在使用R语言处理表格时(xlsx, csv),有时里面含有缺失值,或者不规范的数值,比如下图有许多的问号"?",为了便于处理数据,这些都应该整行地删掉. 为了删掉那些包含"?"的行,需要先找到那些行,方法如下,通过 which(逻辑表达式) 函数找到对应行标 > data<- read.csv('breast_cancer.csv'); > which(data$x6=="?") [1] 24 41 140 146 159 16

博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html ---- 前言: 应用背景兼吐槽 继续延续之前每个月至少一次更新博客,归纳总结学习心得好习惯. 这次的主题是论R与excel的结合,又称 论如何正确把EXCEL文件喂给R处理 分为: 1. xlsx包安装及注意事项 2.用vba实现xlsx批量转化csv 以及,这个的对象,针对跟我一样那些从R开始接触编程的,一直以来都是用excel做数据分析的人……编程大牛请轻拍 之所以要研究这个,是因为最近

博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html Tuesday, March 31, 2015 之前用rvest帮人写了一个定期抓取amazon价格库存,并与之前价格比较的小程序,算是近期写过的第一个完整的程序了.里面涉及了一些报错的处理. 这里主要参考了stackoverflow上的以下问答: How to skip an error in a loop skip to next value of loop upon error in R

注意:这文章是2月份写的,拉勾网早改版了,代码已经失效了,大家意思意思就好,主要看代码的使用方法吧.. 最近一直在用且有维护的另一个爬虫是KINDLE 特价书爬虫,blog地址见此: http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4824578.html 博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html R语言爬虫初尝试-基于RVEST包学习 Thursday, February 26, 2015 在学完coursera的

博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html ---- 自从买了kindle以后,总是想要定期刷有没有便宜的书,amazon经常有些1元/2元的书打特价,但是每次都去刷那些榜单太麻烦了,而且榜单又不能按照价格排名,捞书有点累 所以自己用R语言的rvest包简单写了一个小程序,让它自动按照不同价格区间把特价书给分出来. 主要看的是kindle新品排行榜和最快畅销榜. 销售爬升最快榜: http://www.amazon.cn/gp/move

博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html 目录: 零:写在前面的一些废话 一.R眼看琅琊榜的基本原理 1.导入数据 2.筛选数据 3.多条件筛选对话 4.导出数据 二.R眼看琅琊榜的基础分析 1.快速对文本分章节 2.快速定位人物出场章节 3.快速定位人物互动章节 三.总结 零:写在前面的一些废话 最近电视剧琅琊榜非常之火,除了主角以外,里面很多配角都非常出彩. 原著琅琊榜也是非常精彩的.有些电视剧里没明说的解析,在小说里会明文说出来

博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html 前言 延续之前的用R语言读琅琊榜小说,继续讲一下利用R语言做一些简单的文本处理.分词的事情.其实就是继续讲一下用R语言读书的事情啦,讲讲怎么用它里面简单的文本处理方法,来优化我们的读书体验,如果读邮件和读代码也算阅读的话..用的代码超级简单,不涉及其他包 这里讲两个示例,结尾再来吐槽和总结. 1)R-Blogger订阅邮件拆分 2) R代码库快速阅读方法 不在博客园上阅读时才会看到的,这篇博文

入门书籍:R语言实战 进度:1-4章 摘要: 1)实用的包 forecast:用于做时间序列预测的,有auto.arima函数 RODBC:可以用来读取excel文件.但据说R对csv格式适应更加良好,相应的导入导出均较为方便(read.table, write等) reshape:目前用到rename函数,可以方便的对数据变量重命名 fCalendar:在日期输入处提及,据说对日期运算有奇效,但无具体示例.同理如lubridate sqldf:在数据选取处提及,可代替subset以及各种whe

R 语言是一门主要用于统计计算和绘图的高级编程语言.这份 R 语言编码风格指南旨在让我们的 R代码更容易阅读.分享和检查.以下规则系与 Google 的 R 用户群体协同设计而成. 概要: R编码风格约定 文件命名: 以 .R (大写) 结尾 标识符命名: variable.name, FunctionName, kConstantName 单行长度: 不超过 80 个字符 缩进: 两个空格, 不使用制表符 空白 花括号: 前括号不折行写, 后括号独占一行 赋值符号: 使用 <-, 而非 = 分

最近遇到一些程序员同学向我了解R语言,有些更是想转行做数据分析,故开始学习R或者Python之类的语言.在有其他编程语言的背景下,学习R的语法的确是一件十分简单的事.霸特,如果以为仅仅是这样的话那就图样图森破. 首先,数据分析是一个非常庞杂的职能,也许岗位抬头均为数据分析师的两人,做的事情却大不相同——比如使用hadoop做日志统计和使用Excel处理报表,这简直是两个领域,相互之间的职能了解,可能仅为对方工作的冰山一角. 其次,无论任何行业的数据分析,其日常工作主要为以下几块: 数据获取——数

导言:     较早之前就听说R是一门便捷的数据分析工具,但由于课程设计的原因,一直没有空出足够时间来进行学习.最近自从决定本科毕业出来找工作之后,渐渐开始接触大数据行业的技术,现在觉得是时候把R拿下了:用了3天时间,除了对R先有一个大概认识之外,也着手敲指令.由于计算机专业的底子还不错,而且先后接触过不下10种编程语言,感觉R语言入门上手还是挺简单的.下面是自己汇总的一些简单入门代码供大家参考,感兴趣的朋友也可逐行敲打测试. 1. 介绍变量.顺序结构.分支结构.循环结构.函数使用.获取帮助等知

