Kapitel 3 Erste Schritte mit R

Anhand einer Beispielsession möchte ich in das Arbeiten mit R/Rstudio einführen. Ich werde die relevanten Sprachkonzepte (die Grammatik) einführen, ein paar relevante Kommandos vorstellen (Vokabeln) und daneben auch etwas zur Motivation und Interpretation sagen.

3.1 Laden von Daten

Grundsätzlich kann man in R Daten in allen denkbaren Formaten importieren (dbase, shapefile, geopacke, geotiff, Posegresql Datenbanken, xls, xlsx, ods,…). Das gebräuchliste Format für tabellarische Daten sind CSV (comma separated values) Dateien, die jedoch in vielen Varianten vorkommen: unterschiedliche Trennzeichen, unterschiedliches Dezimaltrennzeichen, Kommentare, Spaltennamen in der ersten Zeile oder ohne Spaltennamen… read.table ist die Funktion um diese Daten einzulesen. Die Funktion benötigt den Dateinamen inklusive relativem oder absolutem Pfad sowie nähere Informationen zur Struktur der Daten.

Um sicher zu gehen, welche Struktur die Daten haben, sollte man sie einfach in einem Texteditor öffnen.

temp <- read.table(file = "data/temperatur.csv", header = TRUE)

Wir laden hier die Datei temperatur.csv, die sich im Unterordner data befindet und zwar im aktuellem Arbeitsverzeichnis (RStudio Projektordner).

Wichtig: als Dateipfadtrennzeichen müssen Sie in R immer den Slash “/” verwenden, nicht den Backslash “", auch wenn der unter Windows gebräuchlich ist.1

Weiterhin geben wir an, dass die erste Zeile die Spaltennamen enthält: header = TRUE. TRUE und FALSE sind dabei in R definierte Werte für wahr und falsch.

Wenn wir - wie hier keine Trennzeichen definieren, wird Whitespace (Leerzeichen und Tabs) als Trennzeichen interpretiert. Falls das Semikolon als Trennzeichen verwendet werden würde, müssten wir das wie folgt spezifizieren: sep=";". Die doppelten Anführungszeichen definieren dabei eine Zeichenkette (String).2

Funktionsaufrufe werden durch Parameter spezifiziert, die innerhalb von Klammern “()” spezifiziert werden. Die einzelnen Argumente werden dabei durch Kommas getrennt. Die Argumente können benannt sein (wie oben) oder nicht. Bei nicht benannten Parametern erfolgt die Zuordnung zu den Argumenten anhand der Position. Falls man die vielen Parameter eine Funktion nicht mehr weiß, kann man immer mittels help(funktionsname) oder ?funktionsname nachschauen.

read.table(file = "data/temperatur.csv", header = TRUE) und read.table("data/temperatur.csv", header = TRUE) sind gleichwertig, da file das erste Argument von read.table ist.

Die meisten Funktionen liefern einen Rückgabewert zurück, read.table liefert einen sogenannten data.frame zurück. Dies ist eine Art Tabellenobjekt, welches wir für Folgeoperationen wie Plotten, Regressionsmodelle,… verwenden. Deswegen wollen wir diese Rückgabeobjekt üblicherweise in einer Variablen speichern: temp <- read.table(file = "data/temperatur.csv", header = TRUE). Anschließend können wir mit datweiterarbeiten. <- ist ein Zuweisungsoperator: das Ergebnis der Funktion zur rechten des Operators wird der Variablen zur linken zugeordent.

Im Gegensatz zu vordefinierten Funktionen in R3 können wir Variablen so benennen wie wir wollen, sofern wir bestimmte Regeln einhalten. So muss ein Variablenname mit einem Buchstaben beginnen und darf dann aus weiteren Buchstaben, Ziffern, Unterstrichen oder Punkten bestehen (keine Leezeichen oder Bindestricht). Wichtig ist, dass der Name keine existierende R Funktion überschreibt4 und man mit dem Namen etwas anfangen kann. Im Beispiel handelt es sich um einen weltweiten Datensatz zu Temperaturmessstationen, deswegen schien mir temp sinnvoll, aber wir könnten die Variable auch Hans oder Adelheid nennen, wenn uns das sinnvoll erschiene.

