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# Laboratorio di Analisi delle Serie Storiche con R                         
# Prof.ssa Lea Petrella                                                                                                                                
# Facolta'  di Economia 
# Dipartimento Metodi e Modelli per l'Economia il Territorio e la Finanza 
   
# Sapienza Universita'  di Roma 
# a.a. 2017-2018 


# valentina.raponi@uniroma1.it
                                                         
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# Lezione 2: INTRODUZIONE ALL'USO DI R	(Parte 2)	                                      
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#                                                                           
#   Indice:              
#   * estrazione/selezione di elementi                                                 
#   * ordinamenti in R 
#   * dataframe
#   * importazione dei dati  
#   * statistiche descrittive                                             
#   * rappresentazione grafica dei dati                                            
#   * fine 2a parte ---> salviamo tutto!
#
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Riprendiamo gli oggetti definiti nel Laboratorio 1:
v1=seq(1,10)
v1
matrice1=matrix(c(1:20),nrow=5,ncol=4)
matrice1
# ricordiamo la funzione paste()...
colnames(matrice1)=paste("colonna",1:4,sep="-")

# ...stessa cosa per le righe
rownames(matrice1)=paste("riga",1:5,sep="-")
matrice1

altezza = c(1.75, 1.80, 1.65, 1.90, 1.80, 1.71)
peso    = c(60, 72, 57, 90, 82, 72)
bmi = peso/altezza^2 # Body Mass Index


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# * Estrazione/selezione di elementi
#-----------------------------------------------------------------

# 1. in base a posizione          

# Estrazione da un oggetto vettore
v1

# estrarre l'elemento di posizione 4 di v1
v1[4]

# estrarre gli elementi di posizione 1, 3, 6 di v1
v1[c(1,3,6)]

# estrarre gli elementi di posizione da 1 a 3 di v1
v1[c(1,2,3)]

# oppure...
v1[1:3]

# posso estrarre piu' volte lo stesso elemento
v1[c(rep(1,3),3)]

# posso selezionare anche per negazione
v1[-c(2,4)]


# Estrazione da un oggetto matrice
matrice1

# estrarre l'elemento di posizione 2,3 di matrice1
matrice1[2,3]

# estrarre tutta la riga 2 di matrice1
riga2=matrice1[2,]
riga2

# se non voglio i nomi delle colonne?
names(riga2)=NULL
riga2

# estrarre tutta la colonna 3 di matrice1
colonna3=matrice1[,3]
colonna3
names(colonna3)=NULL
colonna3

# estrarre gli elementi di riga 2 e 3 della colonna 4 di matrice1
matrice1[c(2,3),4]

# estrarre gli elementi di riga 2 e 3 della colonna 1 e 4 di matrice1
matrice1[c(2,3),c(1,4)]

# estrarre gli elementi di posizione (2,1) e (3,4) di matrice1
matrice1[matrix(c(2,3,1,4),nrow=2,ncol=2)]

# estrarre la "testa" di una matrice
head(matrix(1:50,nrow=10,ncol=5))



# 2. in base ad etichetta (se gli elementi la posseggono)

# per estrarre elementi possibile anche sfruttare i nomi della matrice
# ...ovvio la matrice deve avere i nomi di riga e colonna!

matrice1["riga-2","colonna-3"]
matrice1["riga-2",]
matrice1[,"colonna-3"]


# 3. in base a una condizione "logica"                                

altezza
altezza>=180
altezza[altezza >= 1.80]
altezza[altezza > 1.75 & altezza < 1.90]
altezza[altezza > 1.75 & altezza <= 1.90]

matrice1
matrice1>8
maggiore8=matrice1[matrice1 >8] 	# restituisce un vettore!!!




#-------------------------------------------
# * Ordinamenti in R
#-------------------------------------------

# funzione sort()  Restituisce il vettore ordinato

sort(altezza)
sort(altezza, decreasing=T)

# funzione order() Restituisce la posizione degli elementi del vettore originale che compongono il vettore ordinato


order(altezza)


# un'altra funzione che riorganizza "invertendo" l'ordine degli elementi

rev(altezza) #Attenzione non ordina! Inverte l'ordine del vettore originale.


#-----------------------------------------------------------------
#   * Data.frame                                                                                                     
#-----------------------------------------------------------------

#Oggetto principe dell'analisi statistica. Formato classico unita' (righe) x variabili (colonne)

#Creiamo un data-frame

df=data.frame(altezza,peso) #Ogni riga di questo oggetto mi rappresenta una unità statistica su cui ho rilevato altezza e peso
#per vedere potremmo aver bisogno del pacchetto rstudio

#Creiamo un identificativo per ogni unità 

id=seq(1,6,1)
df1=data.frame(id,altezza,peso)
#Come si accede alle variabili di un data frame?

#Per posizione

df[2] #Restituisce la variabile peso
df1[1] #Restituisce la variable id

#Per etichetta

df$peso #Restituisce la variabile peso
df1$id #Restituisce la variabile id

#Nomi delle variabili nel dataframe
names(df1) # Controllo i nomi

#Rimuovere nomi delle variabili
names(df1)=NULL

#Cambiare nomi delle variabili del dataframe

nomi.ing=c("identity","Height","Weight")
names(df1)=nomi.ing

#Ordinare un dataframe rispetto ad una variabile

df.ord=df1[order(altezza),] #Ordino le unità rispetto alla variabile altezza
df.ord1=df1[order(peso),] #Ordino le unità rispetto alla variabile peso

#Prime statistiche descrittive di un dataframe
summary(df1[,2:3])

# Estrarre un sottoinsieme di dati usando la funzione subset

help(subset)
df1.subset=subset(df1, altezza>=1.80)
df2.subset=subset(df1, altezza>=1.80& peso>80)
df3.subset=subset(df1, altezza>=1.80 | peso>80)
df4.sub=subset(df1, drop(id>3))


# nel caso di valori mancanti

df5.sub=subset(df1, is.na(peso)==FALSE)
df6.sub=subset(df1, is.na(peso)==FALSE & is.na(altezza)==FALSE)

# per selezionare l'intero dataframe omettendo tutti i valori mancanti
# possiamo usare la funzione complete.cases()

complete.cases(df1)
df1[complete.cases(df1),]

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Salvare il tutto!
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