mehrere Items zusammenfügen

Wie rufe ich R-Funktionen auf, wie selektiere ich Daten, ich weiß nicht genau ....

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Vnsa567
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mehrere Items zusammenfügen

Beitrag von Vnsa567 » Fr Jun 07, 2019 8:36 am

Hallo,

ich versuche sehr verzweifelt, mehrere Items zu einer einzigen Spalte zusammenzufügen, die den Mittelwert dieser Items beinhaltet. Also Bildkriechen 1-5 in eine Spalte.
Ich habe es mit rowsums versucht, weiß aber nicht, ob das der richtige Befehl dafür ist.
Und falls ja, funktioniert es nicht -> "x muss numerisch sein" :|
Dateianhänge
DatenSnakes.xlsx
Das sind die Daten
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Zuletzt geändert von Vnsa567 am Sa Jun 08, 2019 12:24 pm, insgesamt 1-mal geändert.

Hufeisen
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Re: mehrere Items zusammenfügen

Beitrag von Hufeisen » Fr Jun 07, 2019 8:42 am

Du bist schon auf dem richtigen Weg. Zeig uns bitte Deinen Code und die vollständige Fehlermeldung. Dann kriegen wir das gemeinsam hin.

bigben
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Re: mehrere Items zusammenfügen

Beitrag von bigben » Fr Jun 07, 2019 10:56 am

Die DAten einzulesen wird wohl das Problem sein. Kürze ich vorläufig mal ab (Rest siehe Hufeisens Antwort):