Es empfiehlt sich generell, sich anzuschauen, was in dem Datensatz enthalten ist. Mit head(namedf) erhalten wir die ersten 6 Zeilen:

head(temp)
##   TEMP_STA_1 FID_1 AREA PERIMETER TEMP_STATI COUNTRY_ID              NAME   LAT
## 1     100100  4752    0         0       4753        601         JAN MAYEN 70.93
## 2     100500  4753    0         0       4754        601     ISFJORD RADIO 78.07
## 3     100800  4754    0         0       4755        601 SVALBARD LUFTHAVN 78.25
## 4     101000  4755    0         0       4756        601            ANDOYA 69.30
## 5     102300  4756    0         0       4757        601         BARDUFOSS 69.05
## 6     102500  4757    0         0       4758        601    TROMSO/LANGNES 69.68
##     LON ELEV FIRST LAST MISSING DISC FID_2 ISO_3DIGIT ISO_NUM CNTRY_NAME
## 1 -8.67   10  1921 1990     2.0    0    NA       <NA>      NA       <NA>
## 2 13.63    5  1912 1979    15.1    0    NA       <NA>      NA       <NA>
## 3 15.47 -999  1977 1990     8.9    0    NA       <NA>      NA       <NA>
## 4 16.15 -999  1981 1990     1.7    0    NA       <NA>      NA       <NA>
## 5 18.55 -999  1981 1990     1.7    0   102        NOR     578     Norway
## 6 18.92 -999  1856 1990    29.4    0    NA       <NA>      NA       <NA>
##           LONG_NAME     SQKM     SQMI centerX  centerY     JAN     FEB     MAR
## 1              <NA>       NA       NA      NA       NA  -4.406  -4.983  -5.096
## 2              <NA>       NA       NA      NA       NA -12.302 -13.359 -14.429
## 3              <NA>       NA       NA      NA       NA -15.569 -15.187 -14.225
## 4              <NA>       NA       NA      NA       NA  -2.390  -1.800  -1.490
## 5 Kingdom of Norway 305865.7 118094.8 14.0848 64.44817 -10.760  -8.110  -5.440
## 6              <NA>       NA       NA      NA       NA  -3.301  -3.619  -2.658
##       APR    MAI   JUN    JUL    AUG   SEP    OCT    NOV     DEC      YEAR
## 1  -3.403 -0.497 2.303  4.789  5.321 3.313  0.401 -1.985  -3.822 -0.672083
## 2 -10.739 -3.678 1.857  5.122  4.563 0.796 -4.200 -8.219 -10.502 -5.424170
## 3 -11.519 -3.631 2.187  6.120  4.975 0.488 -5.747 -9.687 -13.356 -6.262580
## 4   0.950  5.140 8.070 10.820 10.620 7.630  4.490  0.644  -2.133  3.379250
## 5  -0.280  5.460 9.620 12.670 10.760 6.270  1.610 -5.900 -10.333  0.463917
## 6   0.334  4.243 8.717 11.698 10.728 7.044  2.662 -0.656  -2.459  2.727750

Mit names(namedf) die Spaltennamen:

names(temp)
##  [1] "TEMP_STA_1" "FID_1"      "AREA"       "PERIMETER"  "TEMP_STATI"
##  [6] "COUNTRY_ID" "NAME"       "LAT"        "LON"        "ELEV"      
## [11] "FIRST"      "LAST"       "MISSING"    "DISC"       "FID_2"     
## [16] "ISO_3DIGIT" "ISO_NUM"    "CNTRY_NAME" "LONG_NAME"  "SQKM"      
## [21] "SQMI"       "centerX"    "centerY"    "JAN"        "FEB"       
## [26] "MAR"        "APR"        "MAI"        "JUN"        "JUL"       
## [31] "AUG"        "SEP"        "OCT"        "NOV"        "DEC"       
## [36] "YEAR"

Was die Spaltennamen bedeuten, müssen Sie den - hoffentlich mitgelieferten - Metadaten entnehmen. Der Datensatz enthält weltweit Temperaturmeßstationen zusammen mit der Höhe der Meßstation (müNN), der Breiten und Längen der Station (LAT, LON), dem Ländernamen “CNTRY_NAME” sowie dem langjährigen Mittelwert der Jahrestemperatur (YEAR) sdowie der Monatsmitteltemperatur. Alle anderen Werte wollen wir hier ignorieren.

