А R видит.
Для создания числовых векторов есть удобный оператор :
## [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10## [1] 5 4 3 2 1 0 -1 -2 -3Этот оператор создает вектор от первого числа до второго с шагом 1. Вы не представляете, как часто эта штука нам пригодится… Если же нужно сделать вектор с другим шагом, то есть функция seq():
## [1] 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100Кроме того, можно задавать не шаг, а длину вектора. Тогда шаг функция seq() посчитает сама:
seq(1,13, length.out = 4)## [1] 1 5 9 13Другая функция — rep() — позволяет создавать вектора с повторяющимися значениями. Первый аргумент — значение, которое нужно повторять, а второй аргумент — сколько раз повторять.
## [1] 1 1 1 1 1И первый, и второй аргумент могут быть векторами!
## [1] 1 2 3 1 2 3 1 2 3## [1] 1 2 2 3 3 3Еще можно объединять вектора (что мы, по сути, и делали, просто с векторами длиной 1):
v1 <- c("Hey", "Ho")
v2 <- c("Let's", "Go!")
c(v1, v2)## [1] "Hey" "Ho" "Let's" "Go!"Очень многие функции в R работают именно с векторами. Например, функции sum() (считает сумму значений вектора) и mean() (считает среднее арифметическое всех значений в векторе):
## [1] 55## [1] 5.5Приведение типов
Что будет, если вы объедините два вектора с значениями разных типов? Ошибка?
Мы уже обсуждали, что в atomic может быть только один тип данных. В некоторых языках программирования при операции с данными разных типов мы бы получили ошибку. А вот в R при несовпадении типов пройзойдет попытка привести типы к “общему знаменателю”, то есть конвертировать данные в более “широкий” тип.
Например:
## [1] 0 2FALSE превратился в 0 (а TRUE превратился бы в 1), чтобы оба значения можно было объединить в вектор. То же самое произошло бы в случае операций с векторами:
## [1] 3Это называется неявным приведением типов (implicit coercion).
Вот более сложный пример:
## [1] "TRUE" "3" "Привет"У R есть иерархия коэрсинга:
NULL < raw < logical < integer < double < complex < character < list < expression.
Мы из этого списка еще многого не знаем, сейчас важно запомнить, что логические данные — TRUE и FALSE — превращаются в 0 и 1 соответственно, а 0 и 1 в строчки "0" и "1".
Если Вы боитесь полагаться на приведение типов, то можете воспользоваться функциями as.нужныйтипданных для явного приведения типов (explicit coercion):
## [1] 1 0 0as.character(as.numeric(c(T, F, F)))## [1] "1" "0" "0"Можно превращать и обратно, например, строковые значения в числовые. Если среди числа встретится буква или другой неподходящий знак, то мы получим предупреждение NA — пропущенное значение (мы очень скоро научимся с ними работать).
as.numeric(c("1", "2", "три"))## Warning: в результате преобразования созданы NA## [1] 1 2 NAОдин из распространенных примеров использования неявного приведения типов — использования функций
sum()иmean()для подсчета в логическом векторе количества и долиTRUEсоответсвенно. Мы будем много раз пользоваться этим приемом в дальнейшем!
Векторизация
Все те арифметические операторы, что мы использовали ранее, можно использовать с векторами одинаковой длины:
## [1] 5 5 5 5## [1] -3 -1 1 3## [1] 4 6 6 4## [1] 0.2500000 0.6666667 1.5000000 4.0000000## [1] -11 5 11 7Если применить операторы на двух векторах одинаковой длины, то в мы получим результат поэлементного применения оператора к двум векторам. Это называется векторизацией (vectorization).
Если после какого-нибудь MATLAB Вы привыкли, что по умолчанию операторы работают по правилам линейной алгебры и
m*nбудет давать скалярное произведение (dot product), то снова нет. Для скалярного произведения нужно использовать операторы с%по краям:
## [,1]
## [1,] 20Абсолютно так же и с операциями с матрицами в R, хотя про матрицы будет немного позже.
В принципе, большинство функций в R, которые работают с отдельными значениями, так же хорошо работают и с целыми векторами. Скажем, Вы хотите извлечь корень из нескольких чисел, для этого не нужны никакие циклы (как это обычно делается в других языках программирования). Можно просто “скормить” вектор функции и получить результат применения функции к каждому элементу вектора:
## [1] 1.000000 1.414214 1.732051 2.000000 2.236068 2.449490 2.645751
## [8] 2.828427 3.000000 3.162278Таких векторизованных функций в R очень много. Многие из них написаны на более низкоуровневых языках программирования (C, C++, FORTRAN), за счет чего использование таких функций приводит не только к более элегантному, лаконичному, но и к более быстрому коду.
Векторизация в R — это очень важная фишка, которая отличает этот язык программирования от многих других. Если вы уже имеете опыт программирования на другом языке, то вам во многих задачах захочется использовать циклы типа
forиwhile3.2.3. Не спешите этого делать! В очень многих случаях циклы можно заменить векторизацией. Тем не менее, векторизация — это не единственный способ избавить от циклов типаforиwhile3.2.5.
