1、变量的重命名

(1)交互式编辑器修改变量名

若要修改数据集x中的变量名,键入fix(x)即可打开交互式编辑器的界面。若数据集为矩阵或数据框,单击交互式编辑器界面中对应要修改的变量名,可手动输入新的变量名;若数据集为列表,则交互式编辑界面为一个记事本,只要修改“.Names”之后对应的变量名,即可修改变量名。

(2)rename()函数修改变量名

可用于修改数据框和列表的变量名,但不能用于修改矩阵的变量名  格式:dataframe<-rename(dataframe,c(oldname="newname",...))

library(reshape)

rename(score,c(pl="Chinese"))

rename(score.list,c(pl="chinese))

(3)names()函数修改变量名

可用于修改数据框和列表的变量名,但不能用于修改矩阵的变量名     格式:names()<-value

names(score)[5]="chinese"

(4)colnames()函数和rownames()函数修改变量名

R中用于修改矩阵行名和列名的函数,也可用于修改数据框的行数和列数    格式:colnames(x)<-value   rownames(x)<-value

rownames(score)<-letters[1:4]

2、缺失值分析

is.na(x)——返回一个与x等长的逻辑变量

anyNA(x,recursive=FALSE)——判断数据中是否存在缺失值 ,若存在就返回TRUE

na.omit(x)——删除含有缺失值的观测

complete.cases(x)——返回一个逻辑向量,不存在缺失值的行为值为TRUE

3、数据排序

(1)sort ——对向量进行排序,返回排序后的向量

格式:sort(x,na.last=NA,decreasing=FALSE)

sort(score$math)

(2)rank——返回向量中每个数值对应的秩

格式:rank(x,na.last=TRUE,ties.method=c("average","first","random","max","min"))

x<-c(3,4,2,5,5,3,8,9)

rank(x,ties.method="first")

(3)order——对数据进行排序

格式:order(x,na.last=TRUE,decreasing=FALSE)

data_frame[order(data_frame$v2,data_frame$v2,)]

4、随机抽样

(1)srswr()——放回简单随机抽样

格式:srswr(n,N)——表示在总体N中有放回的抽取n个样本,返回一个长度为N的向量,每个向量的值表示抽取的次数

library(sampling)

s<-srswr(10,26)

(2)srswor()——不放回简单随机抽样
格式:srswor()——表示在总体N中有放回的抽取n个样本,返回一个长度为N的向量,每个向量的值表示抽取的次数

library(sampling)

s<-srswor(10,26)

