<jupyter_start><jupyter_text>Tag 1. Kapitel 1. Grundlagen Lektion 3. R DatentypenIn dieser Session schauen wir uns grundlegende Datentypen in R an. Numerische Datentypen Dezimal-DatentypGleitkomma-Zahl (floating point) ist die numerische Klasse in R.<jupyter_code>n <- 9.7
m <- 89.10
n
m<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Ganzzahl-DatentypNatürliche ganze Zahlen (Integers) werden als *Integers* zählen auch zur numerischen Klasse.<jupyter_code>i <- 1
j <- 19
k <- 1000
i
j
k<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Boolesche (logische) DatentypBoolesche Werte haben zwei Ausdrücke - True und Flase (dt. Wahr und Falsch) und gehören zur logischen Klasse. Diese boolesche Werte werden groß geschrieben, z.B.:<jupyter_code>lv1 <- TRUE
lv2 <- FALSE
lv1
lv2<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Zeichen (char) DatentypText/String Werte gehören R zur *Caharcter (Zeichen)* Klasse. Mann kann sowohl einfache als auch doppelte Anführungszeichen nutzen, um einen String zu definieren:<jupyter_code># Doppelte Anführungszeichen
svar1 <- "Hello World!"
svar1
# Einfache Anführungszeichen
svar2 <- 'Hal<NAME>!'
svar2<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Prüfen von Datentyp-KlassenMan kann die `class()` Funktion anwenden, um den Datentyp einer Variable zu checken:<jupyter_code>class(n)
class(m)
class(j)
class(k)
class(i)
class(lv1)
class(lv2)
class(svar1)
class(svar2)<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.09405940594059406, 'fraction_numerical': 0.019801980198019802, 'mean_word_length': 6.905027932960894, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 31, '<?xml version=': 0, '>': 22, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '5', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '306479', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 581, 'n_tokens_neox': 569, 'n_words': 140, 'path': '1.1 R Basics/de-DE/1.1.03 R - Data Types.ipynb', 'repo_name': 'softfactories/r_train_2', 'size': '1415'}