Mit summary(namedf) erhalten wir eine Übersicht über die Verteilung der Werte:

summary(temp)
##    TEMP_STA_1          FID_1           AREA     PERIMETER   TEMP_STATI  
##  Min.   : 100100   Min.   :   0   Min.   :0   Min.   :0   Min.   :   1  
##  1st Qu.:3171600   1st Qu.:1510   1st Qu.:0   1st Qu.:0   1st Qu.:1510  
##  Median :6450000   Median :3019   Median :0   Median :0   Median :3020  
##  Mean   :5460681   Mean   :3019   Mean   :0   Mean   :0   Mean   :3020  
##  3rd Qu.:7257246   3rd Qu.:4528   3rd Qu.:0   3rd Qu.:0   3rd Qu.:4530  
##  Max.   :9909001   Max.   :6038   Max.   :0   Max.   :0   Max.   :6039  
##                                                                         
##    COUNTRY_ID        NAME                LAT              LON          
##  Min.   :101.0   Length:6039        Min.   :-90.00   Min.   :-179.980  
##  1st Qu.:229.0   Class :character   1st Qu.: 23.02   1st Qu.: -85.930  
##  Median :404.0   Mode  :character   Median : 39.15   Median :   6.530  
##  Mean   :382.9                      Mean   : 31.95   Mean   :  -3.977  
##  3rd Qu.:513.0                      3rd Qu.: 47.93   3rd Qu.:  69.405  
##  Max.   :799.0                      Max.   : 82.50   Max.   : 179.750  
##                                                                        
##       ELEV             FIRST           LAST         MISSING      
##  Min.   :-999.00   Min.   :1701   Min.   :1910   Min.   : 0.000  
##  1st Qu.:   2.00   1st Qu.:1900   1st Qu.:1987   1st Qu.: 1.700  
##  Median :  65.00   Median :1951   Median :1990   Median : 3.300  
##  Mean   :  67.95   Mean   :1936   Mean   :1986   Mean   : 8.702  
##  3rd Qu.: 366.00   3rd Qu.:1981   3rd Qu.:1990   3rd Qu.: 9.200  
##  Max.   :3832.00   Max.   :1981   Max.   :1990   Max.   :78.500  
##                                                                  
##       DISC             FID_2        ISO_3DIGIT           ISO_NUM     
##  Min.   :0.00000   Min.   :  0.0   Length:6039        Min.   :  0.0  
##  1st Qu.:0.00000   1st Qu.:103.0   Class :character   1st Qu.:214.0  
##  Median :0.00000   Median :153.0   Mode  :character   Median :642.0  
##  Mean   :0.01523   Mean   :131.5                      Mean   :524.1  
##  3rd Qu.:0.00000   3rd Qu.:154.0                      3rd Qu.:840.0  
##  Max.   :1.00000   Max.   :247.0                      Max.   :894.0  
##                    NA's   :566                        NA's   :566    
##   CNTRY_NAME         LONG_NAME              SQKM               SQMI        
##  Length:6039        Length:6039        Min.   :       4   Min.   :      1  
##  Class :character   Class :character   1st Qu.:  446633   1st Qu.: 172445  
##  Mode  :character   Mode  :character   Median : 9402887   Median :3630455  
##                                        Mean   : 6104075   Mean   :2356783  
##                                        3rd Qu.: 9426295   3rd Qu.:3639492  
##                                        Max.   :16897294   Max.   :6524044  
##                                        NA's   :566        NA's   :566      
##     centerX            centerY            JAN               FEB         
##  Min.   :-177.379   Min.   :-80.45   Min.   :-47.705   Min.   :-44.330  
##  1st Qu.:-112.492   1st Qu.: 27.04   1st Qu.: -6.146   1st Qu.: -4.769  
##  Median :   5.603   Median : 45.70   Median :  1.733   Median :  3.043  
##  Mean   :  -8.682   Mean   : 35.74   Mean   :  3.205   Mean   :  4.479  
##  3rd Qu.:  96.578   3rd Qu.: 46.84   3rd Qu.: 15.015   3rd Qu.: 15.934  
##  Max.   : 178.557   Max.   : 78.86   Max.   : 32.678   Max.   : 31.589  
##  NA's   :566        NA's   :566                                         
##       MAR                APR               MAI              JUN        
##  Min.   :-57.9570   Min.   :-64.757   Min.   :-65.64   Min.   :-65.25  
##  1st Qu.: -0.1325   1st Qu.:  6.069   1st Qu.: 11.34   1st Qu.: 14.95  
##  Median :  6.4890   Median : 11.262   Median : 15.67   Median : 19.21  
##  Mean   :  7.9566   Mean   : 12.231   Mean   : 16.12   Mean   : 19.12  
##  3rd Qu.: 17.9535   3rd Qu.: 19.116   3rd Qu.: 21.57   3rd Qu.: 24.40  
##  Max.   : 32.3880   Max.   : 34.123   Max.   : 35.76   Max.   : 36.94  
##                                                                        
##       JUL              AUG              SEP              OCT         
##  Min.   :-66.92   Min.   :-67.66   Min.   :-66.01   Min.   :-57.172  
##  1st Qu.: 17.25   1st Qu.: 16.45   1st Qu.: 12.85   1st Qu.:  7.867  
##  Median : 21.58   Median : 20.90   Median : 17.53   Median : 12.570  
##  Mean   : 20.91   Mean   : 20.40   Mean   : 17.56   Mean   : 13.451  
##  3rd Qu.: 25.79   3rd Qu.: 25.57   3rd Qu.: 23.48   3rd Qu.: 20.489  
##  Max.   : 38.30   Max.   : 37.01   Max.   : 34.79   Max.   : 32.470  
##                                                                      
##       NOV                DEC               YEAR        
##  Min.   :-43.3720   Min.   :-45.784   Min.   :-55.280  
##  1st Qu.:  0.9895   1st Qu.: -3.975   1st Qu.:  6.478  
##  Median :  6.8670   Median :  3.258   Median : 11.505  
##  Mean   :  8.3392   Mean   :  4.605   Mean   : 12.365  
##  3rd Qu.: 17.9685   3rd Qu.: 15.650   3rd Qu.: 19.316  
##  Max.   : 33.2450   Max.   : 32.855   Max.   : 31.108  
## 

