# Vektoren: Faktor ----

Auswahl <- sample(letters, size = 1000,
                  replace = TRUE)
class(Auswahl)
summary(Auswahl)

Auswahl2 <- as.factor(Auswahl)
summary(Auswahl2)

summary(1:1000)

# Eigene Kategorien
Leistung <- sample(c("hoch", "mittel", "niedrig"),
                   1000, replace = TRUE)
Leistung <- as.factor(Leistung)

Leistung <- as.factor(
  sample(c("hoch", "mittel", "niedrig"),
                             1000, replace = TRUE))
summary(Leistung)

as.integer(Auswahl)
as.integer(Auswahl2)

Leistung <- as.factor(
  sample(c("high", "medium", "low"),
         1000, replace = TRUE))
summary(Leistung)

# Reihefolge der Kategorien selber definieren
Leistung <- sample(c("hoch", "mittel", "niedrig"),
                   1000, replace = TRUE)
Leistung <- factor(Leistung,
                levels = c("niedrig", "mittel", "hoch"))
summary(Leistung)

# Wiederholung der Objekten -----
M <- matrix(1:15, nrow = 3)
M

M2 <- matrix(1:15, nrow = 3, byrow = TRUE)
M2

cbind(c(1:5), c(11:15))
rbind(c(1:5), c(11:15))

M
M[,3]
M[,c(1,5)]

M[2,]
M[2,3]

M * 100

# Klassen nicht mischen
cbind(Namen = c("Hans", "Jürgen", "Ana"),
      Alter = c(15, 17, 20))

length(M)
dim(M)

# List
miguel <- list(shortname = "Miguel",
               longname = c("Miguel", "Mauricio",
                            "Alvarez", "Fabia"),
               age = 30,
               fun = mean,
               numbers = M)
miguel$age
miguel[[2]]
miguel$longname

miguel[[2]][3]
miguel$longname[3]

miguel$numbers[3,2]

# Datensatz ----
Teilnehmer <- data.frame(
  Name = c("Wencke", "Isabel", "Jana", "So Min",
           "Philipp"),
  ID = 1:5)
Teilnehmer

Teilnehmer[2, ]
Teilnehmer[2, 2]
Teilnehmer$Name
Teilnehmer[[1]]

Teilnehmer[2]
Teilnehmer[[2]]

class(Teilnehmer[2])
class(Teilnehmer[[2]])

Teilnehmer[["ID"]]

data(iris)
summary(iris)

# Linien Lesen ----
jb <- as.integer(readLines("jb.txt"))

mean(jb)
max(jb)

plot(x = 1:5, y = jb)
summary(jb)

# Datei-Beispiele herunterladen ----

download.file(url = "https://rstats.kamapu.net/Ressourcen/Dateien/KursDateien.zip",
              destfile = "KursDateien.zip")
unzip("KursDateien.zip", overwrite = TRUE)
unlink("KursDateien.zip")

# Einschätzungen Jellybeans
jb_counts <- as.integer(readLines("jb-counts.csv"))

summary(jb)
summary(jb_counts)

# Eine Tabelle einlesen
Afrika <- read.csv("Africa.env.csv")
summary(Afrika)
head(Afrika, n = 10)
tail(Afrika)
str(Afrika)
dim(Afrika)


write.csv(iris, "iris-en.csv")
write.csv2(iris, "iris-de.csv")