Recycling
Допустим мы хотим совершить какую-нибудь операцию с двумя векторами. Как мы убедились, с этим обычно нет никаких проблем, если они совпадают по длине. А что если вектора не совпадают по длине? Ничего страшного! Здесь будет работать правило ресайклинга (правило переписывания, recycling rule). Это означает, что если мы делаем операцию на двух векторах разной длины, то если короткий вектор кратен по длине длинному, короткий вектор будет повторяться необходимое количество раз:
## [1] 1 4 3 8А что будет, если совершать операции с вектором и отдельным значением? Можно считать это частным случаем ресайклинга: короткий вектор длиной 1 будет повторятся столько раз, сколько нужно, чтобы он совпадал по длине с длинным:
## [1] 2 4 6 8Если же меньший вектор не кратен большему (например, один из них длиной 3, а другой длиной 4), то R посчитает результат, но выдаст предупреждение.
## Warning in n + c(3, 4, 5): длина большего объекта не является произведением
## длины меньшего объекта## [1] 4 6 8 7Проблема в том, что эти предупреждения могут в неожиданный момент стать причиной ошибок. Поэтому не стоит полагаться на ресайклинг некратных по длине векторов. См. здесь. А вот ресайклинг кратных по длине векторов — это очень удобная штука, которая используется очень часто.
Индексирование векторов
Итак, мы подошли к одному из самых сложных моментов. И одному из основных. От того, как хорошо вы научись с этим работать, зависит весь ваш дальнейший успех на R-поприще!
Речь пойдет об индексировании векторов. Задача, которую Вам придется решать каждые пять минут работы в R — как выбрать из вектора (или же списка, матрицы и датафрейма) какую-то его часть. Для этого используются квадратные скобочки [] (не круглые — они для функций!).
Самое простое — индексировать по номеру индекса, т.е. порядку значения в векторе.
## [1] 1## [1] 10Если вы знакомы с другими языками программирования (не MATLAB, там все так же) и уже научились думать, что индексация с 0 — это очень удобно и очень правильно (ну или просто свыклись с этим), то в R Вам придется переучиться обратно. Здесь первый индекс — это 1, а последний равен длине вектора — ее можно узнать с помощью функции
length(). С обоих сторон индексы берутся включительно.
С помощью индексирования можно не только вытаскивать имеющиеся значения в векторе, но и присваивать им новые:
## [1] 1 2 20 4 5 6 7 8 9 10Конечно, можно использовать целые векторы для индексирования:
## [1] 4 5 6 7## [1] 10 9 8 7 6 5 4 20 2 1Индексирование с минусом выдаст вам все значения вектора кроме выбранных:
## [1] 2 20 4 5 6 7 8 9 10## [1] 1 2 20 6 7 8 9 10Более того, можно использовать логический вектор для индексирования. В этом случае нужен логический вектор такой же длины:
n[c(T,F,T,F,T,F,T,F,T,F)]## [1] 1 20 5 7 9Ну а если они не равны, то тут будет снова работать правило ресайклинга!
n[c(T,F)] #то же самое - recycling rule!## [1] 1 20 5 7 9Есть еще один способ индексирования векторов, но он несколько более редкий: индексирование по имени. Дело в том, что для значений векторов можно (но не обязательно) присваивать имена:
my_named_vector <- c(first = 1, second = 2, third = 3)
my_named_vector['first']## first
## 1А еще можно “вытаскивать” имена из вектора с помощью функции names() и присваивать таким образом новые.
d <- 1:4
names(d) <- letters[1:4]
d["a"]## a
## 1
letters— это “зашитая” в R константа — вектор букв от a до z. Иногда это очень удобно! Кроме того, есть константаLETTERS— то же самое, но заглавными буквами. А еще есть названия месяцев на английском и числовая константаpi.
Теперь посчитаем среднее вектора n:
## [1] 7.2А как вытащить все значения, которые больше среднего?
Сначала получим логический вектор — какие значения больше среднего:
larger <- n>mean(n)
larger## [1] FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE TRUEА теперь используем его для индексирования вектора n:
## [1] 20 8 9 10Можно все это сделать в одну строчку:
## [1] 20 8 9 10Предыдущая строчка отражает то, что мы будем постоянно делать в R: вычленять (subset) из данных отдельные куски на основании разных условий.
NA — пропущенные значения
В реальных данных у нас часто чего-то не хватает. Например, из-за технической ошибки или невнимательности не получилось записать какое-то измерение. Для этого в R есть NA (расшифровывается как Not Available — недоступное значение). NA — это не строка "NA", не 0, не пустая строка "" и не FALSE. NA — это NA. Большинство операций с векторами, содержащими NA будут выдавать NA:
missed <- NA
missed == "NA"## [1] NA## [1] NA## [1] NAЗаметьте: даже сравнение NA c NA выдает NA!
Иногда NA в данных очень бесит:
## [1] 1 2 20 4 NA 6 7 8 9 10## [1] NAЧто же делать?
Наверное, надо сравнить вектор с NA и исключить этих пакостников. Давайте попробуем:
## [1] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAАх да, мы ведь только что узнали, что даже сравнение NA c NA приводит к NA…
Чтобы выбраться из этой непростой ситуации, используйте функцию is.na():
## [1] FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSEРезультат выполнения is.na(n) выдает FALSE в тех местах, где у нас числа и TRUE там, где у нас NA. Нам нужно сделать наоборот. Здесь нам понадобится оператор ! (мы его уже встречали), который инвертирует логические значения:
## [1] 1 2 20 4 6 7 8 9 10Ура, мы можем считать среднее!
## [1] 7.444444Теперь Вы понимаете, зачем нужно отрицание (!)
Вообще, есть еще один из способов посчитать среднее, если есть NA. Для этого надо залезть в хэлп по функции mean():
В хэлпе мы найдем параметр na.rm =, который по дефолту FALSE. Вы знаете, что нужно делать!
