W tym notatniku zajmiemy się różnymi rodzajami konstrukcji warunkowych w R.
Podstawowe konstrukcje to: konstrukcjami:
if / elseifelseforwhileJako materiał dydaktyczny posłuży nam tekst piosenki Ice Cube “It Was A Good Day”. W piosence tej Cube opowiada o swoim dobrym dniu. Zacznijmy więc od początku.
Just wakin up in the mornin gotta thank God
I don’t know but today seems kinda odd
No barkin from the dog, no smog
[…] I can’t believe, today was a good day
Spróbujmy się dowiedzieć, czy dzisiaj był dla Ice Cube’a dobry dzień. Zacznijmy od szczekania psa.
ifNajprostszą konstrukcją warunkową jest pętla if. Wygląda dokładnie tak samo jak w każdym innym języku programowania - jeżeli warunek jest prawdziwy, to wykonuje okreslone polecenia.
barkinFromTheDog <- FALSE # wiemy, że pies dzisiaj nie szczekał
if (barkinFromTheDog == FALSE) print('It was a good day')## [1] "It was a good day"Możemy łatwo wprowadzić do naszego wyrażenia negację za pomocą operatora !.
!barkinFromTheDog## [1] TRUEif (!barkinFromTheDog) print('It was a good day')## [1] "It was a good day"Oraz konstruować z operatorów funktorów logicznych koniunkcji (&) i alternatywy (|) bardziej skomplikowane warunki. Nasze instrukcje moga być wielolinikowe, musimy je jednak otoczyć nawiasami klamrowymi ({}).
smog <- FALSE
if (barkinFromTheDog == FALSE & smog == FALSE) {
print("It was")
print('a good day')
}## [1] "It was"
## [1] "a good day"Oczywiście jeżeli warunek jest fałszywy, to pętla nie zrobi nic.
smog = TRUE
if (barkinFromTheDog == FALSE & smog == FALSE) {
print('It was a good day')
}Możemy naturalnie, jak w każdym języku programowania, określić co ma się dziać, jeżeli warunek nie jest spełniony. Służy nam do tego słowo kluczowe else.
if (barkinFromTheDog == FALSE | smog == FALSE) {
print('It was a mediocre day')
} else {
print('It was not a good day')
}## [1] "It was a mediocre day"# To zadziałaUwaga - else musi być w tej samej linijce, co nawiasy klamrowe okalające blok if
if (barkinFromTheDog == FALSE | smog == FALSE) {
print('It was a mediocre day')
}
else {
print('It was not a good day')
}
# A to nie zadziałaPrzy łączeniu kilku warunków w jeden - tak samo jak na logice - należy pamiętać o nawiasach. Te dwie konstrukcje nie są równoważne!
smog = FALSE
if (!(barkinFromTheDog & smog)) {
print('It was a good day')
} else {
print('It was not a good day')
}## [1] "It was a good day"if (!barkinFromTheDog & smog) {
print('It was a good day')
} else {
print('It was not a good day')
}## [1] "It was not a good day"Cube rapuje, że w zeszłym tygodniu grając w koszykówkę zdobył triple-double czyli dwucyfrową zdobycz w trzech kategoriach statystycznych (punkty, asysty, zbiórki, przechwyty lub bloki)
“Last week […] around and got a triple double”
Spróbujmy skonstruować odpowiedni warunek. Wykorzystamy do tego interesującą własność R.
Stwórzmy najpierw pięć zmiennych, w których będziemy przechowywać liczbę punktów, asyst, zbiórek, bloków i przechwytów.
points <- 12
assists <- 14
rebounds <- 7
blocks <- 10
steals <- 3Następnie stwórzmy wektor, w którym znajdą się nasze statystyki
stats <- c(points, assists, rebounds, blocks, steals)
stats## [1] 12 14 7 10 3Sprawdźmy, ile ze statystyk nich było większe lub równe 10.
stats >= 10## [1] TRUE TRUE FALSE TRUE FALSEgreather_than_10 <- stats[stats >= 10]
greather_than_10## [1] 12 14 10Stwórzmy następnie nową zmienną, która przyjmie wartość TRUE tylko wtedy, gdy Ice Cube zdobył triple-double.
