student$Name
student$Birthdate下面我们再运行str(student)看看修改后的结果：‘data.frame’:3 obs. of 4
variables:
$ ID : num 11 12 13
$ Name : chr “Devin” “Edward” “Wenli”
$ Gender : Factor w/ 2
levels “F”,”M”: 2 2
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2023-06-20 15:40:52
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1、data.table简介 R语言data.frame包的扩展，为R语言提供了快速整合金和处理大型数据的能力。学习data.table可以结合SQL语句学习，理解起来就很简单了。下面具体介绍一下data.table中。 data.table基本命令语法为：DT[i, j, by]。  
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2023-08-05 11:26:24
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1、基本数据类型(numeric,logical,character,NA,double,complex,integer)2、日期变量常用函数Sys.Date()-返回系统当前的日期，Sys.time()-返回系统当前的日期和时间，date()-返回系统当前的日期和时间，as.Date()-将字符串形式的日期值转换为日期变量，as.Date(x,format="",...)as.POSIXllt(
文章目录1.日期数据格式表示2.相关函数（1）生成当前日期（2）指定日期输出格式（3）时间间隔计算 日期型数据在我们处理时间数据时十分重要，本文简要介绍了R中日期数据的基本处理方法。1.日期数据格式表示 R中日期数据常以字符串的形式输入，通过as.Date()函数将其转换为日期型数据，其语法为：as.Date(x,“input_format”)x为输入的日期，是字符串类型“input_form
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2023-06-04 20:02:05
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上节我们简单介绍了Dataframe的定义，这节我们具体来看一下Dataframe的操作首先，数据框的创建函数为 data.frame( )，参考R语言的帮助文档，我们来了解一下data.frame( )的具体用法：Usage
data.frame(..., row.names = NULL, check.rows = FALSE,
check.names = TRUE, f
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2023-05-24 16:53:44
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本文的示例数据框集(egData)如下： 值标签：if(FALSE){值标签，levels代表变量实际值，labels代表标签值}
egData$sex <- factor(egData$sex, levels = c(1,2),labels = c("male", "female")) 简单的数据处理函数：if(FALSE){显示对象中元素/成分的数量}
length(egData)
i
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2023-11-10 08:20:48
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DF = data.frame(x=rep(c("b","a","c"),each=3),y=c(1,3,6),v=1:9)> DT=as.data.table(DF,keep.rownames = TRUE) > DT rn x y v 1: 1 b 1 1 2: 2 b 3 2 3: 3 b 6 3 4: 4
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2023-07-08 10:56:37
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# 如何使用R语言中的data函数
## 简介
在R语言中，data函数是一个非常有用的函数，它允许我们将数据加载到R环境中，以便我们可以对数据进行分析、处理和可视化操作。本文将教你如何使用data函数加载数据。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[加载数据] --> B[使用data函数]
B --> C[数据可用]
```
## 步骤及代码解释
下面是使
原创
2023-08-16 04:50:17
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1、基本数据类型(numeric,logical,character,NA,double,complex,integer)2、日期变量常用函数Sys.Date()-返回系统当前的日期，Sys.time()-返回系统当前的日期和时间，date()-返回系统当前的日期和时间，as.Date()-将字符串形式的日期值转换为日期变量，as.Date(x,format="",...)as.POSIXllt(
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2023-08-04 14:16:39
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在我们日常所遇到的数据分析任务中，会遇到很多与日期时间挂钩的数据，比如本月每日的销售额和网页一天内每个时间节点的点击量。这类型的数据大多数为时间序列，而时间序列分析在日常中也是很常见的。现在我们先来聊一下R语言中关于日期时间的处理，之后有时间的话就学习一些有关时间序列分析的方法。一、日期函数as.Date()函数R中自带的函数as.Date首先和大家介绍一下它的日常用法，第一个就是我们
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2023-07-14 13:59:09
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# R语言data()函数用法
