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Die R-Befehle "mutate", "filter" und "group_by" stammen aus dem `dply`-Paket, das Teil des `tidyverse` ist und häufig für Datenmanulation verwendet wird. Hier sind dieklärungen zu jedem dieser Befehle1. **mutate**: Dieser Befehl wird verwendet, um neue Variablen zu erstellen oderende Variablen einem DataFrame zu. Mit `mutate` kannst du Berechnungen durchführen und die Ergebnisse als neue Spalten hinzufügen. Zum Beispiel kannst du eine neue Spalte erstellen, die den Wert einer bestehenden Spalte multipliziert oder addiert. Beispiel: ```R library(dplyr) df <- data.frame(x = 1:5, y = 6:10) df <- df %>% mutate(z = x + y) # Fügt eine neue Spalte z hinzu, die die Summe von x und y ist. ``` 2. **filter**: Mit diesem Befehl kannst du Zeilen aus einem DataFrame basierend auf bestimmten Bedingungen auswählen. `filter` ermöglicht es dir, nur die Daten zu behalten, die bestimmten Kriterien entsprechen, und die restlichen Zeilen zu entfernen. Beispiel: ```R df_filtered <- df %>% filter(x > 2) # Behalte nur die Zeilen, in denen x größer als 2 ist. ``` 3. **group_by**: Dieser Befehl wird verwendet, um einen DataFrame nach einer oder mehreren Variablen zu gruppieren. Dies ist besonders nützlich, wenn du aggregierte Berechnungen durchführen möchtest, wie z.B. Summen oder Mittelwerte innerhalb jeder Gruppe. Beispiel: ```R df_grouped <- df %>% group_by(x) %>% summarise(mean_y = mean(y)) # Gruppiert nach x und berechnet den Mittelwert von y für jede Gruppe. ``` Diese Befehle sind sehr mächtig und ermöglichen eine effiziente und lesbare Datenmanipulation in R.
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