(3)sample()——实现放回简单抽样和不放回简单随机抽样,也可对数据进行随机分组
格式:sample(x, size,replace=FALSE,prob=NULL)——随机抽取x中的数,size为抽取样本数,replace=FALSE为不放回简单随机抽样,prob为权重分量
sample(LETTERS,5,prob=c(0.7,0.3),replace=TRUE)
5、数值运算函数
(1)数学函数
abs(x)、sqrt(x)、ceiling(x)
(2)统计函数
mean(x)、median(x)、sd(x)、var(x)、quantile(x,probs)、range(x)、sum(x)、min(x)、max(x)、scale(x,center=TRUE,scale=FALSE)、diff(x,lag=n)
difftime(time1,time2,units=c("auto","secs","mins","hours","days","weeks"))
(3)概率函数
6、字符串函数
(1)grep()——字符串查询,返回结果为匹配项的下标
格式:grep(pattern,x,ignore.case=FALSE,perl=FALSE,value=FALSE,fixed=FALSE,useBytes=FALSE,invert=FALSE)
txt=c("whatever" ,"is","worth","doing","is","worth","doing","well")
grep("e.*r|wo",txt,fixed=FALSE)
#返回一个 逻辑向量
grepl("e.*r|wo",txt,fixed=FALSE)
#gregexpr()函数   返回一个列表,结果包括匹配项的起始位置及匹配项长度
grepl("e.*r|wo",txt)
(2)sub()——对第一个满足条件的匹配做替换
格式:sub(pattern,replacement,x,ignore.case=FALSE,fixed=FALSE)
txt=c("whatever" ,"is","worth","doing","is","worth","doing","well")
sub("[tr]","k",txt)
(3)gsub()——把所有满足条件的匹配都做替换
格式:gsub(pattern,replacement,x,ignore.case=FALSE,fixed=FALSE)
txt=c("whatever" ,"is","worth","doing","is","worth","doing","well")
gsub("[tr]","k",txt)
(4)strsplit()——字符串拆分
格式:strsplit(x,split,fixed=FALSE,perl=FALSE,useBytes=FALSE)
data<-c("2017年1月1日","2018年1月1日")
strsplit(data,"年")
(5)paste()——字符串连接
格式:paste(...,sep="",collapse=NULL)
paste("AB",1:5,sep="")
7、文本分词
(1)RWordseg包
常用文本分词函数:insertWords(x,save=TRUE)——向词库中导入新词汇,save=TRUE时,表示把操作记录下来,下回启动能直接用
deleteWords(x)——从词库中删除词汇
getOption("isNameRecognition")——查看人名识别功能的状态
segment.options("isNameRecognition"=TRUE)——设置人名识别功能的状态
listDict()——查看词典
installDict()——添加用户自定义的词典
uninstallDict()——卸载用户自定义的词典
segmentCN()——中文分词
(2)jiebaR包
 分词:
worker()函数初始化分词引擎
worker(type="mix",dict=DICTPATH,hmm=HMMPATH,user=USERPATH,idf=IDFPATH,stop_word=STOPPATH,write=T,qmax=20,encoding="UTF-8",detect=T,symbol=F,lines=le+0.5.output=NULL,bylines=F)
初始化分词引擎后,使用分词运算符“<=”或者segment()函数进行分词。
segment(code,jiebar,mod=NULL)
library(jiebaR)
mixseg=worker()                          #默认mix分词引擎
mpseg=worker(type="mp")          #mp分词引擎
hmmseg=worker(type="hmm")     #hmm分词引擎

word="人们都说桂林山水甲天下"

mixseg<=word

mpseg<=word

hmmseg<=word

segment(word,mixseg)

词性标注:

可以使用<=.tagger或者tag来进行分词和词性标注

关键词提取和Simhash计算:需要将worker()中的type参数设置为“keywords”或“Simhash”,并使用topn参数设置关键词个数

keys<=worker("keywords",topn=1)

keys<=word

8、apply函数族

(1)apply()——对数组或者矩阵的一个维度使用函数生成列表、数组、或者向量

格式:apply(x,MARGIN,FUN,...)    MARGIN=1表示矩阵行     MARGIN=2表示矩阵列

x<-matrix(1:20,ncol=4)

x

apply(x,1,mean)

(2)lapply()——对x的每一个元素运用函数,生成一个与元素个数相同的值列表

格式:lapply(x,FUN,...)

(3)sapply()——对x的每一个元素运用函数,生成一个与元素个数相同的值列表

格式:sapply(x,FUN,..,simplify=TRUE,USE.NAMES=TRUE)

(4)tapply()——对不规则阵列使用向量,即对一组非空值按照一组确定因子进行相应计算

格式:tapply(x,INDEX,FUN,...simplify=TRUE)

height<-c(174,165,189,180,165)

sex<-c("M","F","M","M","F")

tapply(height,sex,mean)

(5)mapply()

9、数据整合

(1)数据汇总统计

aggregate(x,by,FUN)

(2)数据融合

melt(data,varnames,value.name="value",na.rm=FALSE)

(3)数据重塑

cast(data,formula,fun.aggregate=NULL,...)

10、控制流

(1)if/else语句

if(condition)  {expr1} else{expr2}

(2)switch语句

switch(expression,list)

(3)循环语句

for(name in expr1) {expr2}

while(cond) {expr}

repeat expr 或repeat{if(cond) {break}}

11、函数的编写

myfunction<-function(arglist){

  statements

    return (object)

}

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