## [1] 7.444444Еееее!
NAможет появляться в векторах других типов тоже. Более того, на самом деле, это все разныеNA: логическийNA,NA_integer_,NA_real_,NA_complex_andNA_character_.
Кроме
NAесть ещеNaN— это разные вещи.NaNрасшифровывается как Not a Number и получается в результате таких операций как0 / 0. Тем не менее, функцияis.na()выдаетTRUEнаNaN, а вот функцияis.nan()выдаетTRUEнаNaNиFALSEнаNA:
## [1] TRUE## [1] TRUE## [1] FALSE## [1] TRUEВ любой непонятной ситуации — гуглите
Если вдруг вы не знаете, что искать в хэлпе, или хэлпа попросту недостаточно, то… гуглите!
Нет ничего постыдного в том, чтобы гуглить решения проблем. Это абсолютно нормально. Используйте силу интернета во благо и да помогут Вам Stackoverflow4 и бесчисленные R-туториалы!
— Stack Exchange ((???)) July 20, 2015
Главное, помните: загуглить работающий ответ всегда недостаточно. Надо понять, как и почему решение работает. Иначе что-то обязательно пойдет не так.
Кроме того, правильно загуглить проблему — не так уж и просто.
Does anyone ever get good at R or do they just get good at googling how to do things in R
— 🔬🖤Lauren M. Seyler, Ph.D.❤️⚒ ((???)) May 6, 2019
Итак, с векторами мы более-менее разобрались. Помните, что вектора — это один из краеугольных камней вашей работы в R. Если вы хорошо с ними разобрались, то дальше все будет довольно несложно. Тем не менее, вектора — это не все. Есть еще два важных типа данных: списки (list) и матрицы (matrix). Их можно рассматривать как своеобразное “расширение” векторов, каждый в свою сторону. Ну а списки и матрицы нужны чтобы понять основной тип данных в R — data.frame.
Матрицы (matrix)
Если вдруг вас пугает это слово, то совершенно зря. Матрица — это всего лишь “двумерный” вектор: вектор, у которого есть не только длина, но и ширина. Создать матрицу можно с помощью функции matrix() из вектора, указав при этом количество строк и столбцов.
A <- matrix(1:20, nrow=5,ncol=4)
A## [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,] 1 6 11 16
## [2,] 2 7 12 17
## [3,] 3 8 13 18
## [4,] 4 9 14 19
## [5,] 5 10 15 20Если мы знаем сколько значений в матрице и сколько мы хотим строк, то количество столбцов указывать необязательно:
A <- matrix(1:20, nrow=5)
A## [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,] 1 6 11 16
## [2,] 2 7 12 17
## [3,] 3 8 13 18
## [4,] 4 9 14 19
## [5,] 5 10 15 20Все остальное так же как и с векторами: внутри находится данные только одного типа. Поскольку матрица — это уже двумерный массив, то у него имеется два индекса. Эти два индекса разделяются запятыми.
## [1] 12## [,1] [,2] [,3]
## [1,] 2 7 12
## [2,] 3 8 13
## [3,] 4 9 14Первый индекс — выбор строк, второй индекс — выбор колонок. Если же мы оставляем пустое поле вместо числа, то мы выбираем все строки/колонки в зависимости от того, оставили мы поле пустым до или после запятой:
## [,1] [,2] [,3]
## [1,] 1 6 11
## [2,] 2 7 12
## [3,] 3 8 13
## [4,] 4 9 14
## [5,] 5 10 15## [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,] 2 7 12 17
## [2,] 3 8 13 18
## [3,] 4 9 14 19## [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,] 1 6 11 16
## [2,] 2 7 12 17
## [3,] 3 8 13 18
## [4,] 4 9 14 19
## [5,] 5 10 15 20Так же как и в случае с обычными векторами, часть матрицы можно переписать:
## [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,] 1 6 11 16
## [2,] 2 100 100 100
## [3,] 3 100 100 100
## [4,] 4 100 100 100
## [5,] 5 10 15 20В принципе, это все, что нам нужно знать о матрицах. Матрицы используются в R довольно редко, особенно по сравнению, например, с MATLAB. Но вот индексировать матрицы хорошо бы уметь: это понадобится в работе с датафреймами.
То, что матрица — это просто двумерный вектор, не является метафорой: в R матрица — это по сути своей вектор с дополнительными атрибутами
dimи (опционально)dimnames. Атрибуты — это свойства объектов, своего рода “метаданные”. Для всех объектов есть обязательные атрибуты типа и длины и могут быть любые необязательные атрибуты. Можно задавать свои атрибуты или удалять уже присвоенные: удаление атрибутаdimу матрицы превратит ее в обычный вектор. Про атрибуты подробнее можно почитать здесь или на стр. 99-101 книги “R in a Nutshell” (???).