triple_double <- length(greather_than_10) >= 3
triple_double## [1] TRUENastępnie możemy włączyć naszą nową zmienną do warunku w konstrukcji warunkowej if.
if (!(barkinFromTheDog & smog) & triple_double) {
print('It was a good day')
} else {
print('It was not a good day')
}## [1] "It was a good day"ifelseKonstrukcja ifelse nie jest prawdziwą pętlą, ale jest do pętli podobna i można jej użyć do bardzo wielu zadań. Funkcja ta przyjmuje trzy argumenty i zwraca wektor. Ogólna konstrukcja wygląda tak:
ifelse(test,yes,no)lub bardziej opisowo
ifelse(warunek, wartosc_kiedy_spelniony, wartosc_kiedy_niespelniony)warunek - wektor typu logicalwartosc_kiedy_spelniony - wartość w wynikowym wektorze dla pozycji, dla których w warunek znajduje się TRUEwartosc_kiedy_niespelniony - wartość w wynikowym wektorze dla pozycji, dla których w warunek znajduje się FALSEJest ona o tyle przydatna, że jeżeli przekażemy jej na wejściu wektor, to warunek będzie sprawdzany dla każdego elementu i funkcja również zwróci wektor. Przećwiczmy wykorzystanie tej funkcji na przykładzie znanego nam zbioru danych mtcars.
data(mtcars) # załadujmy zbiór mtcars
head(mtcars) # pierwsze 6 wierszy## mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
## Mazda RX4 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
## Mazda RX4 Wag 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
## Datsun 710 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
## Hornet 4 Drive 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1
## Hornet Sportabout 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
## Valiant 18.1 6 225 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1Dzięki funkcji ifelse łatwo możemy pogrupować samochody na szybkie i wolne. Przyjmijmy arbitralną granicę, że 150 koni mechanicznych oznacza, że samochód jest szybki.
head(mtcars$hp)## [1] 110 110 93 110 175 105ifelse(mtcars$hp > 150, 'szybki', 'wolny')## [1] "wolny" "wolny" "wolny" "wolny" "szybki" "wolny" "szybki" "wolny"
## [9] "wolny" "wolny" "wolny" "szybki" "szybki" "szybki" "szybki" "szybki"
## [17] "szybki" "wolny" "wolny" "wolny" "wolny" "wolny" "wolny" "szybki"
## [25] "szybki" "wolny" "wolny" "wolny" "szybki" "szybki" "szybki" "wolny"Możemy teraz do naszej ramki danych dołączyć dodatkową kolumnę z informacją, czy dany samochóð jest szybki.
mtcars['predkosc'] = ifelse(mtcars$hp > 150, 'szybki', 'wolny')head(mtcars, 7)## mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb predkosc
## Mazda RX4 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4 wolny
## Mazda RX4 Wag 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4 wolny
## Datsun 710 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1 wolny
## Hornet 4 Drive 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1 wolny
## Hornet Sportabout 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2 szybki
## Valiant 18.1 6 225 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1 wolny
## Duster 360 14.3 8 360 245 3.21 3.570 15.84 0 0 3 4 szybkiA co jeżeli mamy więcej niż dwie kategorie? Załóżmy, że chcemy podzielić samochody pod względem ekonomiczności na 3 kategorie - tanie (do 15 w kolumnie mpg), średnie (między 16 a 25 w kolumnie mprg) i drogie (więcej niż 25 w kolumnie mpg) ze względu na to ile palą benzyny. Do takich zadań są specjalnie pakiety, ale mozemy zrobić to również za pomocą kilku ifelse.
Dzielimy najpierw samochody na średnie i tanie.
mtcars['ekonomicznosc'] <- ifelse(mtcars$mpg > 15, 'średni', 'tani')
mtcars$ekonomicznosc## [1] "średni" "średni" "średni" "średni" "średni" "średni" "tani" "średni"
## [9] "średni" "średni" "średni" "średni" "średni" "średni" "tani" "tani"
## [17] "tani" "średni" "średni" "średni" "średni" "średni" "średni" "tani"
## [25] "średni" "średni" "średni" "średni" "średni" "średni" "tani" "średni"Następnie tym, które przekraczają próg “drogości” przypisujemy ‘drogi’, a resztę wartości zostawiamy.