Code: Alles auswählen

schlangen <- structure(list(VPNnr = 1:60, Alter = c(20L, 52L, 55L, 24L, 27L, 
26L, 27L, 21L, 28L, 27L, 26L, 19L, 27L, 21L, 20L, 25L, 20L, 18L, 
48L, 20L, 20L, 19L, 21L, 21L, 21L, 20L, 19L, 20L, 21L, 20L, 22L, 
26L, 18L, 19L, 20L, 20L, 22L, 19L, 18L, 21L, 20L, 21L, 28L, 22L, 
26L, 27L, 19L, 26L, 26L, 23L, 25L, 26L, 49L, 44L, 29L, 33L, 27L, 
27L, 62L, 23L), Geschlecht = c(1L, 1L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 1L, 
0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
1L, 1L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 
1L, 1L, 1L, 0L), Schulabschluss = c(3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 3L, 3L, 
3L, 3L, 1L, 5L, 3L, 3L, 3L, 3L, 6L, 3L, 2L, 6L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 1L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
3L, 3L, 3L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 6L, 2L, 2L, 
4L, 4L, 3L, 2L, 3L), Kontaktschlangen = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 
0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 0L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
0L, 0L, 1L, 1L, 0L, 1L, 0L), Regelmäßigkontakt = c(0L, 1L, 1L, 
0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), Schlangenzuhause = c(0L, 
1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 3L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), Schlangenfurcht = c(2L, 
3L, 1L, 5L, 6L, 3L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 1L, 2L, 4L, 
1L, 4L, 3L, 2L, 4L, 2L, 1L, 5L, 2L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 3L, 2L, 1L, 3L, 1L, 2L, 2L, 2L, 1L, 4L, 3L, 2L, 3L, 2L, 
2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 3L, 6L, 2L, 2L, 3L, 1L), Schlangenbeschäftigung = c(2L, 
5L, 4L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 5L, 5L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 1L, 
2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 3L, 1L, 1L, 
2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 3L, 1L, 1L, 1L), Schlangenmögen = c(2L, 
1L, 1L, 3L, 1L, 4L, 3L, 3L, 5L, 3L, 1L, 2L, 1L, 3L, 2L, 1L, 4L, 
2L, 6L, 3L, 4L, 1L, 3L, 2L, 4L, 4L, 3L, 3L, 4L, 2L, 3L, 4L, 4L, 
5L, 2L, 3L, 3L, 2L, 3L, 3L, 5L, 3L, 6L, 3L, 4L, 3L, 1L, 2L, 4L, 
1L, 3L, 1L, 6L, 1L, 6L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L), Schlangenlernen = c(1L, 
4L, 3L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 4L, 6L, 3L, 2L, 1L, 2L, 5L, 1L, 
2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 
2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 4L, 1L, 1L, 
3L, 1L, 3L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L), Schlangenwiderlich = c(2L, 
1L, 1L, 3L, 6L, 3L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 
1L, 3L, 3L, 3L, 1L, 3L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 5L, 3L, 2L, 3L, 4L, 
2L, 2L, 1L, 2L, 3L, 2L, 2L, 3L, 1L, 4L, 1L, 4L, 4L, 1L, 2L, 6L, 
1L, 4L, 1L, 1L, 1L, 6L, 1L, 2L, 3L, 1L, 1L), Bildkriechen1 = c(2L, 
1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 
1L, 1L, 5L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 2L, 3L, 2L, 3L, 3L, 2L, 
2L, 1L, 3L, 1L, 1L, 2L, 3L, 1L, 1L, 3L, 1L, 1L, 1L, 1L, 4L, 3L, 
2L, 1L, 1L, 4L, 4L, 3L, 6L, 2L, 1L, 2L, 1L), Bildkriechen2 = c(2L, 
1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 3L, 1L, 
2L, 2L, 3L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 2L, 3L, 2L, 2L, 1L, 