Списки (list)
Теперь представим себе вектор без ограничения на одинаковые данные внутри. И получим список!
l <- list(42, "Пам пам", T)
l## [[1]]
## [1] 42
##
## [[2]]
## [1] "Пам пам"
##
## [[3]]
## [1] TRUEА это значит, что там могут содержаться самые разные данные, в том числе и другие списки и векторы!
lbig <- list(c("Wow", "this", "list", "is", "so", "big"), "16", l)
lbig## [[1]]
## [1] "Wow" "this" "list" "is" "so" "big"
##
## [[2]]
## [1] "16"
##
## [[3]]
## [[3]][[1]]
## [1] 42
##
## [[3]][[2]]
## [1] "Пам пам"
##
## [[3]][[3]]
## [1] TRUEЕсли у нас сложный список, то есть очень классная функция, чтобы посмотреть, как он устроен, под названием str():
## List of 3
## $ : chr [1:6] "Wow" "this" "list" "is" ...
## $ : chr "16"
## $ :List of 3
## ..$ : num 42
## ..$ : chr "Пам пам"
## ..$ : logi TRUEПредставьте, что список — это такое дерево с ветвистой структурой. А на конце этих ветвей — листья-векторы.
Как и в случае с векторами мы можем давать имена элементам списка:
namedl <- list(age = 24, PhDstudent = T, language = "Russian")
namedl## $age
## [1] 24
##
## $PhDstudent
## [1] TRUE
##
## $language
## [1] "Russian"К списку можно обращаться как с помощью индексов, так и по именам. Начнем с последнего:
## [1] 24А вот с индексами сложнее, и в этом очень легко запутаться. Давайте попробуем сделать так, как мы делали это раньше:
## $age
## [1] 24Мы, по сути, получили элемент списка — просто как часть списка, т.е. как список длиной один:
## [1] "list"## [1] "list"А вот чтобы добраться до самого элемента списка (и сделать с ним что-то хорошее) нам нужна не одна, а две квадратных скобочки:
## [1] 24## [1] "numeric"Indexing lists in #rstats. Inspired by the Residence Inn pic.twitter.com/YQ6axb2w7t
— Hadley Wickham ((???)) September 14, 2015
Как и в случае с вектором, к элементу списка можно обращаться по имени.
## [1] 24Хотя последнее — практически то же самое, что и использование знака $.
Списки довольно часто используются в R, но реже, чем в Python. Со многими объектами в R, такими как результаты статистических тестов, удобно работать именно как со списками — к ним все вышеописанное применимо. Кроме того, некоторые данные мы изначально получаем в виде древообразной структуры — хочешь не хочешь, а придется работать с этим как со списком. Но обычно после этого стоит как можно скорее превратить список в датафрейм.
Data.frame
Итак, мы перешли к самому главному. Самому-самому. Датафреймы (data.frames). Более того, сейчас станет понятно, зачем нам нужно было разбираться со всеми предыдущими темами.
Без векторов мы не смогли бы разобраться с матрицами и списками. А без последних мы не сможем понять, что такое датафрейм.
name <- c("Ivan", "Eugeny", "Lena", "Misha", "Sasha")
age <- c(26, 34, 23, 27, 26)
student <- c(F, F, T, T, T)
df <- data.frame(name, age, student)
df## name age student
## 1 Ivan 26 FALSE
## 2 Eugeny 34 FALSE
## 3 Lena 23 TRUE
## 4 Misha 27 TRUE
## 5 Sasha 26 TRUE## 'data.frame': 5 obs. of 3 variables:
## $ name : Factor w/ 5 levels "Eugeny","Ivan",..: 2 1 3 4 5
## $ age : num 26 34 23 27 26
## $ student: logi FALSE FALSE TRUE TRUE TRUEВообще, очень похоже на список, не правда ли? Так и есть, датафрейм — это что-то вроде проименованного списка, каждый элемент которого является atomic вектором фиксированной длины. Скорее всего, список Вы представляли “горизонтально”. Если это так, то теперь “переверните” его у себя в голове на 90 градусов. Так, чтоб названия векторов оказались сверху, а колонки стали столбцами. Поскольку длина всех этих векторов равна (обязательное условие!), то данные представляют собой табличку, похожую на матрицу. Но в отличие от матрицы, разные столбцы могут имет разные типы данных: первая колонка — character, вторая колонка — numeric, третья колонка — logical. Тем не менее, обращаться с датафреймом можно и как с проименованным списком, и как с матрицей:
## [1] 34 23Здесь мы сначала вытащили колонку age с помощью оператора $. Результатом этой операции является числовой вектор, из которого мы вытащили кусок, выбрав индексы 2 и 3.
Используя оператор $ и присваивание можно создавать новые колонки датафрейма:
df$lovesR <- T #правило recycling - узнали?
df## name age student lovesR
## 1 Ivan 26 FALSE TRUE
## 2 Eugeny 34 FALSE TRUE
## 3 Lena 23 TRUE TRUE
## 4 Misha 27 TRUE TRUE
## 5 Sasha 26 TRUE TRUEНу а можно просто обращаться с помощью двух индексов через запятую, как мы это делали с матрицей:
## age student
## 3 23 TRUE
## 4 27 TRUE
## 5 26 TRUEКак и с матрицами, первый индекс означает строчки, а второй — столбцы.
А еще можно использовать названия колонок внутри квадратных скобок:
## [1] 26 34И здесь перед нами открываются невообразимые возможности! Узнаем, любят ли R те, кто моложе среднего возраста в группе:
df[df$age < mean(df$age), 4]## [1] TRUE TRUE TRUE TRUEЭту же задачу можно выполнить другими способами:
df$lovesR[df$age < mean(df$age)]## [1] TRUE TRUE TRUE TRUEdf[df$age < mean(df$age), 'lovesR']## [1] TRUE TRUE TRUE TRUEВ большинстве случаев подходят сразу несколько способов — тем не менее, стоит овладеть ими всеми.
