Listen und Data Frames
Lernen Sie Listen und Data Frames kennen und erfahren Sie, wie Sie gemischte Datentypen effektiv strukturieren.
Listen und Data Frames ist eine kostenlose R Academy-Lektion auf CoddyKit. Dies ist Lektion 3 von 3. Du kannst die komplette Lektion unten kostenlos lesen – dann übst du sie direkt im Browser mit einem integrierten Code-Editor und einem KI-Tutor rund um die Uhr. Sie ist Teil des R Academy-Lernpfads, und dein Fortschritt wird über Web und CoddyKit-App synchronisiert. Der R Academy-Kurs umfasst insgesamt 3 Lektionen.
Einführung in Listen und Data Frames
Einführung in Listen und Data Frames
Listen und Data Frames sind leistungsfähige Datenstrukturen in R. Sie ermöglichen es, unterschiedliche Datentypen geordnet zu speichern.

Was ist eine Liste
Was ist eine Liste?
Eine Liste ist eine flexible Datenstruktur, in der unterschiedliche Elementtypen wie Zahlen, Zeichen und sogar andere Listen gespeichert werden können.
my_list <- list(name = 'Alice', age = 25, scores = c(90, 85, 88))Auf Listenelemente zugreifen
Auf Listenelemente zugreifen
Sie können mit doppelten eckigen Klammern [[ ]] oder dem Operator $ auf Listenelemente zugreifen.
my_list[['name']]
my_list$ageWas ist ein Data Frame
Was ist ein Data Frame?
Ein Data Frame ähnelt einer Tabelle oder Tabellenkalkulation. Er speichert Daten strukturiert in Zeilen und Spalten.
df <- data.frame(Name = c('Alice', 'Bob'), Age = c(25, 30), Score = c(90, 85))Data Frames anzeigen
Data Frames anzeigen
Sie können einen Data Frame mit Folgendem untersuchen:
head(df)
summary(df)Auf Spalten eines Data Frames zugreifen
Auf Spalten eines Data Frames zugreifen
Auf Spalten in einem Data Frame kann mit dem Operator $ zugegriffen werden.
df$AgeData Frames filtern
Data Frames filtern
Sie können Zeilen eines Data Frames anhand von Bedingungen filtern.
df[df$Score > 85, ]Data Frames bearbeiten
Data Frames bearbeiten
Sie können einem Data Frame dynamisch neue Spalten hinzufügen.
df$Passed <- df$Score >= 85Zusammenfassung zu Listen und Data Frames
Zusammenfassung
In dieser Lektion haben Sie Folgendes gelernt:
- Listen zu erstellen und auf sie zuzugreifen.
- Data Frames zu erstellen und zu bearbeiten.
- Daten in einem Data Frame zu filtern und zu bearbeiten.

Häufig gestellte Fragen
Ist die Lektion „Listen und Data Frames“ kostenlos?
Ja — der vollständige Text von „Listen und Data Frames“ ist hier im Web kostenlos zu lesen. Um sie interaktiv zu üben (integrierter Code-Editor und 24/7 KI-Tutor) und den Rest des R Academy-Kurses freizuschalten, upgrade auf CoddyKit PRO. Der R Academy-Kurs umfasst insgesamt 3 Lektionen.
Was lerne ich in „Listen und Data Frames“?
Lernen Sie Listen und Data Frames kennen und erfahren Sie, wie Sie gemischte Datentypen effektiv strukturieren. Du übst R Academy mit praktischem Code, den du direkt im Browser ausführst, und ein 24/7 KI-Tutor beantwortet deine Fragen während du die Lektion bearbeitest.
Brauche ich Erfahrung, um R Academy zu starten?
Keine Vorkenntnisse erforderlich. R Academy auf CoddyKit ist für Anfänger bis fortgeschrittene Lernende strukturiert, sodass du hier starten oder von Anfang an beginnen und in deinem eigenen Tempo voranschreiten kannst. Dies ist Lektion 3 von 3.
Wie lange dauert die Lektion „Listen und Data Frames“?
Die meisten CoddyKit-Lektionen dauern etwa 5–10 Minuten. Jede ist kompakt und interaktiv, sodass du stetig Fortschritte machst und genau dort weitermachst, wo du aufgehört hast – im Web und in der App.
Kann ich in dieser R Academy-Lektion Code schreiben und ausführen?
Ja. Jede R Academy-Lektion enthält einen integrierten Code-Editor, sodass du echten Code direkt in deinem Browser schreibst und ausführst und sofort KI-Feedback erhältst — ohne lokale Einrichtung erforderlich.
Alle Lektionen in diesem Kurs
- Datentypen verstehen
- Mit Vektoren und Matrizen arbeiten
- Listen und Data Frames