数据分析是现代科学和商业决策中的重要组成部分。在R语言中，要进行数据分析，首先需要导入数据。R语言提供了多种导入数据的方式，其中之一就是使用data()函数。
## data()函数的基本用法
在R语言中，data()函数用于加载内置数据集。可以使用该函数查看和导入R语言内置的数据集。以下是data()函数的基本用法：
```R
data(dataset,
原创
2023-08-17 11:47:54
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# R语言data函数用法
## 概述
在R语言中，`data()`函数用于加载和查看数据集。使用`data()`函数可以直接加载R语言中内置的数据集，也可以加载已经存在于你的工作环境中的自定义数据集。本文将介绍`data()`函数的使用方法，包括加载内置数据集和外部自定义数据集。
## 步骤概览
以下是使用`data()`函数加载数据集的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- |
原创
2023-07-22 04:01:18
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R语言数据结构——数据框数据框的创建data.frame()函数创建由矩阵转数据框数据框增加添加新的一列添加新的一行数据框的删除行的删除列的删除数据框的查找指定行的查找指定列的查找which()函数的使用数据框的修改总结 数据框作为数据分析中常用的数据结构，其优势在于他可以存储多种数据形式，并不会局限于单独某一种数据形式。对应的处理方法也就对应的多一些，本文将从数据框的增删查改四个方面去简述数
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2023-06-21 22:47:53
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基础ls()显示内存中的对象rm()删除内存中对象,rm(list=ls())删除全部?lm显示帮助help(lm)帮助getwd()获取当前工作目录setwd("C:/data")改变工作目录从外部文件中读取数据mydata<-read.table("test.data"), 返回的是一个数据框scan()返回一个数值型向量read.fwf()用于读取固定宽度格式的数据存储数据write(
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2023-08-29 21:15:27
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# 项目方案：使用R语言中的data来分析销售数据
## 1. 引言
在现代商业环境中，销售数据的分析对企业的决策和战略制定起着至关重要的作用。R语言是一种功能强大的统计分析和数据可视化工具，拥有丰富的数据处理和分析函数，可以帮助企业快速、准确地分析销售数据并提供有价值的见解。本项目将使用R语言中的data来分析销售数据，从而帮助企业了解销售趋势、定位目标市场、制定销售策略等。
## 2. 项
原创
2023-09-08 08:52:24
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**R语言data函数的用法**
作为一名经验丰富的开发者，我将向刚入行的小白介绍R语言中data函数的用法。data函数是R语言中用于导入和加载数据集的函数，它能够帮助我们快速地读取和处理数据。下面，我将逐步介绍使用data函数的流程和每一步所需的代码。
**流程图：**
```mermaid
flowchart TD
A[导入数据] --> B[查看数据] --> C[数据处理]
原创
2024-01-08 06:59:43
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R语言常用函数
基本 一、数据管理 vector：向量 numeric：数值型向量 logical：逻辑型向量character；字符型向量 list：列表 data.frame：数据框c：连接为向量或列表 length：求长度 subset：求子集seq，from:to，sequence：等差序列rep：重复 NA：缺失值 NULL：空对象sort，order，unique
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2023-11-05 10:41:10
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R语言data.table速查手册介绍R中的data.table包提供了一个data.frame的高级版本，让你的程序做数据整型的运算速度大大的增加。data.table已经在金融，基因工程学等领域大放光彩。他尤其适合那些需要处理大型数据集（比如 1GB 到100GB）需要在内存中处理数据的人。不过这个包的一些符号并不是很容易掌握，因为这些操作方式在R中比较少见。这也是这篇文章的目的，为了给大家提
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2023-05-28 18:10:30
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R语言导出数据1. 建立数据和数据框例子age<-c(1,7,5,2,11,9,3,9,12,3)weight<-c(4.8,5.3,7.2,5.2,8.5,6.3,6.0,10.4,10.2,6.1)f<-data.frame(age,weight)2. 导出数据框数据为几种主要格式write.table(f,file = "e:/test.txt")write.table(f
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2023-06-12 14:18:26
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1.data.framedata.frame是R语言用来处理表格式数据的数据结构。 我们可以运用data.frame（）函数手动创造数据框，让我们建立一个很简单的数据框叫做great_nba_teams，这个数据框有队名、胜场数、败场数、是否获得总冠军与球季。team_name <- c("Chicago Bulls", "Golden State Warriors")
wins = c(7
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2023-12-21 14:57:07
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