Wir können über den Dollaroperator “$” auf einzelne Spalten zugreifen. Die Spalte wird dann als ein Vektor zurückgegeben.

summary(temp$ELEV)
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
## -999.00    2.00   65.00   67.95  366.00 3832.00

Wollen wir wissen, welche verschiedenen Ländernamen es in dem Datensatz gibt, können wir die Funktion unique anwenden:

unique(temp$CNTRY_NAME)
##   [1] NA                                      
##   [2] "Norway"                                
##   [3] "Svalbard"                              
##   [4] "Sweden"                                
##   [5] "Finland"                               
##   [6] "United Kingdom"                        
##   [7] "Isle of Man"                           
##   [8] "Guernsey"                              
##   [9] "Jersey"                                
##  [10] "Ireland"                               
##  [11] "Iceland"                               
##  [12] "Greenland"                             
##  [13] "Faroe Is."                             
##  [14] "Denmark"                               
##  [15] "Netherlands"                           
##  [16] "Belgium"                               
##  [17] "Luxembourg"                            
##  [18] "Switzerland"                           
##  [19] "Germany"                               
##  [20] "Liechtenstein"                         
##  [21] "France"                                
##  [22] "Spain"                                 
##  [23] "Portugal"                              
##  [24] "Cape Verde"                            
##  [25] "Czech Republic"                        
##  [26] "Austria"                               
##  [27] "Slovakia"                              
##  [28] "Poland"                                
##  [29] "Hungary"                               
##  [30] "Slovenia"                              
##  [31] "Serbia & Montenegro"                   
##  [32] "Croatia"                               
##  [33] "Bosnia & Herzegovina"                  
##  [34] "Macedonia"                             
##  [35] "Albania"                               
##  [36] "Ukraine"                               
##  [37] "Romania"                               
##  [38] "Bulgaria"                              
##  [39] "Italy"                                 
##  [40] "Malta"                                 
##  [41] "Greece"                                
##  [42] "Turkey"                                
##  [43] "Cyprus"                                
##  [44] "Russia"                                
##  [45] "Estonia"                               
##  [46] "Latvia"                                
##  [47] "Lithuania"                             
##  [48] "Belarus"                               
##  [49] "Kazakhstan"                            
##  [50] "Moldova"                               
##  [51] "Kyrgyzstan"                            
##  [52] "Georgia"                               
##  [53] "Azerbaijan"                            
##  [54] "Armenia"                               
##  [55] "Uzbekistan"                            
##  [56] "Turkmenistan"                          
##  [57] "Tajikistan"                            
##  [58] "Syria"                                 
##  [59] "Lebanon"                               
##  [60] "Israel"                                
##  [61] "West Bank"                             
##  [62] "Jordan"                                
##  [63] "Saudi Arabia"                          
##  [64] "Kuwait"                                
##  [65] "Iraq"                                  
##  [66] "Iran"                                  
##  [67] "Afghanistan"                           
##  [68] "Bahrain"                               
##  [69] "Qatar"                                 
##  [70] "United Arab Emirates"                  
##  [71] "Oman"                                  
##  [72] "Yemen"                                 
##  [73] "Pakistan"                              
##  [74] "Bangladesh"                            
##  [75] "India"                                 
##  [76] "Sri Lanka"                             
##  [77] "Mongolia"                              
##  [78] "Nepal"                                 
##  [79] "China"                                 
##  [80] "North Korea"                           
##  [81] "South Korea"                           
##  [82] "Japan"                                 
##  [83] "Myanmar"                               
##  [84] "Thailand"                              
##  [85] "Malaysia"                              
##  [86] "Singapore"                             
##  [87] "Vietnam"                               
##  [88] "Laos"                                  
##  [89] "Cambodia"                              
##  [90] "Morocco"                               
##  [91] "Algeria"                               
##  [92] "Tunisia"                               
##  [93] "Niger"                                 
##  [94] "Mali"                                  
##  [95] "Mauritania"                            
##  [96] "Senegal"                               
##  [97] "The Gambia"                            
##  [98] "Guinea-Bissau"                         
##  [99] "Guinea"                                
## [100] "Sierra Leone"                          