3L, 2L, 2L, 4L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 
5L, 1L, 1L, 2L, 3L, 3L, 6L, 2L, 1L, 2L, 1L), Bildkriechen3 = c(1L, 
1L, 2L, 5L, 1L, 2L, 1L, 3L, 1L, 2L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 3L, 
2L, 3L, 5L, 3L, 2L, 1L, 4L, 2L, 1L, 3L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 
1L, 1L, 3L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 3L, 2L, 
1L, 1L, 1L, 6L, 3L, 3L, 6L, 5L, 1L, 1L, 1L), Bildkriechen4 = c(2L, 
1L, 1L, 3L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 3L, 3L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 
2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 3L, 
1L, 2L, 1L, 2L, 4L, 2L, 6L, 4L, 1L, 2L, 1L), Bildkriechen5 = c(2L, 
1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 3L, 1L, 
1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 4L, 1L, 1L, 4L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 2L, 2L, 3L, 4L, 3L, 4L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 3L, 1L, 
1L, 3L, 1L, 3L, 2L, 3L, 6L, 3L, 1L, 1L, 1L), Bildschlängeln1 = c(1L, 
1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 2L, 2L, 1L, 3L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 3L, 
1L, 4L, 4L, 4L, 1L, 1L, 3L, 4L, 2L, 4L, 1L, 2L, 4L, 3L, 2L, 3L, 
3L, 1L, 2L, 2L, 4L, 3L, 3L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 3L, 2L, 
2L, 3L, 1L, 5L, 4L, 3L, 6L, 4L, 2L, 2L, 1L), Bildschlängeln2 = c(1L, 
1L, 2L, 5L, 1L, 2L, 1L, 3L, 1L, 2L, 1L, 2L, 2L, 2L, 1L, 3L, 3L, 
1L, 3L, 4L, 3L, 2L, 1L, 4L, 3L, 3L, 1L, 1L, 2L, 3L, 2L, 4L, 2L, 
2L, 3L, 1L, 1L, 2L, 4L, 3L, 3L, 3L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 
3L, 3L, 1L, 5L, 4L, 3L, 6L, 4L, 2L, 2L, 1L), Bildschlängeln3 = c(2L, 
1L, 3L, 3L, 1L, 2L, 2L, 2L, 1L, 5L, 1L, 1L, 3L, 2L, 1L, 4L, 2L, 
2L, 2L, 5L, 2L, 3L, 1L, 1L, 1L, 3L, 1L, 2L, 1L, 2L, 2L, 3L, 1L, 
3L, 2L, 2L, 3L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 3L, 2L, 1L, 2L, 3L, 
4L, 3L, 1L, 5L, 3L, 4L, 6L, 1L, 1L, 1L, 1L), Bildschlängeln4 = c(2L, 
1L, 1L, 4L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 4L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 3L, 2L, 1L, 3L, 2L, 
2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 3L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 
1L, 3L, 1L, 4L, 5L, 4L, 6L, 3L, 1L, 1L, 1L), Bildschlängeln5 = c(3L, 
1L, 2L, 1L, 1L, 3L, 1L, 3L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 4L, 2L, 
2L, 1L, 3L, 3L, 1L, 2L, 3L, 3L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 4L, 3L, 2L, 
1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 3L, 
1L, 3L, 1L, 2L, 6L, 4L, 6L, 3L, 1L, 1L, 1L), Bildschwimmen1 = c(2L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 3L, 2L, 
1L, 1L, 6L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 3L, 3L, 1L, 3L, 3L, 2L, 2L, 1L, 
1L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 3L, 3L, 
4L, 3L, 1L, 3L, 6L, 1L, 4L, 4L, 3L, 2L, 1L), Bildschwimmen2 = c(1L, 
2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 4L, 1L, 2L, 3L, 2L, 2L, 2L, 3L, 
2L, 5L, 5L, 3L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 4L, 1L, 3L, 2L, 2L, 1L, 2L, 
3L, 3L, 2L, 4L, 2L, 3L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 4L, 1L, 
1L, 4L, 1L, 1L, 6L, 2L, 4L, 5L, 3L, 2L, 1L), Bildschwimmen3 = c(2L, 