来自 Google 的 R 语言编码风格指南R 语言是一门主要用于统计计算和绘图的高级编程语言. 这份 R 语言编码风格指南旨在让我们的 R 代码更容易阅读.分享和检查. 以下规则系与 Google 的 R 用户群体协同设计而成. 概要: R编码风格约定 文件命名: 以 .R (大写) 结尾 标识符命名: variable.name, FunctionName, kConstantName 单行长度: 不超过 80 个字符 缩进: 两个空格, 不使用制表符 空白 花括号: 前括号不折行写, 后括

写在前面的话 按照正常的顺序,本文应该先讲一些线性回归的基本概念,比如什么叫线性回归,线性回规的常用解法等.但既然本文名为<从一个R语言案例学会线性回归>,那就更重视如何使用R语言去解决线性回归问题,因此本文会先讲案例. 线性回归简介 如下图所示,如果把自变量(也叫independent variable)和因变量(也叫dependent variable)画在二维坐标上,则每条记录对应一个点.线性回规最常见的应用场景则是用一条直线去拟和已知的点,并对给定的x值预测其y值.而我们要做的就是找出

最近因病休养在家,另外也算是正式的离开Snack Studio.终于有了大把可以自由支配的时间.可以自主的安排.最近闲暇的时间总算是恶补了不少前段时间行业没有时间关注的新事物.看着行业里引领潮流的东西,除非为数不多的天才能够创造得出,估计大多数人跟我一样,看着这些目不接暇的潮流总是觉得多少有些不知所措.但这并不妨碍从一个学习者的角度来了解这些新东西.类似本篇即将要谈到的R语言. 当一旦涉及一个新的领域.或一门新的语言.总是很容易陷入一些具体细节中而无法从更高的角度看到一门语言形成的背后的行业的背

现在对R感兴趣的人越来越多,很多人都想快速的掌握R语言,然而,由于目前大部分高校都没有开设R语言课程,这就导致很多人不知道如何着手学习R语言. 对于初学R语言的人,最常见的方式是:遇到不会的地方,就跑到论坛上吼一嗓子,然后欣然or悲伤的离去,一直到遇到下一个问题再回来.当然,这不是最好的学习方式,最好的方式是——看书.目前,市面上介绍R语言的书籍很多,中文英文都有.那么,众多书籍中,一个生手应该从哪一本着手呢?入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢?相信这是很多人心中的疑问.有这种疑问的人

R 语言的优劣势是什么? 2015-05-27 程序员 大数据小分析   R,不仅仅是一种语言 本文原载于<程序员>杂志2010年第8期,因篇幅所限,有所删减,这里刊登的是全文. 工欲善其事,必先利其器,作为一个战斗在IT界第一线的工程师,C/C++.java.perl.python.ruby.php.javascript.erlang等等等等,你手中总有一把使用自如的刀,帮助你披荆斩棘. 应用场景决定知识的储备与工具的选择,反过来,无论你选择了什么样的工具,你一定会努力地把它改造成符合自己应

原理: 主成分分析 - stanford 主成分分析法 - 智库 主成分分析(Principal Component Analysis)原理 主成分分析及R语言案例 - 文库 主成分分析法的原理应用及计算步骤 - 文库 主成分分析之R篇 [机器学习算法实现]主成分分析(PCA)--基于python+numpy scikit-learn中PCA的使用方法 Python 主成分分析PCA 机器学习实战-PCA主成分分析.降维(好) 关于主成分分析的五个问题 多变量统计方法,通过析取主成分显出最大的个

系统:centos 6.4 64bit 环境安装参考:http://hi.baidu.com/solohac/item/4a18e78f1bef9b5825ebd99c 在R语言中可以使用png()等函数生成图片,例如: png("aa.png")可以生成图片. 但是如果你是通过shell远程连接到系统上,可能会碰到如下错误: 1 2 3 4 5 > png("aa.png") 错误于.External2(C_X11, paste("png::&qu

R语言-Knitr包的详细使用说明 by 扬眉剑 来自数盟[总舵] 群:321311420 1.相关资料 1:自动化报告-谢益辉 https://github.com/yihui/r-ninja/blob/master/11-auto-report.md 2:knitr与可重复的统计研究(花絮篇) http://cos.name/2012/06/reproducible-research-with-knitr/ 3:knitr官网 http://yihui.name/knitr/ 在官网中有谢益

数据结构 创建向量和矩阵 函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind() 求平均值,和,连乘,最值,方差,标准差 函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod() 帮助文档 函数help() 生成向量 seq() 生成字母序列letters 新建向量 Which()函数,rev()函数,sort()函数 生成矩阵 函数matrix() 矩阵运算 函数t(),矩阵加减 矩阵运算 矩阵相乘,函数diag() 矩阵

在用R语言做关联规则分析之前,我们先了解下关联规则的相关定义和解释. 关联规则的用途是从数据背后发现事物之间可能存在的关联或者联系,是无监督的机器学习方法,用于知识发现,而非预测. 关联规则挖掘过程主要包含两个阶段:第一阶段从资料集合中找出所有的高频项目组,第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则. 接下来,我们了解下关联规则的两个主要参数:支持度和置信度. 用简化的方式来理解这两个指标,支持度是两个关联物品同时出现的概率,而置信度是当一物品出现,则另一个物品也出现的概率. 假如有一条规则:牛肉