这篇文章...还是看文章吧 导入QQ群信息,进行ETL,将其规范化 计算哪些QQ发言较多 计算一天中哪些时段发言较多 计算统计内所有天的日发言量 setwd("C:/Users/liyi/Desktop") a<-readLines("message2.txt",encoding = "UTF-8",skipNul=T) head(a,20) nchar(a) # 除去空白行 newa<-a[nchar(a)>1] length…

首先当然要配置r语言环境变量什么的 D:\R-3.5.1\bin\x64; D:\R-3.5.1\bin\x64\R.dll;D:\R-3.5.1;D:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages\rpy2; 本来用python也可以实现关联规则,虽然没包,但是可视化挺麻烦的 #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- from pandas import read_csv def loadDataSet():…

一.一些函数包大汇总 转载于:http://www.dataguru.cn/thread-116761-1-1.html 时间上有点过期,下面的资料供大家参考基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能,然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法,下面要综述的包主要分为以下几个部分: 1) 多元数据可视化(Visualising multivariate data): 绘图方法: 基本画图函数(如:pairs().coplot())和 lattice包里的画图函数(xyplot().spl…

分组统计 1.假定有一组成绩数据,要求根据性别进行分组统计: > score    ID   score1 score2 Gender1  101 11.35321    0.9   male2  102 12.58654    0.6   male3  103 19.79380    0.9 female4  104 12.01352    0.4 female5  105 11.97081    0.4 female6  106 17.37480    0.7 female7  107 14…

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> which.max(apply(x[c("x1","x2","x3")], 1, sum))49 > x$num[which.max(apply(x[c("x1","x2","x3")], 1, sum))][1] 2005138149 > hist(x$x1) > plot(x$x1,x$x2) > table(x$x1) 80 81 82 83 84…

##数据获取 x1=round(runif(100,min=80,max=100)) x2=round(rnorm(100,mean=80, sd=7)) x3=round(rnorm(100,mean=80,sd=18)) x3[which(x3>100)]=100 num=seq(2005138101,length=100) x=data.frame(num,x1,x2,x3) write.table(x, "grade.txt") ##数据分析 y=read.table(&…

前言 ggplot2是R语言最为强大的作图软件包,强于其自成一派的数据可视化理念.当熟悉了ggplot2的基本套路后,数据可视化工作将变得非常轻松而有条理. 本文主要对ggplot2的可视化理念及开发套路做一个总体介绍,具体绘图方法(如折线图,柱状图,箱线图等)将在后面的文章中分别进行讲解. 核心理念 1. 将数据,数据相关绘图,数据无关绘图分离 这点可以说是ggplot2最为吸引人的一点.众所周知,数据可视化就是将我们从数据中探索的信息与图形要素对应起来的过程. ggplot2将数据,数据到图…

上周在中国R语言大会北京会场上,给大家分享了如何利用R语言交互数据可视化.现场同学对这块内容颇有兴趣,故今天把一些常用的交互可视化的R包搬出来与大家分享. rCharts包 说起R语言的交互包,第一个想到的应该就是rCharts包.该包直接在R中生成基于D3的Web界面. rCharts包的安装 require(devtools) install_github('rCharts', 'ramnathv') rCharts函数就像lattice函数一样,通过formula.data指定数据源和绘图…

R语言基础(一) 可视化基础   ##数据获取 x1=round(runif(100,min=80,max=100)) x2=round(rnorm(100,mean=80, sd=7)) x3=round(rnorm(100,mean=80,sd=18)) x3[which(x3>100)]=100 num=seq(2005138101,length=100) x=data.frame(num,x1,x2,x3) write.table(x, "grade.txt") ##数据…