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

> head(as.Date(data$日期,'%y%M%D'))[1] NA NA NA NA NA NA data日期格式如下: 解决办法: > head(as.Date(data$日期,'%y%m%d'))[1] "2017-06-01" "2017-06-01" "2017-06-01" "2017-06-01" "2017-06-01" "2017-06-01" f

R语言作为BI中ETL的工具,增删改 R语言提供了强大的R_package与各种数据库进行数据交互. 外加其强大数据变换清洗函数,为ETL提供一条方便快捷的道路. RODBC ROracal RMysql Rmongodb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/web/packages/rmongodb/vignettes/rmongodb_cheat_sheet.pdf step1 新建连接con,并查看其信息 library(RODBC) con<-odbcConn

目的: 1. 计算自定义模序在所有蛋白质的匹配位点和次数 2. 输出超过阈值的蛋白质序列到Hit_sequences.fasta 3. Hit_sequences.fasta中序列用小写字母,匹配用大写字母 4. 返回一个数据框,内容包存储ID.注释行(anno)括--.长度(len).匹配位置(Position),匹配次数(Hits),相应序列(tag) 一.问题思考: 1. 如何快速计算匹配位点 2. 输出文件如何构建 >序列ID(ACCESSION) 序列内容

概率图模型 基于R语言 这本书中的第一个R语言程序 prior <- c(working =0.99,broken =0.01) likelihood <- rbind(working = c(good=0.99,bad=0.01),broken =c(good=0.6,bad=0.4)) data <- c("bad","bad","bad","bad") bayes <- function(prio

/** * @author:(LiberHome) * @date:Created in 2019/2/28 19:39 * @description: * @version:$ */ /* 编写一个函数,要求从给定的向量A中删除元素值在x到y之间的所有元素(向量要求各个元素之间不能有间断), 函数原型为int del(int A ,int n , int x , int y),其中n为输入向量的维数,返回值为删除元素后的维数*/ public class page0602 { public s

目的:读入序列文件(fasta格式),返回一个数据框,内容包括--存储ID.注释行(anno).长度(len).序列内容(content) 一.问题思考: 1. 如何识别注释行和序列内容行 2. 如何快速定位序列内容所在位置 二.你可能需要的知识--基本的R语言基础 1. R语言基本数据类型 2. 会使用帮助(help,?)及网络资源 3. 其他的部分可能需要你针对自己看到的问题自己想办法解决或者留言 ##--构建函数--## seq_import <- function( file ){ se

问题: 使用forecast.Arima对带xreg的arima模型进行预测,报xreg Error pre.m4x <- forecast.Arima(m4x, h = 20, xreg = seq(429,448,by = 1)) 报错: Error in if (ncol(xreg) != ncol(object$call$xreg)) stop("Number of regressors does not match fitted model") : argument i

数据遍历时不能犯傻系列 前言: 针对字典做一些操作时,有时会遇到下面的状况,列如我们需要把data中的key值根据replace中的映射关系进行替换(Caller替换为caller) data = { 'Caller': '01053180888', 'CompId': '800999','Callee': '13911517997','RingTime': '1', } replace ={ 'Caller': 'caller', 'CompId': 'compid','Callee': 'c

1. 在matlab中将数据保存到*.mat 文件夹 save("data.mat","data","label")#将data和label两个变量保存到data.mat文件夹中 2.在R语言中安装R.matlab包 install.packages('R.matlab') 3.读取*.mat 文件中的数据 library(R.matlab) ob<-readMat("data.mat")# 返回的是一个列表,通 $进行

1.用0替代数据框中的缺失值NA 生成数据框: > m <- matrix(sample(c(NA, :), , replace = TRUE), ) > d <- as.data.frame(m) V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 1 4 3 NA 3 7 6 6 10 6 5 2 9 8 9 5 10 NA 2 1 7 2 3 1 1 6 3 6 NA 1 4 1 6 4 NA 4 NA 7 10 2 NA 4 1 8 5 1 2 4 NA 2 6

方法一: 按照R导论中的方法,使用RODBC包, library(RODBC) channel<-odbcConnectExcel("file.xlsx") da2<-sqlFetch(channel,"Sheet1") odbcClose(channel) 结果: 未能成功,原因是 odbcConnectExcel is only usable with 32-bit Windows 即只能在32位的电脑中使用,64位的则不可以. 方法二: 使用xls

上一篇说了qplot函数,现在说一下ggplot函数 本身不能实现,需要添加层才可以.ggplot2的核心函数 library(ggplot2) ggplot(airquality,aes(Wind,Temp)) + geom_point(col="steelblue",alpha=0.4,size=5) #做散点图,半透明蓝色大小为5.使用了两层. ggplot(airquality,aes(Wind,Temp)) + geom_point(aes(color=factor(Mont

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    

# Goals: To write functions # To write functions that send back multiple objects. # FIRST LEARN ABOUT LISTS -- X = list(height=5.4, weight=54) print("Use default printing --") print(X) print("Accessing individual elements --") cat(&quo

使用attach(file)时,一定要配合使用detach(file),否则再此运行程序时极易出现问题,The following objects are masked ... 此外工作空间中不能有与file里的变量同名的全局变量存在,如果有会显示masked attach()与with的使用方法与区别可参见http://www.cnblogs.com/Make-It-Fun/p/5265396.html

在R语言编译器中,设置当前工作文件夹可以用setwd()函数. > setwd("e://桌面//")> setwd("e:\桌面\")> setwd("e:/桌面/") 这三种结构都是可以编译通过的, 但是在VS C#中却不行,只有一种能运行成功. (PS:R语言在VS中运行要先配置环境,还没配置的童鞋先要配置好,才可运行,如有问题可看我前面的随笔.) 就是这种结构,engine.Evaluate("setwd('e

R软件包含两个逻辑值,TRUE和FALSE.在其他编程语言中也称为布尔值(Boolean values).布尔向量就是充满着逻辑值的逻辑向量.那么有如何的应用呢? 1.比较运算可以产生逻辑值  >.<.>=.<=.==.!= b=c(2,3,3,3,5,8,9,3,4,1) a=c(3,4,9) a==b#面对长度不相等的恒等比较,相当于补齐a=c(3,4,9,3,4,9,3,4,9,3)然后一一对比 恒等比较的过程中,是将a补齐,然后与b进行一一恒等比较. 2.&.|.!

运算符是R语言中最基础的存在,熟悉运算符的使用,是熟练使用R处理数据的基础,操作符,顾名思义,是对数据进行运算的符号,R有自己的一套操作符,实现变量的赋值,引用,运算等功能. 一,赋值符号 为变量赋值,推荐使用  var <-  expression, 把var设置为表达式的值,该赋值符号有方向性. 为参数赋值,使用 = ,R吧等号右侧表达式的值计算出来,赋值给等号右侧的变量. 二,作用域引用符 作用域引用符:: 用于引用包中的对象.当载入多个包时,后载入的包,会把之前包中的同名函数覆盖. dp

R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间的语句就是是注释. R是动态类型.强类型的语

R语言与数据挖掘:公式:数据:方法 R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间的语句就