## [101] "St. Helena"                            
## [102] "Sao Tome & Principe"                   
## [103] "British Indian Ocean Territory"        
## [104] "Reunion"                               
## [105] "Mauritius"                             
## [106] "French Southern & Antarctic Lands"     
## [107] "Libya"                                 
## [108] "Egypt"                                 
## [109] "Gaza Strip"                            
## [110] "Sudan"                                 
## [111] "Eritrea"                               
## [112] "Djibouti"                              
## [113] "Somalia"                               
## [114] "Ethiopia"                              
## [115] "Kenya"                                 
## [116] "Uganda"                                
## [117] "Tanzania"                              
## [118] "Congo, DRC"                            
## [119] "Burundi"                               
## [120] "Congo"                                 
## [121] "Gabon"                                 
## [122] "Central African Republic"              
## [123] "Chad"                                  
## [124] "Cameroon"                              
## [125] "Nigeria"                               
## [126] "Benin"                                 
## [127] "Togo"                                  
## [128] "Ghana"                                 
## [129] "Burkina Faso"                          
## [130] "Cote d'Ivoire"                         
## [131] "Liberia"                               
## [132] "Angola"                                
## [133] "Comoros"                               
## [134] "Mayotte"                               
## [135] "Madagascar"                            
## [136] "Mozambique"                            
## [137] "Malawi"                                
## [138] "Zambia"                                
## [139] "Zimbabwe"                              
## [140] "Namibia"                               
## [141] "Botswana"                              
## [142] "South Africa"                          
## [143] "United States"                         
## [144] "Canada"                                
## [145] "St. Pierre & Miquelon"                 
## [146] "Mexico"                                
## [147] "The Bahamas"                           
## [148] "Cuba"                                  
## [149] "Jamaica"                               
## [150] "Haiti"                                 
## [151] "Dominican Republic"                    
## [152] "Puerto Rico"                           
## [153] "Virgin Is."                            
## [154] "Belize"                                
## [155] "Guatemala"                             
## [156] "El Salvador"                           
## [157] "Honduras"                              
## [158] "Nicaragua"                             
## [159] "Costa Rica"                            
## [160] "Panama"                                
## [161] "St. Kitts & Nevis"                     
## [162] "Guadeloupe"                            
## [163] "Martinique"                            
## [164] "Barbados"                              
## [165] "Trinidad & Tobago"                     
## [166] "Netherlands Antilles"                  
## [167] "Colombia"                              
## [168] "Venezuela"                             
## [169] "Guyana"                                
## [170] "Suriname"                              
## [171] "French Guiana"                         
## [172] "Brazil"                                
## [173] "Ecuador"                               
## [174] "Peru"                                  
## [175] "Bolivia"                               
## [176] "Argentina"                             
## [177] "Chile"                                 
## [178] "Paraguay"                              
## [179] "Uruguay"                               
## [180] "Falkland Is."                          
## [181] "Antarctica"                            
## [182] "South Georgia & the South Sandwich Is."
## [183] "Midway Is."                            
## [184] "Guam"                                  
## [185] "Northern Mariana Is."                  
## [186] "Micronesia"                            
## [187] "Marshall Is."                          
## [188] "Palau"                                 
## [189] "Solomon Is."                           
## [190] "Vanuatu"                               
## [191] "New Caledonia"                         
## [192] "Tuvalu"                                
## [193] "Fiji"                                  
## [194] "Wallis & Futuna"                       
## [195] "American Samoa"                        
## [196] "Tonga"                                 
## [197] "Niue"                                  
## [198] "Cook Is."                              
## [199] "French Polynesia"                      
## [200] "Pitcairn Is."                          
## [201] "New Zealand"                           
## [202] "Papua New Guinea"                      
## [203] "Australia"                             
## [204] "Norfolk I."                            
## [205] "Indonesia"                             
## [206] "Christmas I."                          
## [207] "Timor Leste"                           
## [208] "Philippines"