mtcars['ekonomicznosc'] = ifelse(mtcars$mpg > 25, 'drogi', mtcars$ekonomicznosc)
mtcars$ekonomicznosc## [1] "średni" "średni" "średni" "średni" "średni" "średni" "tani" "średni"
## [9] "średni" "średni" "średni" "średni" "średni" "średni" "tani" "tani"
## [17] "tani" "drogi" "drogi" "drogi" "średni" "średni" "średni" "tani"
## [25] "średni" "drogi" "drogi" "drogi" "średni" "średni" "tani" "średni"tail(mtcars)## mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb predkosc
## Porsche 914-2 26.0 4 120.3 91 4.43 2.140 16.7 0 1 5 2 wolny
## Lotus Europa 30.4 4 95.1 113 3.77 1.513 16.9 1 1 5 2 wolny
## Ford Pantera L 15.8 8 351.0 264 4.22 3.170 14.5 0 1 5 4 szybki
## Ferrari Dino 19.7 6 145.0 175 3.62 2.770 15.5 0 1 5 6 szybki
## Maserati Bora 15.0 8 301.0 335 3.54 3.570 14.6 0 1 5 8 szybki
## Volvo 142E 21.4 4 121.0 109 4.11 2.780 18.6 1 1 4 2 wolny
## ekonomicznosc
## Porsche 914-2 drogi
## Lotus Europa drogi
## Ford Pantera L średni
## Ferrari Dino średni
## Maserati Bora tani
## Volvo 142E średniInny sposób to użycie funkcji cut. Za za jej pomocą możemy stworzyć factor dzieląć wektor liczbowy na równe części.
cut(mtcars$mpg, 3)## [1] (18.2,26.1] (18.2,26.1] (18.2,26.1] (18.2,26.1] (18.2,26.1] (10.4,18.2]
## [7] (10.4,18.2] (18.2,26.1] (18.2,26.1] (18.2,26.1] (10.4,18.2] (10.4,18.2]
## [13] (10.4,18.2] (10.4,18.2] (10.4,18.2] (10.4,18.2] (10.4,18.2] (26.1,33.9]
## [19] (26.1,33.9] (26.1,33.9] (18.2,26.1] (10.4,18.2] (10.4,18.2] (10.4,18.2]
## [25] (18.2,26.1] (26.1,33.9] (18.2,26.1] (26.1,33.9] (10.4,18.2] (18.2,26.1]
## [31] (10.4,18.2] (18.2,26.1]
## Levels: (10.4,18.2] (18.2,26.1] (26.1,33.9]cut(mtcars$mpg, 3, labels = c('tani', 'sredni', 'drogi'))## [1] sredni sredni sredni sredni sredni tani tani sredni sredni sredni
## [11] tani tani tani tani tani tani tani drogi drogi drogi
## [21] sredni tani tani tani sredni drogi sredni drogi tani sredni
## [31] tani sredni
## Levels: tani sredni drogiforPętla for wygląda dość standardowo. Jej konstrukcja wygląda następująco:
for (wartosc in wektor) polecenie`Wewnątrz pętli for możemy odwoływać się do aktualnej wartości za pomocą jej nazwy (wartosc).
Wyświetlenie wszystkich liczb od 1 do 10 i od 20 do 30 możemy więc wykonać w ten sposób:
for (i in 1:10) print(i)## [1] 1
## [1] 2
## [1] 3
## [1] 4
## [1] 5
## [1] 6
## [1] 7
## [1] 8
## [1] 9
## [1] 10for (i in 20:30) print(i)## [1] 20
## [1] 21
## [1] 22
## [1] 23
## [1] 24
## [1] 25
## [1] 26
## [1] 27
## [1] 28
## [1] 29
## [1] 30Staramy się nie robić tak, jak w przykładzie niżej. Nie dlatego, że to nie działa, ale dlatego, że uznawane jest to za kiepski styl w R. Jeżeli mamy wektor, po którym możemy iterować, to nie powinniśmy wprowadzać dodatkowych zmiennych w naszym kodzie. W wielu językach programowania konstrukcje, takie jak ta poniżej, są w porzadku, w R jednak nie powinniśmy ich używać.
