比较运算:>,<,>=,<=,==,!=.(大于,小于,大于等于,小于等于,等于,不等于.) 逻辑运算:&,|,!.(与,或,非.)

R语言判断 决策结构要求程序员指定要由程序评估或测试的一个或多个条件,以及如果条件被确定为真则要执行的一个或多个语句,如果条件为假则执行其他语句. 以下是在大多数编程语言中的典型决策结构的一般形式 R提供以下类型的决策语句. 单击以下链接以检查其详细信息. Sr.No. 声明和描述 1 if语句 if语句由一个布尔表达式后跟一个或多个语句组成. 2 if ... else语句 if语句后面可以有一个可选的else语句,当布尔表达式为false时执行. 3 switch语句 switch语句允许根

说明 在前一篇中,我们介绍了 R 语言和 R Studio 的安装,并简单的介绍了一个示例,接下来让我们由浅入深的学习 R 语言的相关知识. 本篇将主要介绍 R 语言的基本操作.变量和几种基本数据类型,好对 R 语言的使用方法有一个基本的概念.通过本篇的学习,你将了解到: R 语言有哪些基本操作 什么是变量,以及如何给变量赋值 R 语言有哪些基本数据类型,如何确定变量的数据类型 R 语言的基本操作 R 语言的默认提示符是 > ,它表示正在等待输入命令,每次输入命令后敲击回车即可执行当前命令. R

R语言是如何将变量值和变量绑定的 在r语言中,当前的 workspace就是global enviroment,当输入变量名时,首先会在global enviroment中搜索该变量,如有,则将它显示出来. 第二步,如在global enviroment中没有找到该变量民,则搜索search list中的各个包,search list 中的内容可以用search()得到 如果用户使用library()load了一个package ,则这个package将在search list中处于第二的位置

1.变量变换        as.array(x),as.data.frame(x),as.numeric(x),as.logical(x),as.complex(x),as.character(x),...转换变量类型:使用如下命令可得到全部列表,methods(as)        factor():将一个向量转化为一个因子2.变量信息        is.na(x),is.null(x),is.array(x),is.data.frame(x),is.numeric(x),is.compl

你希望知道目前工作空间中存在哪些已定义的变量和函数. 解决方案 使用ls函数,或者使用ls.str函数了解每个变量更详细的信息. 讨论 ls函数可以显示当前工作空间中所有对象的名称:> x <- 10> y <- 50> z <- c("three", "blind", "mice")> f <- function(n,p) sqrt(p*(1-p)/n)> ls()[1] "f&q

判断ori_data[,1]中是否存在元素a: a %in% ori_data[,1] 如果存在返回 true,否则返回 false    

我们经常会需要生成这样一类的变量,比如a1,a2,a3...... 这时候我们需要用到这两个函数:get()和assign() get()用法 get()函数只是在环境中搜索该变量名的变量,如果该变量不存在则返回异常 a2 = 1 get(paste0("a","2")) ls()[grep("a2", ls())] assign()用法 assign()功能就是对变量进行赋值:assign(x, value, ...)  # x为变量名,val

R语言变量 变量为我们提供了我们的程序可以操作的命名存储. R语言中的变量可以存储原子向量,原子向量组或许多Robject的组合. 有效的变量名称由字母,数字和点或下划线字符组成. 变量名以字母或不以数字后跟的点开头. 变量名 合法性 原因 var_name2. 有效 有字母,数字,点和下划线 VAR_NAME% 无效 有字符'%'.只有点(.)和下划线允许的. 2var_name 无效 以数字开头 .var_name, var.name 有效 可以用一个点(.),但启动点(.),不应该后跟一个

(注明:以下文章均在Linux操作系统下执行) 一.R语言简介 R语言是用于统计分析,图形表示和报告的编程语言和软件环境.R语言由Ross Ihaka和Robert Gentleman在新西兰奥克兰大学创建,目前由R语言开发核心团队开发. R语言的核心是解释计算机语言,其允许分支和循环以及使用函数的模块化编程.R语言允许与以C,C ++,.Net,Python或FORTRAN语言编写的过程集成以提高效率. R语言在GNU通用公共许可证下免费提供,并为各种操作系统(如Linux,Windows和M

向量化的函数 向量化的函数 ifelse/which/where/any/all/cumsum/cumprod/对于矩阵而言,可以使用rowSums/colSums.对于“穷举所有组合问题",可能需要combn/outer/lower.tri/expand.grid等函数.尽管apply可以显式消除循环,但它实际上是用R而不是C实现的,因此它通常并不能加速代码.然而,其他的apply函数,如lapply,对于加速代码非常帮助 环境和变量的作用域问题 在R语言中,函数被正式的称为“闭包”(clos

