For-Schleife in R berechnen

Question

Ich habe eine Tabelle mit verschiedenen Spalten (Arten, Anzahl männlicher Individuen, Anzahl weiblicher Individuen). Es sind ca. 4.000 Einträge zu 202 Arten enthalten. Jetzt möchte ich wissen, wie viele Individuen es von jeder Art insgesamt gibt. Dafür will ich bislang die for-Schleife nutzen. Mein Skript sieht bislang folgendermaßen aus:

for (i in TABELLE$Arten{
  data[i] <-  sum(TABELLE$Männliche Individuen)+sum(TABELLE$Weibliche Individuen)
  nam <- paste("", i, sep="")
  assign(nam, data[i])
}

Als Ergebnis bekomme ich dann für jede Art denselben Wert, nämlich die Summe der Individuen insgesamt. Allerdings weiß ich nicht, wie ich mein eigentliches Ziel, die Summe an Individuen pro Art zu berechnen, erreiche. Kann mir da jemand weiterhelfen? Danke!

Comments

sum(TABELLE$Männliche Individuen)+sum(TABELLE$Weibliche Individuen)

Für mich ist diese Rechnung verdächtig.

Mit dem PLUS addierst du die Anzahl der Männlichen und der Weiblichen Individuen.

sum sorgt aber gleichzeitig dafür, dass die in den Spalten sowohl die Männlichen als auch die weiblichen Individuen separat addiert werden.

D.h. du bekommst nur eine Gesamtzahl.

Wenn du das nicht willst, musst du irgendwo Zwischenresultate abspeichern. Wo geschieht dies im Code?

Answer 1

Antwort mit KI erzeugt

Lösung für die Summe der Individuen pro Art in R

Das Problem in deinem Skript ist, dass die Summierung über alle Einträge erfolgt statt pro Art. Außerdem ist die Verwendung von assign() in diesem Kontext nicht ideal. Eine effizientere und klarere Methode ist die Verwendung von aggregierten Funktionen der dplyr-Bibliothek oder die aggregate()-Funktion in Basis-R. Nachfolgend zeige ich dir zwei mögliche Lösungen, ohne und mit der Verwendung von dplyr.

Lösung 1: Nutzung der Funktion aggregate() in Basis-R

r
# Annahme, deine Daten liegen in 'TABELLE' 
# und die Spaltennamen sind 'Arten', 'Männliche Individuen', 'Weibliche Individuen'

# Summe der männlichen und weiblichen Individuen pro Art
gesamt_pro_art <- aggregate(cbind(Männliche_Individuen, Weibliche_Individuen) ~ Arten, 
                            data = TABELLE, 
                            FUN = sum)

# Hinzufügen einer neuen Spalte, die die Gesamtsumme pro Art enthält
gesamt_pro_art$Gesamt_Individuen <- gesamt_pro_art$Männliche_Individuen + gesamt_pro_art$Weibliche_Individuen

# Anzeigen des Ergebnisses
print(gesamt_pro_art)

Lösung 2: Nutzung von dplyr für eine elegante Bearbeitung

Um dplyr zu verwenden, musst du sicherstellen, dass das Paket installiert ist und dann importieren es mit library(dplyr).

r
# Installiere dplyr, wenn es noch nicht installiert ist
# install.packages("dplyr")

library(dplyr)

# Berechnung mit dplyr
gesamt_pro_art <- TABELLE %>%
  group_by(Arten) %>%
  summarise(Männliche_Individuen = sum(Männliche_Individuen),
            Weibliche_Individuen = sum(Weibliche_Individuen),
            Gesamt_Individuen = sum(Männliche_Individuen, Weibliche_Individuen))

# Anzeigen des Ergebnisses
print(gesamt_pro_art)

In beiden Lösungen wird eine neue Variable (gesamt_pro_art) erstellt, die eine Zusammenfassung der ursprünglichen Tabelle enthält: die Summe der männlichen und weiblichen Individuen pro Art sowie ein zusätzlich berechnetes Feld für die Gesamtanzahl der Individuen pro Art.

Diese Methoden sind effizient und erleichtern die Bearbeitung und Analyse deiner Daten in R. Die Verwendung von dplyr bietet zusätzlich eine lesbare und kompakte Syntax.