n <- 20
for (i in 1:11){
print(n)
n <- n + 1
}## [1] 20
## [1] 21
## [1] 22
## [1] 23
## [1] 24
## [1] 25
## [1] 26
## [1] 27
## [1] 28
## [1] 29
## [1] 30Wektory po których iteruje pętla for nie muszą być liczbami. w R możliwe jest iterowanie po dowolnym wektorze.
rymowanka <- c('Entliczek', 'Pętliczek', 'Czerwony', 'Stoliczek')
for (slowo in rymowanka){ # tak robimy w R
print(slowo) # możemy odwołać się do wartości za pomocą `slowo`
}## [1] "Entliczek"
## [1] "Pętliczek"
## [1] "Czerwony"
## [1] "Stoliczek"Dlatego też staramy się nie robić tak jak tutaj:
for(i in 1:length(rymowanka)) print(rymowanka[i]) # tak nie robimy w R PROSZĘ!## [1] "Entliczek"
## [1] "Pętliczek"
## [1] "Czerwony"
## [1] "Stoliczek"Czasami będziemy jednak do tego zmuszeni. Wyobraźmy sobie, że chcemy za pomocą R stworzyć krótkie podsumowanie naszej dotychczasowej pracy nad samochodami. Nauczymy się później jak zrobić to bardziej idiomatycznie dla R, teraz zróbmy to jednak za pomocą pętli for. Idea jest taka, żeby dla każdego samochodu wydrukować na ekranie zdanie dotyczace jego ekonomiczności. Skorzystamy w tym celu z funkcji paste.
for (wiersz in 1:nrow(mtcars)){
zdanie <- paste( # funkcja umożliwiająca konkatenację zmiennych typu `character`
row.names(mtcars)[wiersz], # row.names służy do wydobywania z ramki danych nazw wierszy
'to samochód',
mtcars[wiersz, 'ekonomicznosc'], # wybieramy dla każdego samochodu wartość z kolumny `ekonomicznosc`
'w eksploatacji.'
)
print(zdanie)
}## [1] "Mazda RX4 to samochód średni w eksploatacji."
## [1] "Mazda RX4 Wag to samochód średni w eksploatacji."
## [1] "Datsun 710 to samochód średni w eksploatacji."
## [1] "Hornet 4 Drive to samochód średni w eksploatacji."
## [1] "Hornet Sportabout to samochód średni w eksploatacji."
## [1] "Valiant to samochód średni w eksploatacji."
## [1] "Duster 360 to samochód tani w eksploatacji."
## [1] "Merc 240D to samochód średni w eksploatacji."
## [1] "Merc 230 to samochód średni w eksploatacji."
## [1] "Merc 280 to samochód średni w eksploatacji."
## [1] "Merc 280C to samochód średni w eksploatacji."
## [1] "Merc 450SE to samochód średni w eksploatacji."
## [1] "Merc 450SL to samochód średni w eksploatacji."
## [1] "Merc 450SLC to samochód średni w eksploatacji."
## [1] "Cadillac Fleetwood to samochód tani w eksploatacji."
## [1] "Lincoln Continental to samochód tani w eksploatacji."
## [1] "Chrysler Imperial to samochód tani w eksploatacji."
## [1] "Fiat 128 to samochód drogi w eksploatacji."
## [1] "Honda Civic to samochód drogi w eksploatacji."
## [1] "Toyota Corolla to samochód drogi w eksploatacji."
## [1] "Toyota Corona to samochód średni w eksploatacji."
## [1] "Dodge Challenger to samochód średni w eksploatacji."
## [1] "AMC Javelin to samochód średni w eksploatacji."
## [1] "Camaro Z28 to samochód tani w eksploatacji."
## [1] "Pontiac Firebird to samochód średni w eksploatacji."
## [1] "Fiat X1-9 to samochód drogi w eksploatacji."
## [1] "Porsche 914-2 to samochód drogi w eksploatacji."
## [1] "Lotus Europa to samochód drogi w eksploatacji."
## [1] "Ford Pantera L to samochód średni w eksploatacji."
## [1] "Ferrari Dino to samochód średni w eksploatacji."
## [1] "Maserati Bora to samochód tani w eksploatacji."
## [1] "Volvo 142E to samochód średni w eksploatacji."Jeżeli już koniecznie musimy z jakiegoś powodu iterować po każdej wartości z macierzy, możemy to zrobić za pomocą zagnieżdżonych dwóch pętli for. Spróbujmy stworzyć macierz i dodać 5 do każdej niepodzielnej przez trzy liczby oraz odjąć 5 od każdej podzielnej przez 3.
