Inserimento manuale dei dati [3]

Abbiamo già visto alcuni esempi di dati riportati direttamente (cablati) nel codice R, dove comunque possono essere modificati a piacere [1, 2]. Una modalità molto elementare ma utile nella pratica quando si debbano inserire pochi dati, come in un test chi-quadrato, in un grafico a torta o quant'altro.

Vediamo ora due nuovi esempi un po' particolari, in quanto prevedono l'inserimento dei dati in modo interattivo, cioè da parte di un operatore che deve inserire manualmente i dati nella Console di R su richiesta, nel punto previsto dallo script, perché l'esecuzione dello script possa proseguire. Si tratta di una modalità di inserimento dei dati che, mentre consente di familiarizzare con qualche aspetto un po' più tecnico di R, può risultare utile in casi particolari.

Copiate lo script che segue quindi incollatelo nella Console di R e premete ↵ Invio:

# INSERIMENTO MANUALE DEI DATI [3a]

# inserimento di un singolo dato

#

# predispone la funzione inserisci_un_dato() compresa tra { e }

inserisci_un_dato <- function() {

# legge il dato inserito nella Console di R

datoinserito <- readline("Dato da elaborare = ")

# converte il dato inserito in un numero

datoinserito <- as.numeric(datoinserito)

# calcola la radice quadrata del numero inserito e mostra il risultato

print(paste("La radice quadrata di", datoinserito, "è", sqrt(datoinserito)), quote=FALSE)

}

# esegue la funzione inserisci_un_dato() in modalità interattiva attendendo un input da tastiera

if(interactive()) inserisci_un_dato()

Con le prime quattro righe di codice viene predisposta la funzione inserisci_un_dato, il cui codice è incluso tra la parentesi graffa { e la parentesi graffa }. La funzione prevede di acquisire il dato (un solo dato) dalla Console di R con readline(), trasformare quanto immesso in un numero con as.numeric() quindi calcolarne la radice quadrata e mostrare il risultato con la quarta riga di codice.

L'ultima riga di codice con if(interactive()) manda in esecuzione la funzione inserisci_un_dato() in modo interattivo, restando in attesa dell'immissione da tastiera nella Console di R del dato. 

I commenti inseriti nel codice R sono sufficientemente esplicativi di quanto avviene, mentre la documentazione delle funzioni impiegate può essere visualizzata come al solito digitando help(nomedellafunzione) nella Console di R.

Ora copiate lo script che segue quindi incollatelo nella Console di R e premete ↵ Invio:

# INSERIMENTO MANUALE DEI DATI [3b]

# inserimento di più dati

#

# imposta 1 come dato iniziale

datoinserito <- 1

# ripete le istruzioni inserite nel loop fino a quando il dato inserito è diverso da 0 (zero)

while(datoinserito!=0) {

# richiede di inserire la temperatura in gradi Celsius

datoinserito <- readline("Temperatura in gradi Celsius = ")

# converte il dato inserito in un numero

datoinserito <- as.numeric(datoinserito)

# effettua il calcolo e presenta il risultato

print(paste(datoinserito, "gradi Celsius corrispondono a", ((datoinserito * 1.8) + 32), "gradi Fahrenheit"), quote=FALSE)

}

Mediante la funzione while() viene realizzato un loop, il cui codice è incluso tra la parentesi graffa { e la parentesi graffa }, che viene reiterato fino a quando il dato inserito risulta diverso da 0 (datoinserito!=0). Quando il dato inserito è 0 il loop viene terminato.

Il codice prevede che nella Console di R sia inserito manualmente da tastiera un dato di temperatura (datoinserito) in gradi Celsius (°C), per il quale viene calcolata e mostrata la corrispondente temperatura in gradi Fahrenheit (°F) essendo

°F = (°C ∙ 1.8) + 32

Possono essere inseriti anche valori negativi di temperatura in gradi Celsius.

Anche in questo caso i commenti inseriti nel codice R sono sufficientemente esplicativi di quanto avviene mentre di nuovo al bisogno la documentazione delle funzioni impiegate può essere visualizzata digitando help(nomedellafunzione) nella Console di R.