今天接手一个重复性工作, 需要手工把产品运营们在excel里写的活动规则, 插入数据库表中.为了减少出错, 提高效率. 再加上最近刚刚学R语言, 就用R练练手, 自动生成mysql的sql语句. 一次性提交. 刚才就是判断一个值是否是整数折腾了一小会儿.后来发现R判断这个很简单. 就是as.integer(money) != as.numeric(money) require("XLConnect")library("WriteXLS")wb <-loadWo

  当我们想研究不同sample的某个变量A之间的差异时,往往会因为其它一些变量B对该变量的固有影响,而影响不同sample变量A的比较,这个时候需要对sample变量A进行标准化之后才能进行比较.标准化的方法是对sample 的 A变量和B变量进行loess回归,拟合变量A关于变量B的函数 f(b),f(b)则表示在B的影响下A的理论取值,A-f(B)(A对f(b)残差)就可以去掉B变量对A变量的影响,此时残差值就可以作为标准化的A值在不同sample之间进行比较. Loess局部加权多项式回

在R语言进行数据分析时,经常需要找不同组间的相同和不同,那你应该掌握如下几个函数,让你事半功倍. 交集intersect两个向量的交集,集合可以是数字.字符串等 # 两个数值向量取交集intersect(x=1:4, y = 2:6)# [1] 2 3 4 # 两个字符向量取交集intersect(x=letters[1:4], y = letters[2:6])# [1] "b" "c" "d" # 混合向量intersect(x=c(&quo

环境设置函数为options(),用options()命令可以设置一些环境变量,使用help(options)可以查看详细的参数信息. 1. 数字位数的设置,options(digits=n),n一般默认情况下是7位,但实际上的范围是1~22,可以随意设置位数. #这个命令,可以把R的整数表示能力设为10位. options(digits=10) 2. 扩展包的安装,使用下面的命令,可以联网安装扩展包. options(CRAN="http://cran.r-project.org")

当我们想研究不同sample的某个变量A之间的差异时,往往会因为其它一些变量B对该变量的固有影响,而影响不同sample变量A的比较,这个时候需要对sample变量A进行标准化之后才能进行比较.标准化的方法是对sample 的 A变量和B变量进行loess回归,拟合变量A关于变量B的函数 f(b),f(b)则表示在B的影响下A的理论取值,A-f(B)(A对f(b)残差)就可以去掉B变量对A变量的影响,此时残差值就可以作为标准化的A值在不同sample之间进行比较. Loess局部加权多项式回归

R是向量化的语言,最突出的特点是对向量的运算不需要显式编写循环语句,它会自动地应用于向量的每一个元素.对象是R中存储数据的数据结构,存储在内存中,通过名称或符号访问.对象的名称由大小写字母.数字0-9.点号和下划线组成,名称是区分大小写的,并且不能以数字开头,特殊的对象名称可以通过界定符 `` 来转为合法的对象名称,注意,点号( . ) 被视为没有特殊含义的单字符. R语言非常灵活,例如: R语言区分大小写,不管是变量名和函数名,都是大小写敏感的. 直接给变量赋值,R中不能显式声明变量和类型:

R语言:变量名称和字符串的转换 2014-06-23 14:45:27         在R语言中,经常会遇到变量名称和字符串相互转换的问题.比如说,进行1000次循环运算,并将运算结果存储在1000个变量中,如x_1, x_2, ... , x_1000.这时候可以使用assign()函数,示例如下: > a错误: 找不到对象'a'> assign('a', 1)> a[1] 1 上面的例子将字符'a'转变为变量a,并将其赋值为1 . 相反,如果我们想遍历一个变量序列,并对其中的每一个

在高维数据分析过程中,为了筛选出与目标结局相关的变量,通常会用到回归分析,但是因为自变量较多,往往要进行多次回归.这就是统计编程语言发挥作用的时候了 有些大神们认为超过3次的复制粘贴就可以考虑使用循环了,当然个人“承受能力较强”,在分析过程中还是经常会用复制粘贴来解决相当一部分的问题.但是当变量太多需要多次复制粘贴,并且还要对不同的过程设置不同的编号真的太麻烦了.比如有100个X,就要命名100个模型,从fit1到fit100,显然可操作性太差了. 所以循环必须派上用场,接下来将总结一下在R中使

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

在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测,例如预测房价.身高.GDP.学生成绩等,发现这些被预测的变量都属于连续型变量.然而有些情况下,被预测变量可能是二元变量,即成功或失败.流失或不流失.涨或跌等,对于这类问题,线性回归将束手无策.这个时候就需要另一种回归方法进行预测,即Logistic回归. 在实际应用中,Logistic模型主要有三大用途: 1)寻找危险因素,找到某些影响因变量的"坏因素",一般可以通过优势比发现危险因素: 2)用于预测,可以预测某种情况发生的概