macierz = matrix(1:25, 5,5)
macierz## [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
## [1,] 1 6 11 16 21
## [2,] 2 7 12 17 22
## [3,] 3 8 13 18 23
## [4,] 4 9 14 19 24
## [5,] 5 10 15 20 25# Podzielność przez 3 sprawdzamy operatorem modulo czyli %
for (kolumna in 1:ncol(macierz)){ # pierwsza pętla for iteruje po kolumnach
for (wiersz in 1:nrow(macierz)){ # druga pętla for po wierszach
if (macierz[wiersz,kolumna] %% 3 == 0){
macierz[wiersz,kolumna] <- macierz[wiersz,kolumna] - 5} else {
macierz[wiersz,kolumna] <- macierz[wiersz,kolumna] + 5}
}}
macierz## [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
## [1,] 6 1 16 21 16
## [2,] 7 12 7 22 27
## [3,] -2 13 18 13 28
## [4,] 9 4 19 24 19
## [5,] 10 15 10 25 30Bardziej obeznany z R zrobiłby to oczywiście inaczej. Niezłym pomysłem jest przekonwertowanie macierzy do postaci wektora, zaaplikowanie funkcji ifelse i stworzenie z wektora nowej macierzy.
macierz <- matrix(1:25, 5,5)
m <- as.numeric(macierz)
matrix(ifelse(m %% 3 == 0, # warunek
m - 5, # jeśli warunek spełniony
m + 5) # jeśli warunek niespełniony
,5,5)## [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
## [1,] 6 1 16 21 16
## [2,] 7 12 7 22 27
## [3,] -2 13 18 13 28
## [4,] 9 4 19 24 19
## [5,] 10 15 10 25 30whileIstotą pętli while jest powtarzanie pewnego bloku kodu, dopóki warunek jest prawdziwy.
while (warunek) polecenieSpróbujmy za pomocą pętli while stworzyć kod do sprawdzania, czy dana liczba jest liczbą pierwszą implementując kiepski algorytm, który próbuje podzielić ją przez kolejne liczby naturalne większe od 2.
n <- 421 # liczba do sprawdzenia
pierwsza <- FALSE # czy jest to liczba pierwsza?
d <- 2 # pierwszy potencjalny dzielnik jaki sprawdzamy
while(!pierwsza){
if (n %% d == 0){
print(d)
pierwsza = TRUE
}
d <- d+1
}## [1] 421pierwsza## [1] TRUEZamiast while możemy użyć pętli for ze kluczowym słowem break. break użyte w kodzie sprawia, że R “ucieka” z nadrzędnej pętli. W naszym wypadku po znalezieniu dzielnika R opuszcza nadrzędną pętle for.
n <- 35
for(i in 2:n){
if(n %% i == 0){
print(paste('Dzielnik to', as.character(i)))
break # jeżeli warunek się spełni, to nie wykona się już żadna iteracja `for`
} else{
print(paste(as.character(i), 'nie jest dzielnikiem.'))
}
}## [1] "2 nie jest dzielnikiem."
## [1] "3 nie jest dzielnikiem."
## [1] "4 nie jest dzielnikiem."
## [1] "Dzielnik to 5"Tutaj mamy trochę lepszy algorytm, który wykorzystuje fakt że:
n <- 421
pierwsza <- FALSE
while(!pierwsza){
if (n <= 3){
print('To jest liczba pierwsza')
pierwsza = TRUE
}
if (n %% 2 == 0 | n %% 3 == 0){
print('Dzielnik to 2 lub 3')
pierwsza = FALSE
}
i = 5
while (sqrt(i) < n){
if((n %% i) == 0 | (n %% (i+2)) == 0){
p <- paste('Dzielnik to', as.character(i), 'lub', as.character(i+2))
print(p)
pierwsza = TRUE}
i <- i + 6
}
}## [1] "Dzielnik to 419 lub 421"