2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 3L, 3L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 2L, 
2L, 3L, 5L, 3L, 1L, 2L, 2L, 1L, 3L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 2L, 2L, 
2L, 3L, 3L, 4L, 2L, 3L, 3L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 3L, 
1L, 4L, 1L, 1L, 6L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 1L), Bildschwimmen4 = c(1L, 
2L, 1L, 4L, 1L, 3L, 2L, 1L, 1L, 3L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 3L, 2L, 
1L, 1L, 3L, 5L, 1L, 2L, 1L, 2L, 2L, 3L, 2L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 
2L, 2L, 1L, 3L, 3L, 3L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 4L, 3L, 
4L, 4L, 2L, 1L, 5L, 1L, 3L, 2L, 2L, 2L, 1L), Bildschwimmen5 = c(3L, 
2L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 3L, 1L, 
1L, 2L, 4L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 3L, 3L, 2L, 2L, 3L, 3L, 2L, 2L, 
1L, 1L, 3L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 3L, 2L, 
1L, 4L, 2L, 2L, 5L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 1L), Bildbase1 = c(1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 4L, 1L, 3L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 3L, 2L, 
1L, 4L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 3L, 1L, 3L, 1L, 2L, 1L, 2L, 2L, 2L, 
3L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 
3L, 4L, 1L, 3L, 3L, 3L, 6L, 5L, 1L, 2L, 1L), Bildbase2 = c(1L, 
1L, 1L, 4L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 4L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 
1L, 3L, 5L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 
4L, 4L, 1L, 5L, 3L, 3L, 2L, 4L, 2L, 1L, 1L), Bildbase3 = c(1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 3L, 2L, 
1L, 3L, 2L, 2L, 1L, 1L, 3L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 3L, 1L, 
1L, 2L, 2L, 2L, 3L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 3L, 2L, 
2L, 4L, 1L, 1L, 5L, 3L, 5L, 3L, 2L, 1L, 2L), Bildbase4 = c(2L, 
1L, 1L, 6L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 3L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 
1L, 3L, 3L, 2L, 2L, 1L, 3L, 2L, 2L, 3L, 2L, 2L, 3L, 2L, 2L, 1L, 
3L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 4L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 
2L, 4L, 2L, 3L, 4L, 3L, 6L, 3L, 3L, 1L, 2L), Bildbase5 = c(2L, 
1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 5L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 2L, 1L, 3L, 3L, 
1L, 4L, 6L, 4L, 2L, 2L, 3L, 3L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 3L, 
1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 6L, 1L, 3L, 1L, 1L, 3L, 4L, 
5L, 2L, 1L, 2L, 3L, 3L, 6L, 2L, 1L, 1L, 1L), Videokriechen1 = c(3L, 
2L, 1L, 3L, 1L, 4L, 1L, 3L, 1L, 3L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 5L, 
2L, 2L, 5L, 1L, 3L, 2L, 3L, 3L, 2L, 2L, 1L, 2L, 2L, 2L, 1L, 3L, 
1L, 1L, 3L, 2L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 3L, 2L, 1L, 2L, 3L, 
2L, 3L, 1L, 4L, 6L, 3L, 6L, 5L, 2L, 1L, 1L), Videokriechen2 = c(2L, 
1L, 1L, 2L, 2L, 3L, 1L, 2L, 2L, 4L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 4L, 
2L, 4L, 4L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 3L, 3L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
3L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 4L, 1L, 2L, 1L, 1L, 4L, 1L, 
1L, 3L, 2L, 3L, 5L, 3L, 2L, 4L, 1L, 1L, 1L), Videokriechen3 = c(4L, 