Wollen wir die Namen sortiert haben, können wir sort auf das Ergebnis anwenden:

sort(unique(temp$CNTRY_NAME))
##   [1] "Afghanistan"                           
##   [2] "Albania"                               
##   [3] "Algeria"                               
##   [4] "American Samoa"                        
##   [5] "Angola"                                
##   [6] "Antarctica"                            
##   [7] "Argentina"                             
##   [8] "Armenia"                               
##   [9] "Australia"                             
##  [10] "Austria"                               
##  [11] "Azerbaijan"                            
##  [12] "Bahrain"                               
##  [13] "Bangladesh"                            
##  [14] "Barbados"                              
##  [15] "Belarus"                               
##  [16] "Belgium"                               
##  [17] "Belize"                                
##  [18] "Benin"                                 
##  [19] "Bolivia"                               
##  [20] "Bosnia & Herzegovina"                  
##  [21] "Botswana"                              
##  [22] "Brazil"                                
##  [23] "British Indian Ocean Territory"        
##  [24] "Bulgaria"                              
##  [25] "Burkina Faso"                          
##  [26] "Burundi"                               
##  [27] "Cambodia"                              
##  [28] "Cameroon"                              
##  [29] "Canada"                                
##  [30] "Cape Verde"                            
##  [31] "Central African Republic"              
##  [32] "Chad"                                  
##  [33] "Chile"                                 
##  [34] "China"                                 
##  [35] "Christmas I."                          
##  [36] "Colombia"                              
##  [37] "Comoros"                               
##  [38] "Congo"                                 
##  [39] "Congo, DRC"                            
##  [40] "Cook Is."                              
##  [41] "Costa Rica"                            
##  [42] "Cote d'Ivoire"                         
##  [43] "Croatia"                               
##  [44] "Cuba"                                  
##  [45] "Cyprus"                                
##  [46] "Czech Republic"                        
##  [47] "Denmark"                               
##  [48] "Djibouti"                              
##  [49] "Dominican Republic"                    
##  [50] "Ecuador"                               
##  [51] "Egypt"                                 
##  [52] "El Salvador"                           
##  [53] "Eritrea"                               
##  [54] "Estonia"                               
##  [55] "Ethiopia"                              
##  [56] "Falkland Is."                          
##  [57] "Faroe Is."                             
##  [58] "Fiji"                                  
##  [59] "Finland"                               
##  [60] "France"                                
##  [61] "French Guiana"                         
##  [62] "French Polynesia"                      
##  [63] "French Southern & Antarctic Lands"     
##  [64] "Gabon"                                 
##  [65] "Gaza Strip"                            
##  [66] "Georgia"                               
##  [67] "Germany"                               
##  [68] "Ghana"                                 
##  [69] "Greece"                                
##  [70] "Greenland"                             
##  [71] "Guadeloupe"                            
##  [72] "Guam"                                  
##  [73] "Guatemala"                             
##  [74] "Guernsey"                              
##  [75] "Guinea"                                
##  [76] "Guinea-Bissau"                         
##  [77] "Guyana"                                
##  [78] "Haiti"                                 
##  [79] "Honduras"                              
##  [80] "Hungary"                               
##  [81] "Iceland"                               
##  [82] "India"                                 
##  [83] "Indonesia"                             
##  [84] "Iran"                                  
##  [85] "Iraq"                                  
##  [86] "Ireland"                               
##  [87] "Isle of Man"                           
##  [88] "Israel"                                
##  [89] "Italy"                                 
##  [90] "Jamaica"                               
##  [91] "Japan"                                 
##  [92] "Jersey"                                
##  [93] "Jordan"                                
##  [94] "Kazakhstan"                            
##  [95] "Kenya"                                 
##  [96] "Kuwait"                                
##  [97] "Kyrgyzstan"                            
##  [98] "Laos"                                  
##  [99] "Latvia"                                
## [100] "Lebanon"                               
## [101] "Liberia"                               
## [102] "Libya"                                 
## [103] "Liechtenstein"                         
## [104] "Lithuania"                             
## [105] "Luxembourg"                            
## [106] "Macedonia"                             
## [107] "Madagascar"                            
## [108] "Malawi"                                
## [109] "Malaysia"                              
## [110] "Mali"                                  
## [111] "Malta"                                 
## [112] "Marshall Is."                          
