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#   CREARE OGGETTI CHE SERVONO PER I CALCOLI SUCCESSIVI (eseguire tutto)
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A<-"mela"
a<-10.6
b<-c(1,2,5,7)
tex<-c("pera","banana","kiwi")
d<-c(a,b)
vex<-c(tex,A)
AA<-c(18:11)
BB<-rep(9.2,8)
Cx<-seq(-2.5,8.5,0.5)
Dx<-c(rep(c(1,3),2),2.5,seq(-1,1,0.2),4:2)


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#       Aritmetica con i VETTORI
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#Vedere il "contenuto" dell'oggetto
d

#Moltiplicare per un numero
d*2

#Moltiplicare per una variabile
d*a

#Moltiplicare per un altro vettore (di stessa lunghezza)
d*AA[1:5]

#elevamento al quadrato
d^2

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#      Funzioni statistiche su VETTORI
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#valore minimo
min(d)

#valore massimo
max(d)

#somma degli elementi
sum(d)
 
#media
mean(d)

#mediana
median(d)

# 1° quartile
quantile(d, probs = 0.25)

# 3° quartile
quantile(d, probs = 0.75)

# Calcolare la varianza
var(d)

# Calcolare la deviazione standard
sd(d)


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#  Individuare l'indice di POSIZIONE di elementi secondo criteri
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#Individuare l'indice di POSIZIONE degli elementi "uguali a" o 
#"maggiori di" o "minori di", ecc...

which(d==2)
which(d!=1)
which(d>3)
which(d<5)
which(d>3&d<7)
which(d<3|d>7)


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#
#                            MATRICI
#
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#Per generare una matrice č possibile "appaiare" dei vettori
#come se fossero colonne (i vettori devono avere stessa lunghezza):

Mtx<-cbind(d[1:5],Cx[16:20],Dx[4:8])

#Vedere il "contenuto" dell'oggetto
Mtx


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#               Attributi delle MATRICI
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#Numero di colonne
ncol(Mtx)

#Numero di righe
nrow(Mtx)

#Dimensioni di una matrice (righe, colonne)
dim(Mtx)

#Verificare la classe di una matrice
class(Mtx)

#Verificare il tipo di valori presenti in una matrice
mode(Mtx)

#Nomi delle intestazioni di colonna
colnames(Mtx)

#Nomi delle intestazioni di riga
rownames(Mtx)

#Assegnare dei nomi alle intestazioni di riga
rownames(Mtx)<-c("c1","c2","c3","c4","c5")

#Assegnare dei nomi alle intestazioni di colonna
colnames(Mtx)<-c("Var1","Var2","Var3")

#Vedere il "contenuto" dell'oggetto
Mtx


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#       Individuare elementi delle MATRICI
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#Individuare un elemento
Mtx[4,3]

#Individuare una riga
Mtx[3,]

#Individuare una colonna
Mtx[,2]

#Individuare pių di una riga
Mtx[c(1,4),]
Mtx[4:5,]

#Individuare pių di una colonna
Mtx[,c(1,3)]
Mtx[,1:2]

#Individuare un sottoinsieme di elementi
Mtx[2:4,2:3]


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#
#                            DATAFRAME
#
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#Per generare un dataframe č possibile "appaiare" dei vettori
#come se fossero colonne (i vettori devono avere stessa lunghezza
# e possono contenere sia numeri che testo):

Dtf<-data.frame(vex,b,AA[3:6],Dx[1:4])

#Vedere il "contenuto" dell'oggetto
Dtf


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#               Attributi dei DATAFRAME
##############################################################

#Numero di colonne
ncol(Dtf)

#Numero di righe
nrow(Dtf)

#Dimensioni di una matrice (righe, colonne)
dim(Mtx)

#Verificare la classe di dataframe
class(Mtx)

#Osservare l'output della funzione mode per i dataframe
mode(Mtx)

#Nomi delle intestazioni di colonna
colnames(Dtf)

#Assegnare dei nomi alle intestazioni di colonna
colnames(Dtf)<-c("Campione","Var1","Var2","Var3")

#Vedere il "contenuto" dell'oggetto
Dtf


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#  Generare DATAFRAME con intestazioni di colonna predefinite
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#Cancellare il dataframe

rm(Dtf)

#Creare il nuovo dataframe
Dtf<-data.frame(Campione=vex,Var1=b,Var2=AA[3:6],Var3=Dx[1:4])

#Vedere il "contenuto" dell'oggetto
Dtf


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#       Individuare elementi nei DATAFRAME
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#Individuare un elemento
Dtf[2,4]

#Individuare una riga
Dtf[4,]

#Individuare una colonna
Dtf[,3]

#Individuare pių di una riga
Dtf[c(1,4),]
Dtf[2:3,]

#Individuare pių di una colonna
Dtf[,c(1,3)]
Dtf[,1:2]

#Individuare un sottoinsieme di elementi
Dtf[2:4,2:3]

#ALTRO MODO di richiamare COLONNE, molto IMPORTANTE!!!

Dtf$Campione

Dtf$Var3


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#  Individuare elementi di un dataframe secondo criteri
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#Righe complete che soddifano la condizione per una colonna:
Dtf[which(Dtf$Campione=="kiwi"),]

Dtf[which(Dtf$Var3==1),]

#Righe complete che soddifano pių di una condizione per colonne:
Dtf[which(Dtf$Var1>2 & Dtf$Var3==3),]

#Righe complete che soddifano condizioni alternative per colonne:
Dtf[which(Dtf$Var1<2 | Dtf$Var1>6),]