1L, 1L, 3L, 1L, 2L, 1L, 3L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 3L, 
1L, 3L, 3L, 2L, 3L, 2L, 1L, 2L, 2L, 4L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 
1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 3L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 2L, 3L, 
2L, 4L, 2L, 1L, 5L, 3L, 2L, 5L, 2L, 1L, 1L), Videokriechen4 = c(2L, 
2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 4L, 2L, 5L, 1L, 3L, 3L, 2L, 1L, 3L, 2L, 
3L, 4L, 2L, 2L, 3L, 1L, 4L, 3L, 3L, 2L, 2L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
1L, 2L, 2L, 3L, 3L, 2L, 3L, 1L, 2L, 4L, 1L, 1L, 1L, 1L, 4L, 2L, 
2L, 3L, 2L, 4L, 6L, 1L, 5L, 3L, 2L, 1L, 1L), Videokriechen5 = c(3L, 
2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 3L, 1L, 4L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 3L, 
1L, 4L, 5L, 3L, 2L, 1L, 3L, 2L, 2L, 3L, 2L, 2L, 3L, 2L, 1L, 2L, 
3L, 2L, 2L, 2L, 1L, 4L, 3L, 2L, 1L, 1L, 1L, 3L, 1L, 1L, 4L, 2L, 
3L, 1L, 1L, 3L, 5L, 1L, 6L, 5L, 2L, 1L, 1L), Videoschlängeln1 = c(3L, 
3L, 1L, 5L, 1L, 3L, 2L, 3L, 2L, 3L, 1L, 2L, 2L, 2L, 1L, 3L, 3L, 
2L, 3L, 2L, 3L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 2L, 
2L, 1L, 2L, 2L, 3L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 5L, 2L, 
3L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 4L, 5L, 1L, 1L, 1L), Videoschlängeln2 = c(3L, 
2L, 1L, 4L, 1L, 4L, 1L, 3L, 2L, 5L, 1L, 2L, 2L, 3L, 1L, 3L, 3L, 
1L, 3L, 6L, 4L, 3L, 2L, 3L, 2L, 2L, 3L, 1L, 3L, 3L, 2L, 2L, 2L, 
4L, 1L, 2L, 2L, 3L, 3L, 2L, 3L, 2L, 1L, 1L, 3L, 2L, 1L, 4L, 3L, 
1L, 2L, 1L, 2L, 5L, 1L, 6L, 3L, 1L, 1L, 1L), Videoschlängeln3 = c(5L, 
3L, 1L, 3L, 1L, 4L, 1L, 2L, 3L, 6L, 1L, 2L, 4L, 4L, 1L, 4L, 2L, 
1L, 1L, 4L, 4L, 4L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 2L, 
2L, 4L, 1L, 2L, 5L, 2L, 2L, 2L, 1L, 6L, 1L, 3L, 2L, 1L, 5L, 3L, 
2L, 2L, 1L, 1L, 6L, 1L, 6L, 5L, 4L, 1L, 1L), Videoschlängeln4 = c(5L, 
2L, 1L, 4L, 1L, 4L, 1L, 4L, 2L, 4L, 1L, 3L, 2L, 3L, 1L, 3L, 4L, 
2L, 1L, 4L, 5L, 4L, 2L, 4L, 1L, 3L, 3L, 1L, 2L, 2L, 3L, 3L, 4L, 
2L, 2L, 3L, 2L, 1L, 2L, 2L, 3L, 1L, 4L, 2L, 3L, 1L, 2L, 5L, 3L, 
2L, 3L, 1L, 1L, 5L, 1L, 6L, 5L, 2L, 2L, 1L), Videoschlängeln5 = c(2L, 
2L, 1L, 1L, 1L, 4L, 2L, 3L, 1L, 4L, 1L, 2L, 2L, 2L, 1L, 3L, 3L, 
2L, 3L, 4L, 4L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 3L, 1L, 1L, 1L, 3L, 3L, 2L, 
2L, 2L, 1L, 3L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 4L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 4L, 
1L, 3L, 2L, 2L, 4L, 1L, 6L, 2L, 2L, 2L, 1L), Videoschwimmen1 = c(4L, 
3L, 1L, 1L, 2L, 3L, 3L, 2L, 2L, 3L, 1L, 2L, 2L, 3L, 2L, 4L, 1L, 
1L, 4L, 4L, 5L, 3L, 1L, 4L, 1L, 3L, 2L, 1L, 3L, 1L, 3L, 3L, 2L, 
3L, 2L, 4L, 3L, 2L, 3L, 3L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 4L, 1L, 
2L, 1L, 2L, 2L, 2L, 1L, 4L, 5L, 2L, 2L, 1L), Videoschwimmen2 = c(3L, 
3L, 1L, 3L, 3L, 4L, 3L, 2L, 1L, 3L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 4L, 
1L, 2L, 2L, 5L, 2L, 2L, 1L, 2L, 4L, 2L, 2L, 3L, 2L, 2L, 2L, 4L, 
2L, 1L, 3L, 4L, 2L, 3L, 3L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 4L, 1L, 
2L, 1L, 1L, 1L, 4L, 1L, 3L, 6L, 2L, 2L, 1L), Videoschwimmen3 = c(2L, 
2L, 1L, 5L, 1L, 4L, 3L, 5L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 3L, 2L, 
1L, 1L, 4L, 2L, 3L, 2L, 1L, 1L, 3L, 4L, 1L, 4L, 4L, 2L, 2L, 3L, 
3L, 2L, 4L, 1L, 2L, 3L, 3L, 2L, 1L, 1L, 1L, 3L, 2L, 1L, 3L, 3L, 
