added lists and data frame exercies

exampleI/dataframe.Rmd

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+title: "Data Frame"
+author: "ronchieri"
+date: "22 febbraio 2017"
+output:
+  pdf_document: default
+  html_document: default
+---
+
+```{r setup, include=FALSE}
+knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE, comment ="")
+
+library(pander)
+```
+
+## Creare e modificare oggetti data frame
+
+#### 1. Creare un data frame `df1` a partire da tre vettori `v1`, `v2` e `v3` di lunghezza uguale, contenenti rispettivamente la sequenza 1:10, i primi 10 caratteri dell'alfabeto e una sequenza casuale di 10 elmenti
+
+```{r}
+v1 <- 1:10
+v2 <- letters[1:10]
+v3 <- rnorm(10)
+df1 <- data.frame(v1, v2, v3,
+                  stringsAsFactors = FALSE)
+df1
+```
+
+#### 2. Determinare la struttura del data frame `df1`
+
+```{r}
+str(df1)
+```
+
+#### 3. Selezionare le ultime due colonne del data frame `df1`
+
+Soluzione 1: per posizione
+
+```{r}
+df1[,2:3]
+```
+
+Soluzione 2: per nome
+
+```{r}
+df1[,c("v2", "v3")]
+```
+
+#### 4. Estrarre dal data frame `df1`, gli elementi della seconda colonna in corrispondenza dei quali i valori della terza colonna sono positivi elezionare le ultime due colonne del data frame `df1`
+
+Soluzione 1
+
+```{r}
+df1[df1$v3>0,2]
+```
+
+Soluzione 2
+
+```{r}
+df1$v2[df1$v3>0]
+```
+
+Soluzione 3
+
+```{r}
+df1[df1$v3>0,]$v2
+```
+        
+#### 5. Creare il vettore `v4` combinando i dati del data frame `df1` separati dal simbolo `_`
+
+
+```{r}
+v4<-paste(df1$v1, df1$v2, df1$v3, sep = "_")
+v4
+```
+
+
+## Manipolare gli insiemi di dati disponibili in R
+    
+
+#### 1. Utilizzare il dataset `mtcars`
+
+
+```{r}
+pander(mtcars)
+```
+
+
+#### 1. Recuperare i nomi delle righe del data frame `mtcars`, cambiare l'ordine e assegnarli al vettore `car.nomi`
+
+
+```{r}
+car.nomi <- sample(row.names(mtcars))
+car.nomi
+```
+
+#### 2. Creare un data frame `mtcars.nuovo` contenente il vettore `car.nomi` e altri due costruiti con valori casuali a partire dalla lunghezza del vettore `car.nomi`
+
+
+```{r}
+r1 <- rnorm(length(car.nomi))
+r2 <- rnorm(length(car.nomi))
+mtcars.nuovo <- data.frame(car.nomi, r1, r2)
+pander(mtcars.nuovo)
+```
+
+#### 3. Creare un data frame `mtcars.unione` contenente i due data frame `mtcars` e `mtcars.nuovo`
+
+```{r}
+mtcars.unione <- merge(mtcars, mtcars.nuovo, 
+                       by.x = "row.names", 
+                       by.y = "car.nomi")
+mtcars.unione
+pander(mtcars.unione)
+```
+
+#### 4. Calcolare il valore medio delle colonne `r1` e `r2` in `mtcars.nuovo`. Provare a calcolare il valore medio di `cyl`
+
+```{r}
+colMeans(mtcars.nuovo[, c("r1","r2")])
+aggregate(mtcars.nuovo$r1, list(mtcars$cyl), FUN = mean)
+```

exampleI/lists.Rmd

+---
+title: "List"
+author: "ronchieri"
+date: "22 febbraio 2017"
+output:
+  pdf_document: default
+  html_document: default
+---
+
+```{r setup, include=FALSE}
+knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE, comment ="")
+
+library(pander)
+```
+
+## Creare e modificare le liste
+
+#### 1. Creare una lista `l1` contenente un vettore  di caratteri `v1`, un vettore  numerico `v2` e una matrice di caratteri `M1`
+
+```{r}
+l1 <- list(v1 = c("el", "is", "ab", "et", "ta"), 
+           v2 = 1:10, 
+           M1 = matrix(as.character(20:31), nrow = 4))
+l1
+```
+
+
+#### 2. Creare un data frame `df1` e aggiungerlo alla lista `l1`
+
+```{r}
+df1 <- data.frame(l=letters[1:5], L=LETTERS[1:5], 
+                  n=1:5)
+l1[[4]] <- df1
+l1
+```
+
+#### 3. Rimuovere il secondo elemento dalla lista `l1`
+
+```{r}
+l1[-2]
+```        
+
+
+#### 4. Creare una lista contenente 20 elementi ciascuno contenente un vettore numerico
+
+```{r}
+v1<-rnorm(100)
+l2<-split(v1,1:20)
+l2
+```        
+  
+#### 5. Quanti elementi compongono la lista `l2` e quanti sono gli elementi di ciascun vettore della lista
+
+```{r}
+length(l2)
+lapply(l2, length)
+```        
+
+#### 6. Applicare la funzione lapply e sapply alla lista `l2`
+
+```{r}
+lapply(l2, length)
+sapply(l2, length)
+```        
+