R语言中数据的分类_51CTO博客
R语言中,有时为提高运行效率,以向量化操作替代循环操作,原因在于R向量化底层为C语言,C语言执行效率要比R多。而提到向量化操作,则离不开apply函数族。今天,来分享常见apply函数族用法。 文章目录一、常见apply函数族介绍二、实战应用2.0 问题描述2.1 sapply解法2.2 tapply解法三、总结 一、常见apply函数族介绍函数名输入输出基本语法apply一般为矩阵
3. 数据类型和数据结构数据类型:数据类型指的是用于声明不同类型变量或函数一个广泛系统。变量类型决定了变量存储占用空间,以及如何解释存储位模式; R 语言中最基本数据类型主要有三种: 数字逻辑文本a = 1 b <- TRUE d = "abc" class(a) class(b) class(d)数据结构:R拥有许多用于存储数据对象类型,包括标量、向量、矩
R语言数据集一、向量向量介绍:向量可以保存六种数据类型:逻辑,整数,双精度,复杂,字符和原始向量创建data_1 <- c(1,3,4,6) data_2 <- c("aa", "dd") data_3 <- c(1,4,3,"cc") # 数据类型将会转化成字符串类型,数值类型将转化为字符串向量访问data <- c(1,3,4,6) data[1] # 输出1 da
转载 2023-06-25 14:27:04
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创建数据集基本概念数据结构向量(vector)矩阵(matrix)基本用法矩阵下标的用法数组(array)数据框(dataframe)创建数据框提取数据框中元素detach()函数和attach()函数cbind()函数和rbind()函数列表综合实例实例1:数据框实例2:图形处理 基本概念数据集通常是由数据构成一个矩形数组,行表示观测,列表示向量。(不同行业对于数据行和列叫法不同)数据
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创建数据集什么叫数据集? 数据集通常是由数据构成矩形数组,行表示观测,列表示变量 如下面的病例数据集patientID age diabetes status 1 1 25 Type1 Poor 2 2 34 Type2 Improved 3 3 28 Type1 Excellent 4 4
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euro #欧元汇率,长度为11,每个元素都有命名 landmasses #48个陆地面积,每个都有命名 precip #长度为70命名向量 rivers #北美141条河流长度 state.abb #美国50个州双字母缩写 state.area #美国50个州面积 state.name #美国50个州全称 state.divisi
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R语言小白学习笔记9—数据整理笔记链接学习笔记9—数据整理9.1 cbind和rbind9.2 连接9.3 reshape29.3.1 melt函数9.3.2 dcast函数 学习笔记9—数据整理在认真分析数据之前需要花费大量精力操作整理数据。这章主要函数功能:将数据从面向列转变为面向行、多个数据合并为数据集主要包:plyr、reshape2和data.table9.1 cbind和rbind最
apply() 函数算是R语言中很基础一个函数,同时还有 sapply()  lapply()  tapply() 函数精简了 apply() 函数用法。apply() 函数是一个很R语言函数,可以起到很好替代冗余for循环作用,R语言中循环操作for和while都是基于R语言本身来实现,而向量操作是基于底层C语言函数实现,所以使用apply()函数家族进行
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文章目录综括==apply函数==利用apply函数实现利用循环实现定义一个结果数据框定义for循环利用R特性三种方法消耗时间比较==lapply函数====sapply函数==vapply函数==mapply函数====tapply函数==rapply函数eapply函数 综括apply函数 apply函数是最常用代替for循环函数。apply函数可以对矩阵、数据框、数组(二维、多维)
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3.1 使用图形使用代码保存图形:保存为PDF—pdf(filename),其它格式:win.metafile( ), png( ),jpeg( ),bmp( ),tiff( ),xfig( ),postcript( )打开新图形窗口方法:第一种方法:dev.new( ) statements to create graph 1 dev.new( ) statements to create
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Data Frame一般被译为数据框,感觉就像是R表,由行和列组成,与Matrix不同是,每个列可以是不同数据类型,而Matrix是必须相同。Data Fram...
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Data Frame一般被译为数据框,感觉就像是R表,由行和列组成,与Matrix不同是,每个列可以是不同数据类型,而Matrix是必须相同。Data Fram...
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目录一、准备工作1.1 下载MASS扩展包与crabs对象1.2 准备与调整系统内建state相关对象1.3 准备mtcars对象 二、了解数据唯一值三、基础统计知识与R语言3.1 数据集中趋势3.1.1 认识统计学名词——平均数3.1.2 认识统计学名词——中位数3.1.3 认识统计学名词——众数3.2 数据离散程度3.2.1 认识统计学名词——标准差、方差3.2.2 认识统计
4. 因子        因子提供一种简单而又紧凑形式来处理分类数据。因子用level来表示所有可能取值。对于数据集中取值个数固定分类数据,因子特别有用,图形函数和汇总函数就充分利用了因子这种优点。        R软件内部以数值编码方式来存储因子值,这
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数据分析学习总结笔记08:数据分类典型方法及其R语言操作1 判别分析1.1 判别分析简介1.1.1 判别分析概念1.1.2 判别分析种类1.2 距离判别法1.2.1 两总体距离判别1.2.2 多总体距离判别1.3 Fisher 判别法1.3.1 Fisher 判别法原理1.3.2 Fisher 判别法步骤1.4 Bayes 判别法1.4.1 Bayes 判别法概念1.4.2 概率判别1.4.3
聊一聊R基本绘图参数 砍柴问樵夫 R语言除了具有优秀数据处理能力外,对于数据展现也具有极其灵活和强大作用。 R语言绘图函数主要包括:低级绘图函数,高级绘图函数,扩展绘图包函数。 基本绘图参数。 我们浏览一下R语言中基本图形参数。 pch:点符号,指定绘制点时使用符号。x<-rep(1:5,times=6) y<-rep(1:6,each=5) pl
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这里总结一下,今天老师上课内容。我觉得跟着老师,我能学到好多东西。我要消化。我突然觉得自己很卑微,因为有那么多东西需要学习。但是 复习侧重点在:什么是自己知道?什么是自己不知道?缺什么补什么?R基础知识整理(查漏补缺)S1:identicalidentical(a,i) #既检验数值又检验数据类型 i==m== 仅仅是数值比较;identical 则同时包括数值和属性比较;S2: s
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工作空间函数名称功能getwd()/dir.create()显示/创建当前目录setwd("dir")设置当前目录savehistory("file")/loadhistory("file")保存/读取历史命令save.image("file")/load("file")保存/读取工作空间输入输出执行脚本 source("file") 文本输出 sink("file") e.g sink("out
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R基本运算a = c(1,2,3,4) b = c(3,4,5,6) print(a + b) print(a ^ b) # a ** b print(a %% b) # 整除取余 print(a %/% b) # 整除 v <- a # 向左赋值 b -> w # 向右赋值 ls() # 列出所有变量 print( 1 %in% v) # 相当于 in print
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前面我们看到代码都是顺序执行,也就是先执行第一条语句,然后是第二条、第三条……一直到最后一条语句,这称为顺序结构。但是对于很多情况,顺序结构代码是远远不够,比如一个程序限制了只能成年人使用,儿童因为年龄不够,没有权限使用。这时候程序就需要做出判断,看用户是否是成年人,并给出提示。在C语言中,使用if和else关键字对条件进行判断。请先看下面的代码:#include int main()
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