Filtri ed estrazione
A partire da una struttura di dati (un vettore, una matrice, un data frame) è spesso necessario estrarre un sottoinsieme di dati.
Subsetting è l'operazione di estrazione di un sottoinsieme di valori da un vettore, una lista o un data frame.
Estrazione
Estrazione da vettori
Il modo più semplice per ottenere un sottoinsieme di dati da un vettore è attraverso l'operatore di estrazione [].
Per capirne il funzionamento, è utile ricordare che in R le strutture di dati principali (vettori, matrici, liste, data frame) sono delle collezioni ordinate di elementi.
Questo significa che ogni elemento ha una posizione nella collezione. La sintassi vettore1[5] permettere di accedere al quinto elemento del vettore vettore1.
Nell'esempio precedente 5 è l'indice che viene usato per selezionare un elemento del vettore. In R non esistono scalari, e dunque 5 equivale a c(5).
vettore1 <- c(2,4,6,8,10,12,14,16,18,20)
# seleziona il quinto elemento
vettore1[5]
## [1] 10
vettore1[c(5)] # == vettore1[5]
## [1] 10
# seleziona tutti gli elementi tranne il 5
vettore1[c(-5)]
## [1] 2 4 6 8 12 14 16 18 20
# seleziona gli elementi con indice TRUE
vettore1[c(FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,TRUE,
FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE)]
## [1] 10
In questi esempi abbiamo visto alcune potenzialità dell'operatore di estrazione.
Se l'indice è un vettore numerico, verranno estratti gli elementi corrispondenti agli indici del vettore. Se l'indice è di numeri negativi, verranno esclusi dall'estrazione gli elementi corrispondenti.
Se l'indice è un vettore booleano della stessa lunghezza del vettore da cui si fa l'estrazione, verranno estratti gli elementi che corrispondono al valore TRUE dell'indice.
Se agli elementi vettore di partenza è stato associato un nome, l'indice può essere un vettore stringa contenente i nomi degli elementi da estrarre.
names(vettore1) <- c("due","quattro","sei","otto","dieci",
"dodici","quattordici","sedici","diciotto","venti")
vettore1
## due quattro sei otto dieci dodici quattordici sedici diciotto
## 2 4 6 8 10 12 14 16 18
## venti
## 20
vettore1["dieci"]
## dieci
## 10
vettore1[5]
## dieci
## 10
Riciclare i vettori
Cosa succede se il filtro booleano ha una lunghezza minore del vettore da filtrare?
vettore1[c(TRUE,TRUE,FALSE)]
## due quattro otto dieci quattordici sedici venti
## 2 4 8 10 14 16 20
Il vettore più corto viene riciclato - ovvero ripetuto tante volte da pareggiare la lunghezza del vettore più lungo.
Estrazione da matrici
matrice1 <- matrix(c(11,12,13,14,21,22,23,24,31,32,33,34),
nrow=4,ncol=3)
colnames(matrice1) <- c("C_A", "C_B", "C_C")
rownames(matrice1) <- c("R1","R2","R3","R4")
matrice1
## C_A C_B C_C
## R1 11 21 31
## R2 12 22 32
## R3 13 23 33
## R4 14 24 34
# estrae l'elemento della seconda riga, seconda colonna
matrice1[2,2]
## [1] 22
# estrae la prima e la terza colonna della prima riga
matrice1[1,c(1,3)]
## C_A C_C
## 11 31
# estrae tutta la terza riga
matrice1[3,]
## C_A C_B C_C
## 13 23 33
# estrae la riga "R2"
matrice1["R2",]
## C_A C_B C_C
## 12 22 32
# estrae righe e colonne per nome
matrice1["R3","C_A"]
## [1] 13
L'estrazione di elementi di una matrice è una estensione a due dimensioni dell'estrazione di un vettore. La sintassi è matrice[indice righe, indice colonne].
Per estensione, l'estrazione di un array tridimensionale sarà array [indice dimensione 1, indice dimensione 2, indice dimensione 3].
L'indice vuoto estrae l'intero vettore di quella dimensione.
