1.去除重复数据

函数:duplicated(x, incomparables = FALSE, MARGIN = 1,fromLast = FALSE, ...),返回一个布尔值向量,重复数据的第一个为FALSE,其他为TRUE。

x可以是vector或data.frame。为data.frame时,数据的基本单位是行。

2.*apply系列

2.1以行或列为单位向函数传递参数:apply(X, MARGIN, FUN, ...),返回一个结果向量。

x是数据,可以是矩阵,数据框。margin是维度,在矩阵或数据框中,1表示行,2表示列。FUN是指定的函数。

2.2对vector,list的所有元素进行同样操作:lapply(X, FUN, ...,),返回一个等长度的list

x: vector 或list,其他对象会被转换为list(as.list)

fun:对每个元素进行操作的函数

2.3  对vector,matrix,data.frame内的元素进行同样处理,sapply(X, FUN, ..., simplify = TRUE, USE.NAMES = TRUE),返回一个vector或matrix或list。

参数:

x是vector或matrix,返回vector。x是data.frame,返回matrix

simplify:结果是否简化为vector。TRUE,返回一个vector或matrix。FALSE,返回一个list。

USE.NAMES:T/F,输出的list是否需要colnames。

2.4 按列1分组,然后把列2作为参数传递给函数:tapply(x,index,fun,..,simplify)

x:要处理的数据列

index:要分组的数据列,要转换成factor

fun:对每组数据进行处理的函数

simplify:TRUE,返回array。FALSE,返回list

注意:tapply会自动把index的内容进行as.factor()

3.pylr包和dpylr包

4.把数据分组,然后用指定函数对每组进行统计操作。

函数:aggregate(x,by,fun),返回一个结果数据框。

x是数据框数据。by是按什么分类的list。fun是指定的函数,接受每类的列元素。

 

5.因子出现的频数

函数:table(...,exclude = if (useNA == "no") c(NA, NaN),useNA = c("no", "ifany", "always"),dnn = list.names(...), deparse.level = 1),返回一个table数据。

...:因子数据

exclude:不纳入统计的因子

6.reshape2包

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

data,要融合的数据。

by,要保留的数据列。一般说来是指能唯一确定每个测量所需的变量。

重铸melt数据,函数:dcast(data, formula, fun.aggregate = NULL, ..., margins = NULL,subset = NULL, fill = NULL, drop = TRUE,value.var = guess_value(data))

data,融合数据

formula,想要的最后结果。

fun.aggregate,数据整合函数。

其他:一些有用的小函数

函数 t() replicate()              
用途 转置矩阵和数据框 重复调用多次函数              
用法 t(matrix or df) replicate((n, expr, simplify = "array")              
返回 矩阵 向量              

参考:

http://blog.sina.com.cn/s/blog_6caea8bf0100xkpg.html

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