转自:http://www.dataguru.cn/article-2217-1.html R语言中经常进行矩阵(表格)数据的处理,在纷繁复杂的数据中,为其行列定义一个名字变得尤为重要.在处理巨量数据时,批量命名将是一个不错的操作方法,下面我们通过一些具体的例子演示怎样在R语言中为矩阵的行列进行批量的命名. > x <- matrix(1:12,nrow=3,byrow=T) 初始化一个矩阵,先行后列的顺序进行填充 > x 查看矩阵x   [,1] [,2] [,3] [,4] [1,]

R语言:表格的线图转化 最先选取的是北京各区普通住宅成交十年(2016年及2006年)涨幅对比.这张图比较plain,主要拿来练习: 1.数据表格的基本整理及计算 2. 数据的初步分析 3.线图的基本绘图 图片来自网络 图片输入为excel,然后倒入到r程序中. install.packages("openxlsx") library(openxlsx) readFilePath<-"E:/citystock.xlsx" mydata<-read.xls

最近准备做一个股票的数据库,用R语言来获取数据,然后存在SQL Sever 2016 express 里面,虽然前面接触过一些操作,但是还是很不熟悉,现在数据已经能获取到了,是时候好好学习一下怎么用R来操作数据库. RODBC基础(翻译自RODBC文档) 连接数据库 ###载入包 library(RODBC) ###新建一个连接 ch <- odbcConnect("some dsn") ###关闭连接 colse(ch) ###或者 odbcClose(ch)###如果有密码/

先言:R语言常用界面操作 帮助:help(nnet) = ?nnet =??nnet 清除命令框中所有显示内容:Ctrl+L 清除R空间中内存变量:rm(list=ls()).gc() 获取或者设置当前工作目录:getwd.setwd 保存指定文件或者从磁盘中读取出来:save.load 读入.读出文件:read.table.wirte.table.read.csv.write.csv 1.一些简单的基本统计量 #基本统计量 sum/mean/sd/min #一些基本统计量 which.min(

熟练运用R语言的集合操作在很多时候可以省去for循环,从而提升数据处理效率.废话不多说,集合操作相对简单,贴一段代码就懂了! > A<-: > A [] > B<-,,) > B [] > C<-: > C [] > union(A,B) # 求A和B的并集 [] > intersect(A,B) #求A和B的交集 [] > setdiff(A,B) #求A-B 即属于A但不属于B的元素 [] > setequal(A,B) #

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

想在R语言中生成一个图形文件的文件名,前缀是fitbit,后面跟上月份,再加上".jpg",先不百度,试了试其它语言的类似语法,没一个可行的: C#中:"fitbit" + month + ".jpg" VB:"fitbit" & month & ".jpg" Haskell:"fitbit" ++ month ++ ".jpg" 还想到concat之

处理文本是每一种计算机语言都应该具备的功能,但不是每一种语言都侧重于处理文本.R语言是统计的语言,处理文本不是它的强项,perl语言这方面的功能比R不知要强多少倍.幸运的是R语言的可扩展能力很强,DNA/RNA/AA等生物序列现在已经可以使用R来处理. nchar 字符的个数 toupper 转换为大写字符 tolower 转换为小写字符 substr 求字符串的字串 grep 基于正则表达式的匹配 sub 基于正则表达式的替换 strsplit 字符串分割 paste 字符向量连接 match

R语言:文本(字符串)处理与正则表达式 (2014-03-27 16:40:44) 转载▼ 标签: 教育 分类: R 处理文本是每一种计算机语言都应该具备的功能,但不是每一种语言都侧重于处理文本.R语言是统计的语言,处理文本不是它的强项,perl语言这方面的功能比R不知要强多少倍.幸运的是R语言的可扩展能力很强,DNA/RNA/AA等生物序列现在已经可以使用R来处理. R语言处理文本的能力虽然不强,但适当用用还是可以大幅提高工作效率的,而且有些文本操作还不得不用.高效处理文本少不了正则表达式(r

矩阵(matrix)是R语言中很基础的一种数据结构,也是R语言使用者经常使用的一种数据结构.矩阵的维度一般为二维(m*n). R语言中矩阵的操作是非常简单易懂的,但是在对R语言做矩阵操作时,有个地方需要特别注意.下面我们通过一个例子说明. 首先,我们创建一个用于测试的矩阵. test1 <- matrix(data = c(1:6), nrow = 3, ncol = 2, dimnames = list(c("row1", "row2", "row