# estrae tutti gli elementi del vettore
vettore1[]
## due quattro sei otto dieci dodici quattordici sedici diciotto
## 2 4 6 8 10 12 14 16 18
## venti
## 20
# estrae tutte le righe della colonna 2
matrice1[,2]
## R1 R2 R3 R4
## 21 22 23 24
# estrae tutte le colonne della riga 2
matrice1[2,]
## C_A C_B C_C
## 12 22 32
# estrae l'intera matrice
matrice1[,]
## C_A C_B C_C
## R1 11 21 31
## R2 12 22 32
## R3 13 23 33
## R4 14 24 34
(indici2d <- matrix(c(1,1,2,2,1,3,4,3),ncol = 2, byrow = TRUE))
## [,1] [,2]
## [1,] 1 1
## [2,] 2 2
## [3,] 1 3
## [4,] 4 3
matrice1[indici2d]
## [1] 11 22 31 34
indici2d è una matrice r*2. Ogni riga è una coppia di valori che corrisponde alla riga e alla colonna dell'elemento da estrarre. Dunque questa sintassi ha estratto gli elementi matrice1[1,1], matrice1[2,2], matrice1[1,3], matrice1[4,3].
Estrazione da liste
lista1 <- list(
nomi=c("Marco","Alessia"),
amici=c("Luigi","Francesco","Raffaella"),
provincia=c("Brescia"))
lista1
## $nomi
## [1] "Marco" "Alessia"
##
## $amici
## [1] "Luigi" "Francesco" "Raffaella"
##
## $provincia
## [1] "Brescia"
lista1$nomi
## [1] "Marco" "Alessia"
# la sintassi [[]] estrae i valori dell'oggetto selezionato
lista1[[2]]
## [1] "Luigi" "Francesco" "Raffaella"
# la sintassi [] estrae l'oggetto
lista1[2]
## $amici
## [1] "Luigi" "Francesco" "Raffaella"
Estrazione di data frame
nome <- c("luigi","mario","antonella","luca")
anno <- c(1956,1945,1972, 1976)
condizione <- c("exp","controllo","exp","controllo")
soggetti <- data.frame (nome,anno,condizione)
soggetti
## nome anno condizione
## 1 luigi 1956 exp
## 2 mario 1945 controllo
## 3 antonella 1972 exp
## 4 luca 1976 controllo
# stessa sintassi delle matrici
# tutte le righe, colonna 3
soggetti[,3]
## [1] "exp" "controllo" "exp" "controllo"
# riga 3, tutte le colonne
soggetti[3,]
## nome anno condizione
## 3 antonella 1972 exp
# cella 3,3
soggetti[3,3]
## [1] "exp"
# il data frame è una lista, e dunque vale anche la sintassi $
soggetti$anno
## [1] 1956 1945 1972 1976
# il data frame è una lista, e dunque posso selezionare per colonna
soggetti[2]
## anno
## 1 1956
## 2 1945
## 3 1972
## 4 1976
soggetti[soggetti$condizione=="exp",]
## nome anno condizione
## 1 luigi 1956 exp
## 3 antonella 1972 exp
Subset
La funzione subset permette di filtrare vettori, matrici e data frame (per riga)
subset(soggetti,condizione=="controllo")
## nome anno condizione
## 2 mario 1945 controllo
## 4 luca 1976 controllo
subset(soggetti,anno<1970, select=nome)
## nome
## 1 luigi
## 2 mario
Filtri logici
Come abbiamo visto parlando di estrazione da vettori, gli indici possono essere dei vettori logici. I vettori logici possono essere creati attraverso l'applicazione di operatori logici ai vettori.