Датафреймы удобно просматривать в RStudio. Для это нужно написать команду View(df) или же просто нажать на названии нужной переменной из списка вверху справа (там где Environment). Тогда увидите табличку, очень похожую на Excel и тому подобные программы для работы с таблицами. Там же есть и всякие возможности для фильтрации, сортировки и поиска…5
Но, конечно, интереснее все эти вещи делать руками, т.е. с помощью написания кода.
На этом пора заканчивать с введением и приступать к работе с реальными данными.
Начинаем работу с реальными данными
Итак, пришло время перейти к реальным данным. Мы начнем с использования датасета (так мы будем называть любой набор данных) по Игре Престолов, а точнее, по книгам цикла “Песнь льда и пламени” Дж. Мартина. Да, будут спойлеры, но сериал уже давно закончился и сильно разошелся с книгами…
Рабочая папка и проекты
Для начала скачайте файл по ссылке
Он, скорее всего, появился у Вас в папке “Загрузки”. Если мы будем просто пытаться прочитать этот файл (например, с помощью read.csv() — мы к этой функцией очень скоро перейдем), указав его имя и разрешение, то наткнемся на такую ошибку:
read.csv("character-deaths.csv")## Warning in file(file, "rt"): не могу открыть файл 'character-deaths.csv':
## No such file or directory## Error in file(file, "rt"): не могу открыть соединениеЭто означает, что R не может найти нужный файл. Вообще-то мы даже не сказали, где искать. Нам нужно как-то совместить место, где R ищет загружаемые файлы и сами файлы. Для этого есть несколько способов.
- Магомет идет к горе: перемещение файлов в рабочую папку.
Для этого нужно узнать, какая папка является рабочей с помощью функции getwd() (без аргументов), найти эту папку в проводнике и переместить туда файл. После этого можно использовать просто название файла с разрешением:
got <- read.csv("character-deaths.csv")- Гора идет к Магомету: изменение рабочей папки.
Можно просто сменить рабочую папку с помощью setwd() на ту, где сейчас лежит файл, прописав путь до этой папки. Теперь файл находится в рабочей папке:
got <- read.csv("character-deaths.csv")Этот вариант использовать не рекомендуется. Как минимум, это сразу делает невозможным запустить скрипт на другом компьютере.
- Гора находит Магомета по месту прописки: указание полного пути файла.
got <- read.csv("/Users/Username/Some_Folder/character-deaths.csv")Этот вариант страдает теми же проблемами, что и предыдущий, поэтому тоже не рекомендуется.
Для пользователей Windows есть дополнительная сложность: знак
/является особым знаком для R, поэтому вместо него нужно использовать двойной//.
- Магомет использует кнопочный интерфейс: Import Dataset.
Во вкладке Environment справа в окне RStudio есть кнопка Import Dataset. Возможно, у Вас возникло непреодолимое желание отдохнуть от написания кода и понажимать кнопочки — сопротивляйтесь этому всеми силами, но не вините себя, если не сдержитесь.
- Гора находит Магомета в интернете.
Многие функции в R, предназначенные для чтения файлов, могут прочитать файл не только на Вашем компьютере, но и сразу из интернета. Для этого просто используйте ссылку вместо пути:
got <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/Pozdniakov/stats/master/data/character-deaths.csv")- Каждый Магомет получает по своей горе: использование проектов в RStudio.
File - New Project..., Затем New Directory, New Project, выбираете подходящее Directory Name и нажимаете Create Project.
На первый взгляд это кажется чем-то очень сложным, но это не так. Пользоваться проектами очень просто и ОЧЕНЬ удобно. При создании проекта создается отдельная папочка, где у Вас лежат данные, хранятся скрипты, вспомогательные файлы и отчеты. Если нужно вернуться к другому проекту — просто открываете другой проект, с другими файлами и скриптами. Это еще помогает не пересекаться переменным из разных проектов — а то, знаете, использование двух переменных data в разных скриптах чревато ошибками. Поэтому очень удобным решением будет выделение отдельного проекта под этот курс.
А еще проекты очень удобно работают совместно с системами контроля версий, в частности, с Git. В RStudio есть для этого удобные инструменты. Самый простой способ — при создании проекта
File - New Project...выбратьVersion Control, затем выбрать Git или Subversion и указать ссылку на репозиторий. После этого RStudio его склонирует и все сам настроит. Вот здесь есть подробный туториал по работе с Git и RStudio.
Импорт данных
Как Вы уже поняли, импортирование данных — одна из самых муторных и неприятных вещей в R. Если у Вас получится с этим справиться, то все остальное — ерунда. Мы уже разобрались с первой частью этого процесса — нахождением файла с данными, осталось научиться их читать.