4L, 2L, 2L, 1L, 5L, 1L, 2L, 5L, 1L, 2L, 1L), Videoschwimmen4 = c(3L, 
3L, 1L, 1L, 2L, 4L, 1L, 2L, 1L, 4L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 4L, 3L, 
12L, 1L, 6L, 4L, 3L, 1L, 2L, 2L, 4L, 2L, 2L, 3L, 2L, 2L, 3L, 
2L, 5L, 4L, 2L, 2L, 4L, 3L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 3L, 2L, 1L, 4L, 
3L, 4L, 3L, 1L, 1L, 5L, 1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 2L), Videoschwimmen5 = c(4L, 
3L, 2L, 3L, 1L, 4L, 2L, 3L, 2L, 4L, 1L, 2L, 3L, 2L, 2L, 4L, 4L, 
1L, 4L, 3L, 4L, 1L, 1L, 2L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
2L, 4L, 1L, 2L, 3L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 5L, 4L, 
4L, 3L, 1L, 1L, 5L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 2L), Videobase1 = c(1L, 
1L, 1L, 3L, 2L, 2L, 1L, 4L, 1L, 3L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 3L, 4L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 3L, 2L, 2L, 1L, 2L, 2L, 1L, 
3L, 2L, 2L, 1L, 1L, 3L, 1L, 2L, 1L, 3L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 5L, 
3L, 4L, 1L, 6L, 6L, 2L, 6L, 2L, 2L, 1L, 1L), Videobase2 = c(2L, 
1L, 2L, 3L, 1L, 3L, 1L, 4L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 3L, 
1L, 4L, 4L, 2L, 3L, 2L, 1L, 2L, 3L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 
3L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 4L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 5L, 
4L, 3L, 1L, 2L, 6L, 3L, 5L, 4L, 2L, 1L, 2L), Videobase3 = c(2L, 
1L, 1L, 6L, 1L, 3L, 1L, 3L, 1L, 3L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 4L, 
1L, 3L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
1L, 1L, 2L, 2L, 3L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 4L, 
5L, 3L, 1L, 2L, 5L, 3L, 6L, 2L, 1L, 1L, 1L), Videobase4 = c(3L, 
2L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 3L, 2L, 5L, 1L, 1L, 3L, 4L, 1L, 4L, 3L, 
2L, 4L, 3L, 3L, 2L, 2L, 4L, 4L, 2L, 1L, 2L, 2L, 4L, 2L, 1L, 1L, 
2L, 2L, 3L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 6L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 4L, 
4L, 3L, 1L, 4L, 5L, 3L, 6L, 2L, 1L, 1L, 1L), Videobase5 = c(2L, 
2L, 2L, 4L, 1L, 4L, 3L, 5L, 1L, 5L, 1L, 2L, 3L, 3L, 1L, 2L, 4L, 
1L, 5L, 4L, 3L, 2L, 2L, 1L, 4L, 2L, 2L, 3L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 3L, 2L, 6L, 2L, 2L, 1L, 3L, 3L, 3L, 
3L, 3L, 1L, 5L, 6L, 1L, 5L, 3L, 3L, 1L, 1L)), .Names = c("VPNnr", 
"Alter", "Geschlecht", "Schulabschluss", "Kontaktschlangen", 
"Regelmäßigkontakt", "Schlangenzuhause", "Schlangenfurcht", "Schlangenbeschäftigung", 
"Schlangenmögen", "Schlangenlernen", "Schlangenwiderlich", "Bildkriechen1", 
"Bildkriechen2", "Bildkriechen3", "Bildkriechen4", "Bildkriechen5", 
"Bildschlängeln1", "Bildschlängeln2", "Bildschlängeln3", "Bildschlängeln4", 
"Bildschlängeln5", "Bildschwimmen1", "Bildschwimmen2", "Bildschwimmen3", 
"Bildschwimmen4", "Bildschwimmen5", "Bildbase1", "Bildbase2", 
"Bildbase3", "Bildbase4", "Bildbase5", "Videokriechen1", "Videokriechen2", 
"Videokriechen3", "Videokriechen4", "Videokriechen5", "Videoschlängeln1", 
"Videoschlängeln2", "Videoschlängeln3", "Videoschlängeln4", "Videoschlängeln5", 
"Videoschwimmen1", "Videoschwimmen2", "Videoschwimmen3", "Videoschwimmen4", 
"Videoschwimmen5", "Videobase1", "Videobase2", "Videobase3", 
"Videobase4", "Videobase5"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-60L))
Und dann einfach