Per entrambi gli script ci si può inoltre divertire a immaginare i controlli che potrebbero essere eseguiti sul dato inserito, e per il secondo script anche a trovare qualcosa di meglio dell'uscita dal loop piuttosto grezza realizzata inserendo 0 come dato, ma questo va al di la degli scopi del post.

In definitiva i due script, pur nella loro semplicità, forniscono come sottoprodotto utile due esempi didattici:

→ di come con R sia possibile realizzare una funzione, cioè un blocco di codice che può essere eseguito semplicemente richiamando nomedellafunzione(eventualiargomenti);

→ di come con R sia possibile realizzare un loop (ciclo, iterazione), cioè la ripetizione ciclica di una sequenza di operazioni finché risulta vera la condizione di controllo prefissata, una struttura di controllo ampiamente utilizzata in qualsiasi linguaggio di programmazione, oltre che all'interno delle funzioni di R.

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[1] Vedere il post Inserimento manuale dei dati [1] per l'assemblamento dei vettori in matrici.

[2] Vedere il post Inserimento manuale dei dati [2] per l'assemblamento di vettori in tabelle.

Nota: parliamo di array o vettore nel caso di dati numerici monodimensionali, disposti su una sola riga, 

8

6

11

7

di matrice nel caso di dati numerici disposti su più righe e più colonne

8	9	15	14
6	7	18	12
11	8	17	13
7	4	19	17

e di tabella nei casi in cui il contenuto, disposto su più righe e più colonne, è rappresentato oltre che da dati numerici, anche da testo e/o operatori logici

M	7	9	VERO
F	3	12	VERO
F	5	10	FALSO

Di fatto i vettori sono matrici aventi una sola riga o una sola colonna. Una matrice con una sola riga e più colonne è detta matrice riga o vettore riga, mentre una matrice con una sola colonna e più righe è detta matrice colonna o vettore colonna.

Pacchetti aggiuntivi di statistica e grafica

Il programma R che si scarica e si installa sul proprio PC o notebook da sito ufficiale di R [1] include una serie di funzioni statistiche e grafiche di base, che tuttavia possono essere integrate da una miriade di funzioni statistiche e grafiche contenute nei pacchetti aggiuntivi disponibili, ciascuno orientato alla risoluzione di un problema specifico.

Per scaricare un pacchetto aggiuntivo e installarlo sul vostro PC o notebook:

→ selezionare dalla RGui l'opzione Pacchetti

→ selezionare dal menù a tendina che compare Installa pacchetti...

Si aprirà prima una finestra per selezionare nel CRAN (Comprehensive R Archive Network) il sito dal quale scaricare il pacchetto, per l'Italia potete selezionare Italy (Milano) o Italy (Padua), entrambi siti https.

Una volta selezionato il sito si aprirà una finestra con l’elenco dei pacchetti disponibili. Selezionate il pacchetto e premete OK per installarlo.

Quando si installa un pacchetto è possibile che questo richieda che sul PC o notebook siano installati altri pacchetti, cui esso si appoggia. Se questi non sono installati verrà effettuato automaticamente il download e l’installazione di più pacchetti, tutti quelli tra loro concatenati e quindi necessariamente e contemporaneamente richiesti per garantire la funzionalità dell’unico pacchetto che si desiderava installare. Ora scaricate e installate il pacchetto DAAG che ci serve tra poco (vedere il post il set di dati ais).

In R un "pacchetto" è una raccolta di funzioni, di set di dati e di codice R compilato. Quando si scarica e si installa un pacchetto, questo viene immagazzinato nella locale libreria. Ecco perché se nella Console di R digitate

library

potete vedere l'elenco dei pacchetti che avete installato e che sono disponibili in R sul vostro PC o notebook.

Per utilizzare le funzioni e i set di dati contenuti in un pacchetto è necessario caricarlo come segue:

→ dalla RGui fare click su Pacchetti;

→ selezionare Carica pacchetto...;

→ nella finestra che compare selezionare il pacchetto da caricare.

In alternativa è possibile, ed è più pratico, caricare i pacchetti impiegando all'interno degli script la funzione library() o la funzione require() e riportando come argomento all'interno della parentesi () il nome del pacchetto.