Здесь стоит сделать небольшую ремарку. Довольно часто данные представляют собой табличку. Или же их можно свести к табличке. Такая табличка, как мы уже выяснили, удобно репрезентируется в виде датафрейма. Но как эти данные хранятся на компьютере? Есть два варианта: в бинарном и в текстовом файле.
Текстовый файл означает, что такой файл можно открыть в программе “Блокнот” или ее аналоге и увидеть напечатанный текст: скрипт, роман или упорядоченный набор цифр и букв. Нас сейчас интересует именно последний случай. Таблица может быть представлена как текст: отдельные строчки в файле будут разделять разные строчки таблицы, а какой-нибудь знак-разделитель отделет колонки друг от друга.
Для чтения данных из текстового файла есть довольно удобная функция read.table(). Почитайте хэлп по ней и ужаснитесь: столько разных параметров на входе! Но там же вы увидете функции read.csv(), read.csv2() и некоторые другие — по сути, это тот же read.table(), но с другими дефолтными параметрами, соответствующие формату файла, который мы загружаем. В данном случае используется формат .csv, что означает Comma Separated Values (Значения, Разделенные Запятыми). Это просто текстовый файл, в котором “закодирована” таблица: разные строчки разделяют разные строчки таблицы, а столбцы отделяются запятыми. С этим связана одна проблема: в некоторых странах (в т.ч. и России) принято использовать запятую для разделения дробной части числа, а не точку, как это делается в большинстве стран мира. Поэтому есть “другой” формат .csv, где значения разделены точкой с запятой (;), а дробные значения — запятой (,). В этом и различие функций read.csv() и read.csv2() — первая функция предназначена для “международного” формата, вторая — для (условно) “Российского”.
В первой строчке обычно содержатся названия столбцов — и это чертовски удобно, функции read.csv() и read.csv2() по умолчанию считают первую строчку именно как название для колонок.
Итак, прочитаем наш файл. Для этого используем только параметр file =, который идет первым, и для параметра stringsAsFactors = поставим значение FALSE:
got <- read.csv("data/character-deaths.csv", stringsAsFactors = FALSE)По умолчанию, функции семейства
read.table()читают character переменные как фактор (factor). По сути, факторы — это примерно то же самое, что и character, но закодированные числами. Когда-то это было придумано для экономии используемых времени и памяти: вместо того, чтобы хранить многократно “male” и “female”, можно закодировать их числами 1 и 2, записав отдельно, как расшифровывается 1 и 2. На сегодняшний день факторы обычно становится просто лишней морокой, хотя факторы могут быть удобным инструментом для контроля порядка значений при визуализации данных. Некоторые функции требуют именно character, некоторые factor, в большинстве случаев это без разницы. Но иногда непонимание может привести к дурацким ошибкам. В данном случае мы просто пока обойдемся без факторов.
Можете проверить с помощью View(got): все работает! Если же вылезает какая-то странная ерунда или же просто ошибка — попробуйте другие функции и покопаться с параметрами. Для этого читайте Help.
Кроме .csv формата есть и другие варианты хранения таблиц в виде текста. Например, .tsv — тоже самое, что и .csv, но разделитель — знак табуляции. Для чтения таких файлов есть функция read.delim() и read.delim2(). Впрочем, даже если бы ее и не было, можно было бы просто подобрать нужные параметры для функции read.table(). Есть даже функции (например, fread() из пакета data.table — мы ее будем использовать завтра!), которые пытаются сами “угадать” нужные параметры для чтения — часто они справляются с этим довольно удачно. Но не всегда. Поэтому стоит научиться справляться с любого рода данными на входе.
Тем не менее, далеко не всегда таблицы представлены в виде текстового файла. Самый распространенный пример таблицы в бинарном виде — родные форматы Microsoft Excel. Если Вы попробуете открыть .xlsx файл в Блокноте, то увидите кракозябры. Это делает работу с этим файлами гораздо менее удобной, поэтому стоит избегать экселевских форматов и стараться все сохранять в .csv.
Для работы с экселевскими файлами есть много пакетов: readxl, xlsx, openxlsx. Для чтения файлов SPSS, Stata, SAS есть пакет foreign. Что такое пакеты и как их устанавливать мы изучим позже.
Как пользоваться R-Studio правильно, чтобы не усложнить наверно и без того сложную ситуацию, в которую вы попали. Пожалуйста прослушайте небольшой курс молодого бойца по работе с подобными программами, без этого вы можете наделать много ошибок и вместо того, чтобы вернуть свои удалённые данные, вы ещё хуже затрёте их.
Первая ошибка, это волнение, которое сопровождается вытекающими отсюда последствиями, например необдуманными действиями, успокойтесь, дочитайте статью до конца, спокойно всё обдумайте, а затем действуйте. Кстати, если вы случайно удалили с вашего жёсткого диска фотографии, то у нас есть очень простая статья, которая я уверен вам поможет «Как восстановить удалённые фотографии». Ещё вам могут пригодиться статьи о восстановлении бесплатными программами: DMDE, R.saver, Recuva и платными: Ontrack EasyRecovery Professional, GetDataBack for NTFS.
