stringr包中的重要函数 函数 功能说明 R Base中对应函数 使用正则表达式的函数 str_extract() 提取首个匹配模式的字符 regmatches() str_extract_all() 提取所有匹配模式的字符 regmatches() str_locate() 返回首个匹配模式的字符的位置 regexpr() str_locate_all() 返回所有匹配模式的字符的位置 gregexpr() str_replace() 替换首个匹配模式 sub() str_replace_…

R语言中提供了许多用来整合和重塑数据的强大方法. 整合 aggregate 重塑 reshape 在整合数据时,往往将多组观测值替换为根据这些观测计算的描述统计量. 在重塑数据时,则会通过修改数据的结构(行与列)来决定数据的组织方式. 样例数据:mtcars 从Motor Trend杂志(1974)提取的,它描述了34种车型的设计和性能特点(气缸数.排量.马力.每加仑汽油行驶的英里数,等等,详细可使用help(mtcars). 一.转置 反转行和列,使用函数t()即可对一个矩阵或数据框进行转置.…

一般在跑耗时较长的程序时,我们不知道程序到底有没有正常跑着,或者在爬虫的时候不知道爬到什么时候断了.因此可以添加进度条来显示当前进度,观察进度是否有进展.当进度条卡住的时候,可以判断程序断线,从而可以进行断点重跑. 在R语言中使用 library(tcltk) 加载 tcltk 包可以实现进度条展示. # 进度条 library(tcltk) u <- 1:2000 # 开启进度条 pb <- tkProgressBar("进度","已完成 %", 0,…

Java中的接口 一:Java的接口: 接口(英文:Interface),在JAVA编程语言中是一个抽象类型,是抽象方法的集合,接口通常以interface来声明.一个类通过继承接口的方式,从而来继承接口的抽象方法. 接口并不是类,编写接口的方式和类很相似,但是它们属于不同的概念.类描述对象的属性和方法.接口则包含类要实现的方法. 除非实现接口的类是抽象类,否则该类要定义接口中的所有方法. 接口无法被实例化,但是可以被实现.一个实现接口的类,必须实现接口内所描述的所有方法,否则就必须声明为抽象类…

31--round(),floor()和ceiling() round()四舍五入取整 floor()向下取整 ceiling()向上取整 > round(3.5) [1] 4 > floor(3.5) [1] 3 > ceiling(3.5) [1] 4 32--factorial( ) factorial()为阶乘函数 > factorial(3) [1] 6 33--nlm( ) nlm()用来求函数的最小值 > nlm(function(x) return(x^2-s…

R中预定义的字符组 代码 含义说明 [:digit:]或\\d 数字; [0-9] [^[:digit:]]或\\D 非数字; 等价于[^0-9] [:lower:] 小写字母; [a-z] [:upper:] 大写字母; [A-Z] [:alpha:] 字母; [a-z]及[A-Z] [:alnum:] 所有字母及数字; [A-z0-9] \\w 字符串; [A-z0-9_] (在ASCII编码下,\w比[:alnum:]多了一个下划线) [:xdigit:]或\\x 十六进制数字; [0-9…

file.info() 参数是表示文件名称的字符串向量,函数会给出每个文件的大小.创建时间.是否为目录等信息. > file.info("z.txt") size isdir mode mtime z.txt 15 FALSE 666 2017-09-17 19:40:15 ctime atime exe z.txt 2017-09-16 21:19:58 2017-09-16 21:19:58 no > class(file.info("z.txt")…

41--ls( ) ls()可以用来列出现存的所有对象. pattern是一个具名参数,可以列出所有名称中含有字符串"s"的对象. > ls() [1] "s" > ls(pattern = "a") character(0) > ls(pattern = "s") [1] "s" 42--scan() scan()函数有一个可选参数what用来设定变量的模式(mode),默认为doubl…

seq_along与seq_len函数的使用 在for循环中有用 > seq_along(c(2,3,5)) [1] 1 2 3 > seq_len(3) [1] 1 2 3…

选取预测概率的分割点 cutoff<- function(n,p){ pp<-1 i<-0 while (pp>=0.02) { model.predfu<-rep("failure",n) model.predfu[model4.prob > 0.2 + i*0.001]<-"victory" pp<- abs(p-sum(model.predfu=="failure")/n) i<-i+1…