vettore_logico1 <- vettore1 > 10
vettore1[vettore_logico1]
## dodici quattordici sedici diciotto venti
## 12 14 16 18 20
Usare la sintassi sql
sqldf package | R Documentation
library(sqldf)
## Error in library(sqldf): non c'è alcun pacchetto chiamato 'sqldf'
# seleziona tutte le variabili (*) di soggetti dove la condizione è 'exp'
risultato <-
sqldf("select * from soggetti where condizione == 'exp'")
## Error in sqldf("select * from soggetti where condizione == 'exp'"): non trovo la funzione "sqldf"
risultato
## $parametrico
##
## Pearson's product-moment correlation
##
## data: varIntervalliA and varIntervalliB
## t = 43.316, df = 298, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## 0.9116033 0.9429911
## sample estimates:
## cor
## 0.9289481
##
##
## $nonParametrico
##
## Spearman's rank correlation rho
##
## data: varIntervalliA and varIntervalliB
## S = 340850, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
## rho
## 0.9242547
##
##
## $correlazioni
## [1] 1.433095e-01 5.650421e-02 -1.568093e-02 3.584148e-02 6.464114e-02 -6.401965e-03 4.905579e-02
## [8] -5.243771e-02 6.053860e-02 -7.849271e-02 9.506888e-02 3.004791e-02 -6.343436e-02 3.332468e-02
## [15] 6.122942e-02 -5.343810e-02 -4.923285e-02 4.225194e-02 -8.521190e-02 7.016836e-02 -4.756137e-02
## [22] 6.889962e-02 -1.507309e-01 1.876183e-02 4.404046e-02 -5.166466e-02 6.354944e-02 -2.254857e-02
## [29] -7.152773e-03 -1.010714e-01 -5.180272e-02 1.037249e-01 -3.286572e-02 -2.077400e-02 -4.861244e-02
## [36] -3.088950e-02 -7.214392e-02 5.788416e-03 8.232535e-02 3.610682e-02 -1.470253e-02 -5.918444e-02
## [43] 1.907058e-03 -6.697551e-02 5.154983e-02 6.869543e-02 -5.794166e-02 -5.813889e-02 5.369087e-02
## [50] 8.423216e-02 -1.555827e-01 1.120504e-01 4.960362e-02 2.240101e-02 2.053596e-02 3.658630e-02
## [57] 7.580696e-02 -3.985074e-02 1.843212e-02 2.528238e-02 -1.480841e-02 -1.284086e-02 1.828097e-03
## [64] 6.592531e-02 -3.169628e-02 1.007527e-01 3.531059e-02 -7.106386e-03 2.602454e-02 -2.529788e-02
## [71] 3.474588e-02 1.381983e-02 -1.123075e-02 8.528450e-02 -8.083959e-03 -3.134532e-02 -4.624981e-02
## [78] 1.840756e-03 2.318825e-03 5.043113e-02 -1.079928e-01 -1.002541e-01 4.769863e-02 6.345081e-02
## [85] -1.669319e-02 -3.284058e-02 5.698730e-02 -4.781891e-02 9.842695e-03 -5.811339e-02 6.847351e-02
## [92] -9.236063e-02 -1.640279e-02 -5.338247e-02 -1.433515e-02 -3.311823e-02 -1.296689e-01 -2.565922e-02
## [99] -6.908754e-02 7.814353e-02 -3.734349e-02 -5.485789e-02 8.017213e-02 -2.337497e-02 1.925689e-01
## [106] 5.362479e-02 -3.544649e-02 2.041869e-02 8.895879e-02 5.427490e-03 1.758670e-02 -8.144864e-03
## [113] 4.025168e-02 1.046732e-01 -5.387538e-02 1.381790e-02 4.074317e-02 5.848020e-02 5.654344e-02
## [120] -1.123971e-02 -4.354710e-02 8.776695e-03 -6.938889e-02 -5.564003e-02 5.423928e-02 7.035591e-02
## [127] 5.009880e-02 -2.904675e-02 7.369531e-03 6.543070e-02 4.178775e-02 1.825039e-02 -1.689459e-01
## [134] -3.752864e-02 -3.571122e-02 6.113463e-02 -5.281117e-02 -4.113340e-02 9.390339e-02 2.774732e-02
## [141] -1.895779e-02 -4.197265e-02 -2.228010e-02 1.315151e-03 -1.382625e-01 -4.077409e-02 -2.224486e-02
## [148] -4.350510e-02 8.841238e-03 3.148084e-02 6.720275e-03 -3.077615e-02 -2.008951e-02 2.931891e-02
## [155] 1.224935e-01 2.667792e-02 -1.593080e-02 4.687280e-03 8.687039e-02 2.227631e-02 -7.330661e-02
## [162] -2.462762e-03 -2.874314e-02 -1.920200e-02 -6.111314e-03 -4.608447e-02 8.315224e-02 2.422972e-03
## [169] -5.441857e-02 4.620729e-02 8.908573e-02 1.020576e-01 3.102938e-03 -3.019656e-02 -4.536433e-02
## [176] -3.672903e-02 3.481164e-02 1.394819e-02 -1.357355e-01 -6.034416e-02 1.288785e-01 1.177186e-01
## [183] 1.098531e-01 -1.571032e-01 -7.774630e-02 -6.663932e-02 -4.061308e-03 3.334661e-02 8.255570e-02
## [190] -7.496320e-02 5.660386e-02 -3.082843e-02 -6.268126e-05 -3.845115e-02 -1.011655e-02 -1.399955e-02
## [197] -1.358416e-01 4.652181e-02 1.346208e-01 1.086742e-01 1.116802e-02 2.614885e-02 -3.529078e-02
## [204] 5.092074e-02 -2.345446e-02 -1.286259e-01 8.176405e-02 -1.727158e-02 -3.478657e-02 5.084447e-02
## [211] -5.141374e-02 9.198562e-03 1.490394e-02 8.126536e-02 -5.734728e-02 -6.783059e-02 3.111846e-02
## [218] -3.547289e-02 7.814088e-02 -1.756427e-02 2.432091e-02 -5.096931e-02 8.922229e-03 4.997483e-02
## [225] 3.121668e-03 -1.855897e-02 1.396740e-01 3.064615e-02 6.761783e-02 1.156787e-02 6.162350e-02
## [232] 3.443286e-02 -8.533180e-02 -5.876787e-03 4.136672e-02 3.986949e-03 4.952089e-03 2.707358e-02
## [239] 1.048888e-04 3.822643e-02 -2.608272e-02 -9.591129e-02 -1.233197e-03 -4.424034e-02 4.288249e-02
## [246] 9.486844e-02 -1.001958e-02 -1.696308e-03 3.073290e-03 7.040328e-03 2.470402e-02 2.292829e-02
## [253] -5.480884e-02 -6.921466e-02 -5.931900e-02 -1.831759e-02 5.185528e-02 2.751219e-02 8.241315e-03
## [260] -8.376634e-03 -4.281085e-02 5.879593e-02 9.338359e-02 4.109698e-03 -4.616800e-02 -5.318585e-02
## [267] 5.886968e-02 1.704930e-02 -1.045225e-02 4.177130e-02 -5.946201e-02 9.667337e-02 -8.232612e-02
## [274] 6.348653e-03 -5.098116e-02 -1.748749e-02 5.643376e-02 -7.176956e-02 -3.092400e-02 1.942208e-02
## [281] 7.791728e-02 2.247769e-02 -4.175437e-02 1.248032e-02 1.353088e-02 9.788129e-02 1.476971e-01
## [288] 8.304626e-02 -9.805895e-02 5.007998e-02 1.752537e-02 -7.980538e-02 -4.810426e-02 2.024320e-02
## [295] 4.451698e-02 -4.795357e-02 -3.404205e-02 -3.821114e-02 -7.990554e-02 -3.718957e-02 -1.836386e-02
## [302] -7.495026e-02 3.179542e-02 3.336168e-02 -9.378891e-02 -1.598308e-02 -2.367670e-02 -1.075212e-01
## [309] -4.565930e-02 -1.115559e-01 -4.998710e-02 -1.485880e-02 6.733920e-02 5.398988e-02 1.174001e-01
## [316] -6.333457e-02 2.823860e-02 -4.095271e-02 -2.050793e-02 -3.015484e-03 -7.759908e-02 -1.043903e-02
## [323] 5.868269e-02 -3.644595e-02 -2.011678e-03 -8.347398e-03 4.883026e-02 -8.188347e-02 -4.576518e-02
## [330] -1.513023e-02 4.084324e-02 -2.914731e-02 -1.143907e-02 3.506855e-02 -1.554649e-02 -5.899884e-03
## [337] -4.850312e-02 5.489212e-02 -1.108516e-01 -7.644553e-02 2.786019e-02 -8.315623e-02 -2.425850e-02
## [344] -3.144793e-03 4.901406e-03 1.535448e-02 3.373252e-03 -1.865901e-02 -8.926878e-02 -2.518503e-02
## [351] 3.224895e-02 3.620900e-02 -1.532640e-01 -8.419958e-02 -9.983545e-02 4.015154e-02 -3.131211e-02
## [358] 4.725914e-04 2.477130e-02 -3.539484e-02 -1.904730e-02 4.068822e-02 3.017242e-02 -1.624401e-02
## [365] -2.812635e-02 -8.161091e-02 -5.372776e-03 -2.861868e-03 9.622734e-02 -5.711004e-02 7.866467e-02
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## [491] -4.274198e-02 -5.583568e-02 -3.409504e-02 -4.838907e-03 -6.945361e-02 1.540014e-01 2.728565e-02
## [498] -2.720012e-02 4.660203e-02 5.826588e-02 2.311826e-02 -8.206264e-02 1.038602e-01 3.955402e-02
## [505] 6.450069e-02 -6.553941e-03 -3.607627e-02 6.779363e-03 7.098995e-02 3.387044e-02 -6.067900e-02
## [512] 1.224569e-02 -4.048544e-02 -5.474008e-02 5.194288e-02 5.930716e-03 -1.019725e-02 6.991788e-03
## [519] -3.622037e-02 3.846024e-02 -1.117436e-01 1.310877e-02 5.440242e-02 -3.771357e-02 -1.924448e-02
## [526] -7.071870e-02 6.901320e-02 -1.273070e-02 -4.642235e-03 5.289881e-02 -3.225783e-02 -2.053944e-02
## [533] -3.831165e-03 7.607937e-02 3.395590e-02 6.331397e-02 6.417394e-03 5.679503e-02 5.779902e-02
## [540] -4.430552e-02 7.078693e-02 -8.533166e-02 -3.598902e-03 6.002159e-02 -9.942812e-03 1.181374e-02
## [547] -2.947708e-03 5.774972e-02 -3.434469e-02 -6.534831e-02 -8.159541e-02 -2.291425e-02 6.596912e-02
## [554] 1.054924e-01 8.722172e-03 6.060566e-03 2.201569e-03 -4.930842e-02 -5.911921e-02 2.665015e-02
## [561] -1.207976e-01 1.371759e-01 3.306328e-02 -5.974825e-03 1.781792e-02 7.890561e-03 1.904339e-02
## [568] 8.067451e-02 5.449022e-03 -1.281947e-01 -5.947811e-02 -9.196855e-02 -8.647133e-02 1.162754e-02
## [575] -5.665138e-02 -6.135907e-02 1.440408e-01 5.250258e-02 1.120541e-01 8.218283e-03 3.187172e-02
## [582] 3.221745e-02 -8.782051e-02 -2.254088e-02 5.256289e-02 2.492941e-02 8.279384e-03 -1.032183e-01
## [589] -2.640245e-02 -4.600359e-02 1.359545e-01 4.926679e-02 -1.970325e-04 -7.068338e-03 -1.908796e-03
## [596] 2.142084e-02 -4.214647e-02 -8.710200e-02 -1.452336e-02 3.169655e-02 -1.217167e-01 4.204210e-02
## [603] 7.728267e-03 7.048852e-02 9.778853e-03 -3.555263e-02 9.257488e-02 -1.734458e-02 9.043652e-02
## [610] -7.085854e-02 -1.302184e-02 4.304037e-02 -1.030287e-02 -1.905660e-02 -6.281110e-02 3.718599e-04
## [617] 1.512299e-02 -3.113715e-02 -3.917453e-02 -3.261358e-02 2.178497e-02 3.542759e-03 4.027276e-02
## [624] -1.842672e-02 1.001469e-02 -5.709751e-02 -1.066623e-01 -6.724473e-02 3.622427e-02 4.505422e-02
## [631] -1.065163e-02 1.112052e-01 4.040970e-02 6.044285e-02 5.612137e-02 3.868363e-03 2.077930e-02
## [638] 2.048232e-02 -3.210251e-02 -3.947515e-02 -5.607495e-03 2.575914e-02 -6.332318e-02 2.655518e-02
## [645] 7.115466e-02 -3.655958e-02 6.915504e-02 4.262138e-02 8.841927e-02 -3.754138e-02 2.408881e-02
## [652] 1.016375e-02 2.753072e-02 -3.834163e-03 -7.816482e-02 -1.467130e-02 -9.466783e-02 2.398301e-02
## [659] 3.881504e-02 -5.402594e-02 -2.902982e-02 4.882764e-02 -9.484378e-02 -2.670299e-02 -2.762140e-02
## [666] 4.541683e-02 -8.782121e-02 7.416843e-02 -5.463671e-02 3.395265e-02 -5.544699e-02 -7.714433e-03
## [673] -9.935684e-02 1.977211e-02 1.104815e-02 3.211643e-02 1.770106e-02 3.498849e-02 -3.461994e-02
## [680] -3.787208e-02 2.673168e-02 8.470421e-02 -4.703220e-02 -4.136541e-02 -6.238094e-02 8.574729e-02
## [687] -8.566072e-02 2.603893e-02 3.500104e-02 1.629593e-02 -9.926293e-02 -5.900994e-02 -3.944918e-02
## [694] -6.455360e-02 4.368277e-02 2.922469e-02 -5.455367e-02 -1.008296e-01 4.984575e-02 7.777457e-02
## [701] 3.875359e-02 -4.399774e-02 4.709805e-02 2.595777e-02 3.869295e-02 3.817498e-02 -4.328786e-03
## [708] -3.906375e-03 -1.049400e-01 -1.709098e-02 4.011904e-02 6.374813e-03 -8.526306e-02 -1.049235e-02
## [715] -5.411836e-02 7.982470e-02 -4.427803e-02 1.268316e-02 4.055251e-02 9.259616e-02 -2.367476e-02
## [722] 7.015297e-02 4.221133e-02 -1.125888e-04 1.016489e-01 2.423226e-02 -1.427637e-02 5.612796e-02
## [729] -5.508413e-02 9.093677e-02 4.851504e-02 -3.702452e-02 6.708468e-02 -2.403305e-02 -3.492676e-02
## [736] 3.893382e-02 2.904316e-02 -1.638782e-02 -1.115944e-02 -8.181264e-02 1.960929e-01 2.902412e-02
## [743] 3.828321e-02 -4.019757e-02 5.201139e-02 4.979231e-02 -1.241144e-01 -4.259595e-02 8.734113e-02
## [750] 6.474465e-02 -1.320506e-02 1.675930e-03 9.130152e-03 -3.136595e-02 1.185119e-01 -1.500853e-02
## [757] -5.450419e-02 5.815122e-02 -8.470458e-03 -7.748909e-02 -3.120643e-02 -8.459604e-02 -6.598359e-02
## [764] 2.369576e-02 5.123448e-03 3.232529e-02 -5.259266e-02 4.639140e-02 -2.711063e-02 -4.272896e-02
## [771] 3.209581e-02 -8.560271e-02 -4.988747e-02 7.221571e-02 1.277082e-03 2.612787e-02 7.001396e-02
## [778] 1.510176e-02 9.372886e-04 4.812727e-02 3.008662e-02 -7.397518e-02 -5.800486e-02 7.243752e-02
## [785] 2.723585e-02 5.906689e-02 -5.482210e-02 3.040499e-02 2.784650e-02 2.009636e-02 4.164814e-02
## [792] -9.722919e-02 -6.667928e-02 4.784736e-02 -1.250982e-01 -7.475239e-02 8.059718e-02 2.941228e-02
## [799] -3.999903e-02 -6.047798e-02 3.730125e-02 5.525619e-02 -2.674363e-02 -2.573878e-02 5.080744e-02
## [806] -3.177428e-02 4.551248e-02 1.925682e-02 -4.995268e-02 1.705805e-01 -8.944694e-02 -5.637814e-02
## [813] 8.292607e-02 7.529168e-02 3.377367e-02 -5.357453e-02 4.150060e-02 -3.888282e-02 7.046639e-02
## [820] -6.283366e-02 -4.109430e-02 8.009583e-02 4.504027e-02 -8.020027e-02 9.043618e-02 5.397400e-03
## [827] 7.778805e-02 4.794975e-02 -4.181472e-02 1.773471e-02 -5.441369e-02 -7.661372e-03 -5.770248e-02
## [834] -3.394368e-02 -3.430459e-02 -1.682603e-02 -3.213058e-02 5.078891e-02 -2.324317e-02 -1.411221e-02
## [841] 1.501164e-02 -9.775586e-03 -1.277856e-02 -9.542874e-03 -3.806689e-02 2.846227e-02 1.296317e-01
## [848] 9.261702e-02 1.098465e-01 -7.571497e-02 -1.028860e-01 -4.682345e-02 1.783485e-03 -7.253378e-02
## [855] 4.245968e-02 2.437242e-02 1.981295e-02 -2.468867e-02 -1.127335e-01 1.207149e-01 -1.082039e-01
## [862] 5.647932e-02 -8.086808e-02 -1.461214e-02 -9.713737e-03 3.445251e-02 -1.289972e-02 2.309342e-02
## [869] 3.005115e-02 7.959690e-03 8.287266e-03 -3.526316e-02 -2.984729e-02 6.411877e-02 -7.968936e-02
## [876] -3.483964e-02 -1.358565e-02 -4.570382e-02 5.208359e-02 1.213982e-01 1.761180e-02 -4.621359e-02
## [883] -3.578417e-02 3.795797e-02 -9.367523e-02 -3.580923e-02 1.522016e-02 2.986774e-02 7.919109e-02
## [890] -2.611196e-02 -2.315911e-02 3.850374e-03 -3.030002e-02 6.759573e-02 2.441074e-02 -4.274116e-03
## [897] 6.756663e-02 -5.083481e-02 5.323239e-02 6.125353e-02 1.639015e-01 -9.565728e-03 -8.897707e-03
## [904] 2.702588e-02 3.401807e-03 1.219893e-01 1.074037e-02 -4.675626e-02 -1.256902e-01 -5.831101e-02
## [911] -1.647263e-02 1.130939e-01 1.451015e-02 8.859464e-02 -2.255683e-03 -3.929076e-02 -9.492433e-03
## [918] 3.918497e-02 -1.429281e-02 -5.479981e-02 1.393915e-01 1.380109e-03 -9.088138e-03 4.308482e-02
## [925] 4.253846e-02 -2.044204e-02 5.184098e-02 4.284946e-02 1.099142e-01 2.457245e-02 -7.105000e-02
## [932] 1.256061e-02 2.823799e-02 -1.862116e-02 5.501060e-03 7.652594e-03 -5.123601e-02 -1.715918e-02
## [939] -4.370569e-02 -6.460415e-03 -7.801033e-02 2.355772e-02 1.442562e-01 -6.751080e-02 -7.327996e-02
## [946] 7.341305e-03 -3.003248e-02 2.552816e-02 -7.968074e-02 -1.810408e-02 -5.589568e-02 -4.882224e-03
## [953] -8.772128e-03 -8.523326e-03 -5.542134e-02 -6.814282e-02 5.149067e-02 9.186633e-02 -5.710761e-02
## [960] -3.275868e-03 4.394731e-02 -1.251747e-01 3.010796e-02 -3.115877e-02 1.219483e-02 -1.172470e-01
## [967] 1.136178e-02 -6.685095e-02 4.186079e-02 -2.143291e-02 -1.544198e-02 9.781494e-03 1.488168e-01
## [974] 1.117758e-01 6.924922e-02 3.450829e-02 2.019179e-02 5.893306e-02 -2.332212e-04 -5.259289e-02
## [981] 2.437589e-02 3.912018e-02 2.016580e-02 -7.593108e-03 -3.232171e-02 7.972441e-02 2.273140e-02
## [988] -4.967534e-02 -1.156204e-01 -1.938092e-02 -1.260241e-01 2.657600e-02 2.541411e-02 3.535754e-02
## [995] -4.490119e-02 2.687567e-02 -3.412584e-02 5.583190e-02 -6.730211e-02 5.290579e-02
## [ reached getOption("max.print") -- omitted 9000 entries ]
##
## $simConfidenza
## 2.5% 97.5%
## -0.1152068 0.1124079
##
## $simP_value
## [1] -9.999e-05
rm(risultato)
# seleziona la variabile 'nome' da soggetti dove anno è maggiore di 1970
sqldf("select nome from soggetti where anno>1970")
## Error in sqldf("select nome from soggetti where anno>1970"): non trovo la funzione "sqldf"
Which
Dato un filtro booleano, la funzione which() ritorna l'indice di quei valori che corrispondono a TRUE
vettore1
## due quattro sei otto dieci dodici quattordici sedici diciotto
## 2 4 6 8 10 12 14 16 18
## venti
## 20
# quali valori sono uguali a 4
which(vettore1==4)
## quattro
## 2
# l'indice dei valori superiori a 7
which(vettore1>7)
## otto dieci dodici quattordici sedici diciotto venti
## 4 5 6 7 8 9 10
# quale cella ha il valore massimo?
which(vettore1==max(vettore1))
## venti
## 10