Una volta caricato un pacchetto è possibile avere l'elenco di tutti i set di dati che sono stati caricati con quel pacchetto, e digitando nella Console di R il nome di uno di questi set di dati poterne vederne il contenuto:

library(DAAG) # carica il pacchetto DAAG

data(package="DAAG") # elenca i set di dati caricati con il pacchetto DAAG

ais # mostra il contenuto del set di dati ais

Mediante la funzione data() possono essere caricati set di dati senza caricare il pacchetto che li contiene, così ad esempio è possibile caricare selettivamente il set di dati ais senza caricare il pacchetto DAAG digitando nella Console di R

data(ais, package="DAAG")

Digitando nella Console di R

help(package="DAAG")

si accede alla documentazione delle funzioni e dei set di dati contenuti nel pacchetto.

Per scaricare il manuale di riferimento in formato .pdf di un pacchetto:

→ accedere al CRAN;

→ fare click sulla voce Packages nella sezione Software;

→ fare click sul link Table of available packages, sorted by name;

→ fare click sul nome del pacchetto;

→ il manuale si trova alla voce Reference manual.

Per aggiornare periodicamente i pacchetti installati:

→ dalla RGui selezionare l'opzione Pacchetti;

→ dal menù a tendina che compare selezionare Aggiorna pacchetti...

I pacchetti non più manutenuti vengono rimossi dal CRAN, ma sono ancora resi disponibili nell'archivio storico di R.

https://cran.r-project.org/src/contrib/Archive/

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[1] The R Project for Statistical Computing.

https://www.r-project.org/

Importazione dei dati da un file .csv

R è un programma per la analisi statistica e grafica dei dati e la cosa che accade con maggior frequenza è avere dei dati gestiti esternamente a R, in un database o in un foglio elettronico, e volerli importare in R per poterli analizzare.

Una struttura dati tipica, ed estesamente impiegata anche in R [1], è riportata in questa tabella (che è di fatto un minuscolo database)

nella quale le cose da notare in relazione a R sono abbastanza semplici:

→ le righe corrispondono ai casi della statistica (e ai record del database);

→ le colonne corrispondono alle variabili della statistica (e ai campi del database);

→ i nomi delle variabili sono riportati nella prima riga (in R sono facoltativi ma fortemente raccomandati per mantenere ordine e chiarezza nel proprio lavoro);

→ le variabili possono essere sia numeriche, sia qualitative (per esempio qui Sesso è una variabile qualitativa);

→ un identificativo univoco di ciascuno dei casi può essere riportato nella prima colonna (è facoltativo). Se l’identificativo non è presente nei dati originali R numera automaticamente i casi in ordine crescente per identificare ciascun caso in modo univoco;

→ dato che come separatore delle cifre decimali R al proprio interno impiega esclusivamente il punto (.) se nei dati da importare viene impiegata la virgola (,) questa verrà convertita da R in un punto (.);

→ è possibile che si verifichi la mancanza di dati, per esempio qui manca il valore di Altezza nel caso GF, e il campo è quindi vuoto. R al momento di importare i dati riconoscerà automaticamente questi casi riportando nel campo del dato mancante la sigla NA ovvero Not Available;

Nota bene: in R le variabili qualitative, non numeriche, sono denominate fattori e sono importanti in quanto consentono di raggruppare i dati di una database in sottoinsiemi. Così i dati della nostra tabella potranno essere elaborati tutti insieme o suddivisi in due gruppi in base al valore assunto dalla variabile Sesso. Ovviamente è indispensabile che la variabile in base alla quale i dati possono essere raggruppati sia codificata in modo rigoroso, così il sesso maschile, poiché R riconosce lettere maiuscole e lettere minuscole, deve essere espresso sempre con M (o con m) e non si possono usare M o m indifferentemente.

Il tema che si pone con R è ora questo: in quale formato salvare (e leggere) i dati?

Abbiamo visto altrove che il modo migliore per salvare uno script [2] è farlo in un file di testo (in genere con estensione .txt ma in R anche con estensione .R) nel quale i caratteri possono essere scritti (e successivamente essere riletti) in chiaro nello stesso modo in cui sono scritti su (e possono essere riletti da) un foglio di carta scritto con una macchina da scrivere [3], impiegando un set di caratteri limitato, ma universalmente riconosciuto, tipicamente il codice ASCII di base [4].