Code: Alles auswählen

rowSums(schlangen[,c("Bildkriechen1", "Bildkriechen2", "Bildkriechen3", "Bildkriechen4", "Bildkriechen5")])
LG,
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Re: mehrere Items zusammenfügen

Beitrag von student » Fr Jun 07, 2019 11:04 am

Wenn die "neue" Spalte dann den Mittelwert beinhalten soll, fällt mir das ein!
Viele Grüße,
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Re: mehrere Items zusammenfügen

Beitrag von Hufeisen » Fr Jun 07, 2019 11:12 am

bigben hat geschrieben:
Fr Jun 07, 2019 10:56 am
Die DAten einzulesen wird wohl das Problem sein. Kürze ich vorläufig mal ab (Rest siehe Hufeisens Antwort)
Ich wollte ausnahmsweise mal wieder Hilfe zur Selbsthilfe geben, weil Vnsa567 die richtige Lösung eigenständig gefunden hatte. :D

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Re: mehrere Items zusammenfügen

Beitrag von Vnsa567 » Fr Jun 07, 2019 1:46 pm

vielen lieben Dank an euch alle für die unfassbar schnelle Hilfe!
Das mit rowsums hat mittlerweile funktioniert, danke an Bernhard!

Nur habe ich ein anderes Problem: die Aufgabe an sich war, dass die Daten in ein long format gebracht werden, da sie jetzt im wide format sind.
Dafür wollte ich im Endeffekt eine neue Tabelle erstellen, die nur die VPNnr, Geschlecht und das Medium (4x Kategorie Bild, 4x Kategorie Video) beinhaltet.

Das kann ich ja vermutlich mit der Funktion Filter machen oder? Das heißt ich nehme alles raus, bis auf die Spalten, die ich benötige.

Oder erstelle ich über rowsums erstmal die Mittelwerte der 8 Kategorien und füge dann VPNnr und Geschlecht hinzu? Geht das dann über cbind?

Es tut mir echt leid, wahrscheinlich stelle ich mich auch blöd an. Bin nur gerade etwas auf mich allein gestellt und habe gestern Nacht alles mögliche getestet und versagt. :(

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Re: mehrere Items zusammenfügen

Beitrag von Hufeisen » Fr Jun 07, 2019 2:14 pm

Geht es um den Lösungsweg und du sollst es selbst hinbekommen oder geht es nur um das Ziel? Falls letzteres zutrifft, sei dir das Paket reshape2 empfohlen: Hier (https://seananderson.ca/2013/10/19/reshape/) gibt es eine kurze Einführung dazu sowie hier (http://had.co.nz/reshape/introduction.pdf) die Vorstellung des Pakets vom Autor.

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Re: mehrere Items zusammenfügen

Beitrag von Vnsa567 » Fr Jun 07, 2019 2:47 pm

Es geht nur darum, dass die Daten am Ende ausgewertet sind. In der R-Sprechstunde der Uni hieß es nur, wir sollen es ins long Format bringen und vorgeschlagen wurde auch die Funktion reshape(). Ich dachte nur, ich kürze das erst, in dem ich die Kategorien zusammenfasse und nur VPNnr und Geschlecht zusätzlich in ein dataframe lege. Dann wollte ich es mit der reshape Funktion versuchen.

Also war das bisher alles Quatsch und ich hätte nur die Funktion melt benutzen müssen?

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Re: mehrere Items zusammenfügen

Beitrag von bigben » Fr Jun 07, 2019 3:30 pm

Hallo Vnsa,

wir behandeln hier Hausaufgaben etwas anders als echte Projektauswertungen. Das hast Du an den verschiedenen Ansätzen von Hufeisen und mir oben schon gemerkt.
Vnsa567 hat geschrieben:
Fr Jun 07, 2019 2:47 pm
Es geht nur darum, dass die Daten am Ende ausgewertet sind. In der R-Sprechstunde der Uni hieß es nur, wir sollen es ins long Format bringen
Daten anders anzuordnen ist keine Projektauswertung, sondern üblicherweise eine Hausaufgabe. Wenn es eine Hausaufgabe ist und ein bestimmtes package dafür vorgegeben ist, dann schreib das bitte, dann bekommst Du Hilfe. Wenn es um die Auswertung geht, dann bekommst Du auch Hilfe, aber andere Hilfe. Dann schreib uns bitte, welche Form der Auswertung gemacht werden soll, damit wir mitreden können, ob die Umwandlung ins lange Format optimal ist und damit wir uns aussuchen können, mit welchen Paketen wir die Umwandlung machen, wenn wir da Vorlieben haben.

LG,
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Re: mehrere Items zusammenfügen

Beitrag von Hufeisen » Fr Jun 07, 2019 3:36 pm

Ob das Quatsch war, weiß ich nicht. Ich habe ehrlich gesagt, den Überblick verloren, was du warum machst. Die Aufgabenstellung und was du bisher gemacht hast, kann ich nur vage erahnen. Die Daten ins long-Format zu bringen, verändert die Daten nicht, sondern ordnet sie nur anders an. Am besten zeigst du uns, wie weit du bisher gekommen bist und stellst dann eine konkrete Frage.
Edit: zu langsam :)

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