本文首发于知乎专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/p/59688569 也同步更新于我的个人博客:https://www.cnblogs.com/nickwu/p/12537014.html 因为本学期选修了几门与统计有关的课,开始学习统计学中普遍使用的R语言.虽然之前学习过Pascal.C.Python等语言,但是初次接触R语言还是感觉跟其他的编程语言有本质的不同.R语言是数学家设计的编程语言,对于一些常见的数学操作和计算要比其他语言简单得多,因此也更适合用在高效的统计

转载:http://blog.csdn.net/duqi_yc/article/details/9817243 目录 Table of Contents 1 正则表达式简介 2 字符数统计和字符翻译 2.1 nchar和length 2.2 tolower,toupper和chartr 3 字符串连接 3.1 paste函数 4 字符串拆分 4.1 strsplit函数 5 字符串查询: 5.1 grep和grepl函数: 5.2 regexpr.gregexpr和regexec 6 字符串替换

上节我们简单介绍了Dataframe的定义,这节我们具体来看一下Dataframe的操作 首先,数据框的创建函数为 data.frame( ),参考R语言的帮助文档,我们来了解一下data.frame( )的具体用法: Usage data.frame(..., row.names = NULL, check.rows = FALSE, check.names = TRUE, fix.empty.names = TRUE, stringsAsFactors = default.stringsAs

前言:近段时间学习R语言用到最多的数据格式就是data.frame,现对data.frame常用操作进行总结,其中函数大部分来自dplyr包,该包由Hadley Wickham所作,主要用于数据的清洗和整理. 一.创建 data.frame创建较为容易,调用data.frame函数即可.本文创建一个关于学生成绩的数据框,接下来大部分操作都对该数据框进行,其中学生成绩随机产生 > library(dplyr) #导入dplyr包 > options(digits = 0) #保留整数 >

Data Frame一般被翻译为数据框,感觉就像是R中的表,由行和列组成,与Matrix不同的是,每个列可以是不同的数据类型,而Matrix是必须相同的. Data Frame每一列有列名,每一行也可以指定行名.如果不指定行名,那么就是从1开始自增的Sequence来标识每一行. 初始化 使用data.frame函数就可以初始化一个Data Frame.比如我们要初始化一个student的Data Frame其中包含ID和Name还有Gender以及Birthdate,那么代码为: studen

rm(list=ls())path = 'J:/lab/EX29 --在R语言中进行文件(夹)操作'setwd(path)cat("file A\n", file="A") #创建一个文件A,文件内容是'file A','\n'表示换行,这是一个很好的习惯cat("file B\n", file="B")  #创建一个文件Bfile.append("A", "B")  #将文件B的内容附

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:情感分析中对文本处理的数据的小技巧要求比较高,笔者在学习时候会为一些小技巧感到头疼不已. 主要包括以下内容: 1.批量读取txt字符文件(导入.文本内容逐行读取.加入文档名字). 2.文本清洗(一级清洗,去标点:二级清洗去内容:三级清洗,去停用词) 3.词典之间匹配(有主键join.词库匹配%in%) 4.分词之后档案id+label

开学的时候,男神给了数据(.xlsx格式)让用R语言分析分析,作为编程小白,读了一天都没读近R,更别提如何分析了. 现在小伙伴们都喜欢读txt 和csv格式的,好多xlsx的表格读不进R,将xlsx格式另存为csv格式就可以读进去啦.但偶尔会有格式不兼容的情况,会干掉有些数据,导致我们最后跑出的结果和男神给的案例结果不一样.其中一种解决方法是(我认为好用的): (1)安装xlsx包时会提醒需要rJava包,而rJava包需要配置电脑的环境变量,没有环境变量会导致包装不上,装不上! 首先电脑要安装

文本数据存储在字符向量中,字符向量的每个元素都是字符串,而非单独的字符.在R中,可以使用双引号,或单引号表示字符. 一,字符串中的字符数量 函数nchar()用于获得字符串中的字符数量: > s <- 'read' > nchar(s) [] 二,转义字符 R语言使用“\”,把特定的字符转义为特殊字符,例如 “\t”是制表符,换行符是“\n”,或者 “\r\n”,通常情况下,\r是回车符,把光标移动到当前行的开始,并覆盖当前行已经存在的数据,而\n是换行,把光标移动到一下行: 常用的转义

1. 文件系统介绍 R语言对文件系统的操作,包括文件操作和目录操作,函数API都定义在base包中. 2. 目录操作 2.1 查看目录 查看当前目录下的子目录. # 启动R程序 ~ R # 当前的目录 > getwd() [1] "/home/conan/R/fs" # 查看当前目录的子目录 > list.dirs() [1] "." "./tmp" 查看当前目录的子目录和文件. > dir() [1] "readme