La stessa identica soluzione - salvarli in un file di testo nel quale sono scritti in chiaro - è raccomandata per i dati e impiega il formato .csv (l'acronimo csv sta per comma separated values cioè per valori separati dalla virgola (,) tuttavia come vedremo tra poco il separatore di campo può essere anche un altro carattere). Le modalità per salvare in formato .csv i dati dipendono dal programma sul quale risiedono e dal quale li volete esportare, ora invece vediamo come li possiamo leggere e importare in R. 

Per continuare è necessario:

→ effettuare il download del file importa_csv.csv

→ salvare il file nella cartella C:\Rdati\

Per questo e gli altri file di dati impiegati nei post trovate link e modalità di download alla pagina Dati.

Il file, aperto con un editor di testo come ad esempio il Blocco note di Windows, contiene i dati della tabella/database:

id;sesso;anni;peso_kg;altezza_m

MT;M;69;76;1,78

GF;F;56;63;

MC;F;53;71;1,60

SB;M;28;73;1,78

FE;F;61;54;1,54

AB;M;46;92;1,84

RF;F;31;81;1,56

Come vedete un file .csv è, analogamente a un file .txt, un file di testo scritto in chiaro con caratteri standard e in cui i dati sono organizzati con regole molto semplici e immediatamente riconoscibili semplicemente aprendo il file con un qualsiasi editor di testo (ed è esattamente questo il punto di forza del formato .csv).

In un tipico file .csv come questo:

→ nella prima riga sono riportati i nomi delle variabili ovvero dei campi che compongono i record;

→ nelle righe successive alla prima sono riportati, uno per riga, i casi ovvero i record che compongono il database;

→ il punto e virgola (;) è il separatore di campo che indica la fine di un campo e il passaggio al campo successivo;

→ come separatore delle cifre decimali è impiegata la virgola (,);

→ il fatto che la prima colonna/variabile debba essere interpretata come una variabile qualsiasi piuttosto che come un identificativo univoco di ciascun record/caso viene specificato nel momento in cui sono importati i dati (vedere qui sotto);

→ nel caso GF abbiamo un dato mancante, quello dell'altezza.

L'impiego del punto e virgola (;) come separatore di campo e della virgola (,) come separatore delle cifre decimali non è casuale. Il file importa_csv.csv è stato generato salvando in formato .csv i dati contenuti in un foglio elettronico

che è lo strumento più frequentemente impiegato per gestire i propri dati [53]. Il punto e virgola (;) come separatore di campo e la virgola (,) come separatore delle cifre decimali sono impostati di default in Windows nei paesi come Spagna, Italia e Francia, e il foglio elettronico nel nostro caso ha salvato il file .csv impiegando la configurazione di Windows [nei paesi anglosassoni in Windows sono impostati di default la virgola (,) come separatore di campo e il punto (.) come separatore delle cifre decimali].

Ora copiate e incollate nella Console di R questo script e premete ↵ Invio:

# IMPORTA I DATI DI UN FILE CSV

# notare / invece di \ su windows

mydata <- read.table("C:/Rdati/importa_csv.csv", header=TRUE, sep=";", dec=",")

#

All'oggetto mydata viene assegnato (<-) il contenuto importato dalla funzione read.table() [6]. Gli argomenti della funzione, racchiusi nella parentesi, specificano che:

→ il file dal quale importare i dati è C:/R/importa_csv.csv;

→ la prima riga nel file è una riga di intestazione con i nomi delle variabili (header=TRUE);

→ nel file è impiegato come separatore di campo il punto e virgola (sep=";");

→ nel file è impiegato come separatore delle cifre decimali la virgola (dec=",").

