R-Kurs · Kapitel 16 · Zeichenketten in R

Zeichenketten in R

Verketten & Länge

paste (mit Trenner sep) bzw. paste0 (ohne Trenner) fügen Texte zusammen; nchar zählt die Zeichen:

paste("Herr", "Meier")            # Standard-Trenner " "
paste("2026", "07", "01", sep = "-")
paste0("Datei", 1:3, ".csv")      # vektorisiert
nchar("Statistik")

Ausgabe

[1] "Herr Meier"
[1] "2026-07-01"
[1] "Datei1.csv" "Datei2.csv" "Datei3.csv"
[1] 9

Mini-Aufgabe

Verkette vorname <- "Ada" und nachname <- "Lovelace" zu „Ada Lovelace”.

Lösung zeigen

vorname <- "Ada"
nachname <- "Lovelace"
paste(vorname, nachname)

Ausgabe

[1] "Ada Lovelace"

Ausschnitte & Groß-/Kleinschreibung

substr("Statistik", 1, 4)   # Zeichen 1 bis 4
toupper("hallo")            # Großbuchstaben
tolower("WELT")             # Kleinbuchstaben

Ausgabe

[1] "Stat"
[1] "HALLO"
[1] "welt"

Zerlegen, ersetzen, suchen

strsplit zerlegt an einem Trenner, gsub ersetzt alle Treffer, grepl prüft, ob ein Muster vorkommt:

strsplit("a,b,c", split = ",")        # zerlegen
gsub("o", "0", "Statistiko soft")     # alle "o" -> "0"
grepl("stat", c("Statistik", "R"), ignore.case = TRUE)

Ausgabe

[[1]]
[1] "a" "b" "c"

[1] "Statistik0 s0ft"
[1]  TRUE FALSE

Mini-Aufgabe

Zerlege die E-Mail-Adresse "max.mustermann@hswt.de" am @ in Name und Domain.

💡 Tipp

strsplit(...) gibt eine Liste zurück; mit [[1]] holst du den ersten (einzigen) Vektor.

Lösung zeigen

mail <- "max.mustermann@hswt.de"
strsplit(mail, split = "@")[[1]]

Ausgabe

[1] "max.mustermann" "hswt.de"

Abruf-Quiz

Frage 1 / 2

Was macht paste("a", "b", sep = "-")?

x <- c(3, 1, 4, 1, 5) # Vektor anlegen y <- rep(c(0, 1), times = c(26, 9)) # 26x 0, 9x 1 s <- seq(0, 2*pi, length.out = 100) # gleichmäßige Folge 1:10 # Ganzzahlfolge length(x); sort(x); rev(x) # Länge, sortieren, umkehren x[x > 2] # logische Indizierung

barplot(table(x), main = "Titel", ylab = "h(a)") # Säulen pie(table(x), labels = c("nein", "ja")) # Kreis hist(x) # Histogramm (Auto-Klassen) hist(x, breaks = seq(50, 110, by = 5), # eigene Klassen col = heat.colors(12), xlab = "kg") plot(s, sin(2*s), type = "l", col = "blue", lwd = 2) # Linie lines(s, cos(s)) # weitere Linie ergänzen boxplot(x) # Box-Plot

mean(x) # arithmetisches Mittel median(x) # Median quantile(x, c(.25, .5, .75)) # Quartile quantile(x, 0.9) # 90%-Quantil # Modus: Ausprägung mit größter Häufigkeit names(which.max(table(x)))

var(x) # Stichprobenvarianz (/ (n-1)) sd(x) # Standardabweichung IQR(x) # Interquartilsabstand range(x); diff(range(x)) # Min/Max bzw. Spannweite sd(x) / mean(x) # Variationskoeffizient

dbinom(k, size = n, prob = p) # Binomial P(X = k) pbinom(k, n, p) # P(X <= k) dpois(k, lambda); ppois(k, lambda) dnorm(x, mean, sd); pnorm(x, mean, sd) # Normal qnorm(0.975) # Quantil (z-Wert) rnorm(100, mean = 0, sd = 1) # Zufallszahlen

t.test(x, mu = 0) # t-Test / KI für mu t.test(x, conf.level = 0.95)$conf.int # Konfidenzintervall prop.test(k, n) # Anteilstest chisq.test(table(a, b)) # Unabhängigkeitstest