## [113] "Martinique"                            
## [114] "Mauritania"                            
## [115] "Mauritius"                             
## [116] "Mayotte"                               
## [117] "Mexico"                                
## [118] "Micronesia"                            
## [119] "Midway Is."                            
## [120] "Moldova"                               
## [121] "Mongolia"                              
## [122] "Morocco"                               
## [123] "Mozambique"                            
## [124] "Myanmar"                               
## [125] "Namibia"                               
## [126] "Nepal"                                 
## [127] "Netherlands"                           
## [128] "Netherlands Antilles"                  
## [129] "New Caledonia"                         
## [130] "New Zealand"                           
## [131] "Nicaragua"                             
## [132] "Niger"                                 
## [133] "Nigeria"                               
## [134] "Niue"                                  
## [135] "Norfolk I."                            
## [136] "North Korea"                           
## [137] "Northern Mariana Is."                  
## [138] "Norway"                                
## [139] "Oman"                                  
## [140] "Pakistan"                              
## [141] "Palau"                                 
## [142] "Panama"                                
## [143] "Papua New Guinea"                      
## [144] "Paraguay"                              
## [145] "Peru"                                  
## [146] "Philippines"                           
## [147] "Pitcairn Is."                          
## [148] "Poland"                                
## [149] "Portugal"                              
## [150] "Puerto Rico"                           
## [151] "Qatar"                                 
## [152] "Reunion"                               
## [153] "Romania"                               
## [154] "Russia"                                
## [155] "Sao Tome & Principe"                   
## [156] "Saudi Arabia"                          
## [157] "Senegal"                               
## [158] "Serbia & Montenegro"                   
## [159] "Sierra Leone"                          
## [160] "Singapore"                             
## [161] "Slovakia"                              
## [162] "Slovenia"                              
## [163] "Solomon Is."                           
## [164] "Somalia"                               
## [165] "South Africa"                          
## [166] "South Georgia & the South Sandwich Is."
## [167] "South Korea"                           
## [168] "Spain"                                 
## [169] "Sri Lanka"                             
## [170] "St. Helena"                            
## [171] "St. Kitts & Nevis"                     
## [172] "St. Pierre & Miquelon"                 
## [173] "Sudan"                                 
## [174] "Suriname"                              
## [175] "Svalbard"                              
## [176] "Sweden"                                
## [177] "Switzerland"                           
## [178] "Syria"                                 
## [179] "Tajikistan"                            
## [180] "Tanzania"                              
## [181] "Thailand"                              
## [182] "The Bahamas"                           
## [183] "The Gambia"                            
## [184] "Timor Leste"                           
## [185] "Togo"                                  
## [186] "Tonga"                                 
## [187] "Trinidad & Tobago"                     
## [188] "Tunisia"                               
## [189] "Turkey"                                
## [190] "Turkmenistan"                          
## [191] "Tuvalu"                                
## [192] "Uganda"                                
## [193] "Ukraine"                               
## [194] "United Arab Emirates"                  
## [195] "United Kingdom"                        
## [196] "United States"                         
## [197] "Uruguay"                               
## [198] "Uzbekistan"                            
## [199] "Vanuatu"                               
## [200] "Venezuela"                             
## [201] "Vietnam"                               
## [202] "Virgin Is."                            
## [203] "Wallis & Futuna"                       
## [204] "West Bank"                             
## [205] "Yemen"                                 
## [206] "Zambia"                                
## [207] "Zimbabwe"