Когда мы с вами, дорогие мои, случайно удаляем файл, без которого наше дальнейшее существование на планете Земля, будет нам не в радость, знайте, что физически с жёсткого диска он не удалился, но навсегда потерять его можно, записав любую информацию поверх него. Поэтому, даже если вы слышали о R-Studio, но опыта как такового у вас нет, сразу выключаем компьютер и лучше в аварийном порядке. Больше никаких действий с вашим жёстким диском не производим, тогда наши шансы на благополучный успех увеличиваются.
- Примечание: много раз ко мне обращались люди с подобными проблемами и не могли вспомнить, какие действия они предпринимали до того, как обратиться в технический сервис. Они даже толком не могли назвать точное название программы, которой пытались спасти свои данные, а самое главное, после удаления своих файлов, например мимо корзины, они активно пользовались компьютером (иногда несколько дней), что категорически делать нельзя, только потом всё-таки шли в сервис и требовали чуда.
После того как мы выключили компьютер, берём системный блок и идём к профессионалам, ваши данные 90% будут спасены, естественно с вас возьмут немного денежки, сколько, лучше узнать сразу, но, если денежки попросят очень много, читаем дальше.
Сейчас я пишу эту статью, а передо мной стоит системный блок, в нём находится жёсткий диск, его случайно форматировали, то есть удалили всё что на нём находилось, давайте попробуем восстановить потерянные файлы с помощью R-Studio, а заодно научимся пользоваться этой хорошей программой, которой, кстати, пользуются все те же самые профессионалы из сервисного центра.
В первую очередь нам с вами нужно эвакуировать пострадавшего, другими словами, снять форматированный винчестер и подсоединить к моему компьютеру, я делаю так всегда, потому что нельзя сохранять восстанавливаемую информацию на тот же носитель, с которого были удалены файлы.
Если для вас это трудно, тогда хотя бы не восстанавливайте файлы на тот раздел жёсткого диска, с которого они были удалены.
- Примечание: Друзья, самое главное правило при восстановлении информации звучит так: число обращений к жёсткому диску с удалёнными данными должно быть сведено к минимуму. А значит, перед работой с R-Studio желательно сделать образ жёсткого диска с потерянными данными и восстанавливать информацию уже с образа. Как сделать посекторный образ жёсткого диска и восстановить с него информацию написано в этой нашей статье.
Итак начнём, на нашем пострадавшем от форматирования винчестере пропало очень много папок с семейными фотографиями и видео, нам нужно их вернуть.
Запускаем R-Studio, у программы интуитивно понятный англоязычный интерфейс, но нам не привыкать, я уверен, что, попользовавшись ей один раз, вы запомните её навсегда.
Главное окно программы Device View «Просмотр дисков» в левой его части показаны практически все накопители, находящиеся в системе: жёсткие диски, разбитые на логические разделы, USB-накопители, DVD-диски, флеш-карты, правое окно предоставляет полнейшую информацию о выбранном нам накопителе, начиная с названия и заканчивая размером кластеров.
Выбираем наш диск (N:) и жмём Open Drive Files (Открыть файлы диска),
сейчас мы с вами используем самый простой способ восстановления удалённых файлов, перед нами открывается несколько папок, имеющих древовидную структуру, раскрываем все начиная с первой, предупреждаю, не ждите обычных названий ваших файлов, в нашем случае Фото сынишки и т.д. Можно сказать нам повезло, в окне присутствуют папки перечёркнутые красным крестиком, это значит они были удалены, смотрим названия: Глава 01, 02 и т.д,, это нужные нам папки с лекциями Университетского профессора, дело в том что перед подобными операциями восстановления, я внимательно расспрашиваю людей о названиях удалённых файлов и их расширениях, это нужно в особых запущенных случаях для поиска по маске и т.д. Вы можете не забивать себе голову на первый раз, в конце статьи мы воспользуемся методом расширенного сканирования (Scan) и восстановим всё что было на винчестере, это конечно займёт времени по сравнению с простым способом в десять раз больше. А сейчас ставим везде галочки и далее Recover,
выбираем куда восстанавливать, по умолчанию в личную папку R-Studio в Моих документах и предложение изменить настройки восстановления по умолчанию, оставляем всё как есть нажимаем ОК.
Идёт процесс восстановления файлов
Может возникнуть такое окно, содержание которого я вам перевёл в фотошопе, думаю мне за это ничего не будет, окно с предупреждением, что какой-либо из восстанавливаемых файлов имеет атрибут скрытый, R-Studio предложит убрать этот атрибут со всех подобных файлов, соглашаемся, ставим галочку, где надо и Продолжить.
После окончания процесса восстановления, идём в папку Мои документы, далее личная папка R-Studio, она называется R-TT и смотрим результат, восстановились папки с очень нужным видео Глава 01, 02, а так же, несколько папок с личными фотографиями, уже не плохо, но такой результат нас не устраивает.
Для поиска и восстановления других удалённых данных, воспользуемся функцией полного сканирования диска (Scan).
В данном окне ставим галочку Поиск известных типов файлов, и выбираем Детализированное сканирование и жмём Scan.
Наберёмся терпения, операция довольно продолжительная, в правом окне в виде разноцветных квадратиков, отображён ход процесса, на данный момент просканировано всего 13%.
Ждём, почти половина пространства винчестера просканирована 43%
На 55% моё терпение кончилось, так как прошёл почти час, и я останавливаю процесс, нажимаем на Stop
Далее нажимаем на плюс, для просмотра восстановленных файлов
В окне программы, приведённом ниже, можно увидеть распознанные программой файловые системы и соответственно сведения или данные, которые можно восстановить.