Se ora nella Console di R digitate

mydata 

vedete comparire i dati che avete appena importato:

> mydata

  id sesso anni peso_kg altezza_m

1 MT     M   69      76      1.78

2 GF     F   56      63        NA

3 MC     F   53      71      1.60

4 SB     M   28      73      1.78

5 FE     F   61      54      1.54

6 AB     M   46      92      1.84

7 RF     F   31      81      1.56

Notate che:

→ dalla tabella/database importa_csv.csv sono stati importati 7 record/casi ciascuno contenente cinque campi/variabili (id, sesso, anni, peso_kg, altezza_m); 

→ R ha aggiunto a ciascuno dei casi un identificativo univoco sotto forma di un numero progressivo (1 per la prima riga/caso, 2 per la seconda riga/caso, e così via);

→ la virgola (,) presente come separatore delle cifre decimali nei dati originali è stata automaticamente trasformata da R in un punto (.).

Se avessimo deciso che nel campo “id” è contenuto l'identificativo univoco di ciascun caso avremmo dovuto eseguire quest'altro script:

# IMPORTA I DATI DI UN FILE CSV CON IDENTIFICATIVO UNIVOCO DEI CASI

# notare / invece di \ su windows

mydata <- read.table("C:/Rdati/importa_csv.csv", header=TRUE, sep=";", dec=",", row.names="id")

#

Rispetto al precedente script, alla funzione read.table() è stato aggiunto l'argomento row.names="id" mediante il quale viene specificato che come identificativo di ciascuna riga/caso deve essere impiegato il campo id. In questo modo R:

→ dalla tabella/database importa_csv.csv importerà 7 record ciascuno contenente quattro campi/variabili (sesso, anni, peso_kg, altezza_m); 

→ assocerà a ciascuno dei casi l'identificativo univoco contenuto nel campo id.

Se ora nella Console di R digitate

mydata 

vedete che R non ha più assegnato ai casi l'identificativo numerico (1, 2, ...) previsto di default, ma che ciascuna riga/caso è stato identificato in modo univoco mediante il valore contenuto nel campo id (MT per il primo caso/record, GF per il secondo caso/record, e così via):

> mydata

   sesso anni peso_kg altezza_m

MT     M   69      76      1.78

GF     F   56      63        NA

MC     F   53      71      1.60

SB     M   28      73      1.78

FE     F   61      54      1.54

AB     M   46      92      1.84

RF     F   31      81      1.56

A questo punto ecco la domanda che sarà venuta in mente a tutti: cosa accade se due casi/record per errore hanno lo stesso identificativo, quindi se il campo specificato in realtà non contiene un identificativo univoco? 

Supponiamo che tabella/database importa_csv.csv contenga questi dati (il primo e il terzo caso hanno ora lo stesso identificativo MT):

id;sesso;anni;peso_kg;altezza_m

MT;M;69;76;1,78

GF;F;56;63;

MT;F;53;71;1,60

SB;M;28;73;1,78

FE;F;61;54;1,54

AB;M;46;92;1,84

RF;F;31;81;1,56

In questo caso questa ecco la risposta che comparirebbe nella Console di R:

Error in read.table("C:/Rdati/importa_csv.csv", header = TRUE, sep = ";", dec = ",",  : 

  duplicate 'row.names' are not allowed

Quindi R non importa i dati e ci viene in aiuto in modo che non possiamo sbagliare su un aspetto così critico.

Dato che l'importazione dei dati è un punto di svolta nell'apprendimento di R, si consiglia di familiarizzare adeguatamente con questo aspetto adattando gli script qui riportati a file .csv contenenti propri dati.

Chi desidera importare i dati direttamente da file .xls o .xlsx può consultare il post Importazione dei dati da un file .xls o .xlsx.

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[1] In alcuni pacchetti di R possono essere richieste strutture dati differenti, che sono peraltro specificate e illustrate nei manuali di riferimento dei pacchetti che le richiedono.

[2] Vedere il post Salvare uno script.

[3] Macchina da scrivere oramai da tempo soppiantata, ma è da qui che è originato il concetto che, passando per la telescrivente, è stato applicato a PC e stampante.

[4] Vedere il post Codifica dei caratteri ASCII, ANSI, Unicode (UTF).

[3] Non mi dilungo ulteriormente su questo punto in quanto qualsiasi foglio elettronico e qualsiasi database consente con una voce del menù tipo Esporta... o tipo Salva con nome... di esportare i dati in formato .csv

[4] Digitate help(read.table) nella Console di R per la documentazione della funzione read.table().