Das Verschachteln der Funktionen erhöht nicht unbedingt die Übersichtlichkeit, weswegen wir hier auch immer wieder den Pipe-Operator “%>%” verwenden werden. Hierfür muss jedoch zunächst ein Zusatzpaket installiert und geladen werden. Dazu später mehr, hier einfach nur die Syntax:

temp$CNTRY_NAME %>% unique() %>% sort()

Der Pipe-Operator übergibt einfach das Ergebnis der linken Funktion als erster Argument an die Funktion zur rechten.

3.2 Packages - Zusatzfunktionen

Es gibt hunderte von Zusatzpaketen (packages) für R, die weitere Funktionen nachrüsten. Einige sind bereits mit R installiert worden, andere müssen Sie nachinstallieren (Packages -> Install). Um installierte packages verfügbar zu machen, muss das package geladen werden: require(packagename)oder library(packagename).

Beim Pipe-Operator ist dies das package magrittr, das Teil eine Meta-packages tidyverse ist, dass wir gelegentlich laden werden.

3.3 Filtern

Wir möchten nun nur die Klimastationen eines einzelnen Landes auswählen. Hierzu verwenden wir den Befehl subset um eine logische Bedingung zu formulieren. Wichtig ist das doppelte Gleicheitszeichen. Während ein einfaches Gleichheitszeichen eine Zuweisung bedeutet, bedeutet ein doppletes Gleichheitszeichen einen logischen Vergleich. Subset liefert eine Teilmenge des data.frames zurück, die wir in einer neuen Variable speichern. Mittels dim schauen wir uns an, wieviele Stationen wir damit erhalten haben.

dim(temp)
## [1] 6039   36
temp.pt <- subset(temp, CNTRY_NAME == "Portugal")
dim(temp.pt)
## [1] 16 36

3.4 Plotten mit ggplot2

Es gibt in R mindestens 3 große packages zum Plotten:

  • graphics
  • lattice
  • ggplot2

graphics ist etwas intuitiver, aber auch deutlich umständlicher bei etwas komplexeren Abbildungen. ggplot2 ist nicht ganz so intuitiv, aber sehr komfortabel. Wir wollen uns hier erstmal ggplot2 anschauen.

ggplot2` folgt folgender Logik:

  • ggplot() spezifiziert über den Parameter data = den data.frame (tabellarischen Datensatz), aus dem die zu plottenden Daten stammen. Mittel mapping = aes() werden die Felder des data.frames auf graphische Variablen gematcht.
  • dann werden mittels (überladenem) + Operator weitere Manipulationen vorgenommen.
  • relevant ist vor allem die Definition wie die Variablen dargestellt werden sollen. Für einen Scatterplot ist das geom_point(), Linien kann man über geom_line() darstellen, Histogramme über geom_histogramm() und vieles viels mehr.
  • dann können z.B. die Achsenbeschriftungen überarbeitet werden, ein Titel vergeben werden, die Skalierung der Achsen geändert werden oder Text in der Abbildung platziert werden.
require(ggplot2)
## Loading required package: ggplot2
ggplot(data= temp.pt, mapping = aes(x=ELEV, y= YEAR)) +
  geom_point()

Etwas hübscher

ggplot(data= temp.pt, mapping = aes(x=ELEV, y= YEAR)) +
  geom_point() +
  xlab("Geländehöhe [müNN]") +
  ylab("Mittlere Jahrestemperatur [°C]") +
  labs(title = "Temperaturstationen Portugal")

ggplot(data= temp.pt, mapping = aes(x=ELEV, y= YEAR)) +
  geom_point(color = "red", alpha = 0.5) +
  xlab("Geländehöhe [müNN]") +
  ylab("Mittlere Jahrestemperatur [°C]") +
  labs(title = "Temperaturstationen Portugal")

Die Flexibilität von ggplot2 wird klar, wenn wir mehr als ein Land plotten wollen. Wir können Farbe als weiter graphische Variable mappen:

temp.multi <- subset(temp, CNTRY_NAME %in% c("Portugal", "Spain", "France", "Italy"))

ggplot(data= temp.multi, mapping = aes(x=ELEV, y= YEAR, color = CNTRY_NAME)) +
  geom_point(alpha = 0.5) +
  xlab("Geländehöhe [müNN]") +
  ylab("Mittlere Jahrestemperatur [°C]")

oder wir erzeugen mitteln facet_wrap einen Plot je Land (eindeutiger Variablenwert der in facet_wrap definierten Variable(n))

ggplot(data= temp.multi, mapping = aes(x=ELEV, y= YEAR)) +
  geom_point(alpha = 0.5) + 
  facet_wrap(~ CNTRY_NAME) +
  xlab("Geländehöhe [müNN]") +
  ylab("Mittlere Jahrestemperatur [°C]")


  1. Ja, auch dann, wenn Sie unter Windows arbeiten.↩︎

  2. Dadurch lassen sich auch längere Zeichenketten als Trennzeichen definieren. Ungewöhnlich, aber möglich.↩︎

  3. wir können auch selbst Funktionen definieren.↩︎

  4. kann man problemlos rückgängig machen↩︎