Recognized 0 или Recognized 1, Recognized 2 – помеченные зелёным цветом, здесь находятся данные, которые можно восстановить практически на 100%.
Extra Found Files – помеченные жёлтым и красным цветом, данные, которые программа не смогла распознать и сопоставить какой-либо файловой системе, восстановить их скорее всего не удасться, а если что и восстановится, будет не читаемо, что бы выудить из таких файлов информацию, нужен hex-редактор, но это уже другая тема, требующая не одной, а нескольких больших статей.
Так же мало шансов на восстановление у Recognized 0, помеченного жёлтым цветом.
В последней папке Recognized 2, я нашёл почти все файлы, которые были нужны, двойным щелчком левой кнопкой мыши заходим в папку.
Ура
Смотрим и удивляемся, чего тут только нет, вот бы ещё восстановить всё это, ставим галочки на нужных файлах и нажимаем Recover, указываем куда и ОК, настройки восстановления оставляем по умолчанию.
Возникает знакомое окно, с предложением убрать у восстанавливаемых файлов атрибут скрытый, соглашаемся, далее возникает окно с предложением заменить или пропустить системный файл Thumbs, пропускаем, жмём Skip..
Ожидаем окончания процесса восстановления, он тоже довольно продолжителен, после его окончания идем в Мои документы-личная папка R-Studio, напомню R-TT и просматриваем файлы, подавляющее большинство фотографий без искажений, у видеофайлов 5% с незначительными дефектами, почти все текстовые файлы открываются.
Под конец хочу сказать, то, что мы проделали, лишь небольшая часть возможностей программы R-Studio, вы можете применить её для восстановления RAID-массивов и поиска информации внутри локальной сети. Так же вы можете использовать поиск удалённых данных по маске и по различным атрибутам, создавать образ падающего винчестера и пользоваться встроенным Универсальным Шестнадцатиричным Просмотрщиком/Редактором.
Если вы системный администратор или считаете себя продвинутым пользователем, вы обязаны иметь R-Studio у себя.
R Studio is an integrated development environment(IDE) for R. IDE is a GUI, where you can write your quotes, see the results and also see the variables that are generated during the course of programming.
- R Studio is available as both Open source and Commercial software.
- R Studio is also available as both Desktop and Server versions.
- R Studio is also available for various platforms such as Windows, Linux, and macOS.
Introduction to R studio for beginners:
Rstudio is an open-source tool that provides Ide to use R language, and enterprise-ready professional software for data science teams to develop share the work with their team.
R Studio can be downloaded from its official Website (https://rstudio.com/) and instructions for installation are available on How to Install RStudio for R programming in Windows?
After the installation process is over, the R Studio interface looks like:
- The console panel(left panel) is the place where R is waiting for you to tell it what to do, and see the results that are generated when you type in the commands.
- To the top right, you have the Environmental/History panel. It contains 2 tabs:
- Environment tab: It shows the variables that are generated during the course of programming in a workspace that is temporary.
- History tab: In this tab, you’ll see all the commands that are used till now from the start of usage of R Studio.
- To the right bottom, you have another panel, which contains multiple tabs, such as files,
plots, packages, help, and viewer.- The Files tab shows the files and directories that are available within the default workspace of R.
- The Plots tab shows the plots that are generated during the course of programming.
- The Packages tab helps you to look at what are the packages that are already installed in the R Studio and it also gives a user interface to install new packages.
- The Help tab is the most important one where you can get help from the R Documentation on the functions that are in built-in R.
- The final and last tab is that the Viewer tab which can be used to see the local web content that’s generated using R.
Set the working directory in R Studio
R is always pointed at a directory on our computer. We can find out which directory by running the getwd() function. Note: this function has no arguments. We can set the working directory manually in two ways:
- The first way is to use the console and using the command setwd(“directorypath”).
You can use this function setwd() and give the path of the directory which you want to be the working directory for R studio, in the double codes. - The second way is to set the working directory from the GUI.
To set the working directory from the GUI you have to click on this 3 dots button. When you click this, this will open up a file browser, which will help you to choose your working directory.
- Once you choose your working directory, you need to use this setting button in the more tab and click it and then you get a popup menu, where you need to select “Set as working directory”.
This will select the current directory, which you have chosen using this file browser as your working directory. Once you set the working directory, you are ready to program in R Studio.
Create an RStudio project
Step 1: Select the FILE option and select create option.
Step 2: Then select the New Project option.
Step 3: Then choose the path and directory name.
Finally, project are created in a specific location:
Creating your first R script
Here we are adding two numbers in R studio.
Navigating directories in R studio
- getwd(): Returns the current working directory.
- setwd(): Set the working directory.
- dir(): Return the list of the directory.
- sessionInfo(): Return the session of the windows.
- date(): Return the current date.
Whether you’re preparing for your first job interview or aiming to upskill in this ever-evolving tech landscape, GeeksforGeeks Courses are your key to success. We provide top-quality content at affordable prices, all geared towards accelerating your growth in a time-bound manner. Join the millions we’ve already empowered, and we’re here to do the same for you. Don’t miss out — check it out now!
Last Updated :
13 Oct, 2021
Like Article
Save Article