已解决,用grep函数 A=read.table("clipboard",sep="/t",header=T) A[grep(pattern="/resource/activity",A[,1]),] 已解决,用grep函数A=read.table("clipboard",sep="/t",header=T)A[grep(pattern="/resource/activity",A[,1

用R语言提取数据框中日期对应年份(列表转矩阵) 在数据处理中常会遇到要对数据框中的时间做聚类处理,如从"%m/%d/%Y"中提取年份. 对应操作为:拆分成列表——列表转矩阵——利用索引从矩阵中提取第一列—— year<-strsplit(case_data2$Date,split = "-") # strsplit函数将数据拆分成列表 year1<-]# 将列表转换为矩阵,提取第一列——年份 case_data2$year1<-year1 其他办法

这个函数提取字符串的一部分. 语法 substring()函数的基本语法是: substring(x,first,last) 以下是所使用的参数的说明: x - 是字符向量输入. first - 是第一个字符要被提取的位置. last - 是最后一个字符要被提取的位置. 示例 # Extract characters from 5th to 7th position. result <- substring("Extract", 5, 7) print(result) 当我们上面

写在前面 3 年的硕士生涯一转眼就过去了,和社交网络也打了很长时间交道.最近突然想给自己挖个坑,想给这 3 年写个总结,画上一个句号.回想当时学习 R 语言时也是非常戏剧性的,开始科研生活时到处发邮件要源代码,发完最后一封本以为又是无功而返,很意外的收到了秒回的邮件,邮件中附上了由 R 语言编写的实验代码.当时过于开心,因为终于有热心的作者回复了,以至于没有仔细考虑,想都没想对着满是警告的代码开始了 R 语言学习之旅.之后的几天陆陆续续的收到了其他作者的回复,实验代码多是使用 Python 构建

准备 第一步就是安装R语言环境以及RStudio 图绘制准备 首先安装库文件,敲入指令,回车 install.packages('corrplot') 然后安装excel导入的插件,点击右上角import Dataset,选中From excel即可. 这些操作都很简单~~ 数据预处理 然后到了数据输入了,这么多数据,我们总不能一行输入吧?那得有多蠢 于是我们利用上了数据导入功能,当当当~~ 然而理想很丰满,现实却很蛋疼,导入的excel数据格式不是我们希望的矩阵格式ORZ! 哎,休息下喝杯茶,

决策树ID3原理及R语言python代码实现(西瓜书) 摘要: 决策树是机器学习中一种非常常见的分类与回归方法,可以认为是if-else结构的规则.分类决策树是由节点和有向边组成的树形结构,节点表示特征或者属性, 而边表示的是属性值,边指向的叶节点为对应的分类.在对样本的分类过程中,由顶向下,根据特征或属性值选择分支,递归遍历直到叶节点,将实例分到叶节点对应的类别中. 决策树的学习过程就是构造出一个能正取分类(或者误差最小)训练数据集的且有较好泛化能力的树,核心是如何选择特征或属性作为节点, 通

前提 AWK是一种处理文本文件的语言,是一个强大的文本分析工具. 本文将使用命令awk将具有某个关键字的段落提取出来. 准备数据 "Finalizer" #3 daemon prio=8 os_prio=0 tid=0x00007fb2dc1aa800 nid=0x63f6 in Object.wait() [0x00007fb2be61f000] java.lang.Thread.State: WAITING (on object monitor) at java.lang.Obje

一.从URL读取并返回html树     1.1 Rcurl包         使用Rcurl包可以方便的向服务器发出请求,捕获URI,get 和 post 表单.比R socktet连接要提供更高水平的交互,并且支持 FTP/FTPS/TFTP,SSL/HTTPS,telnet 和cookies等.本文用到的函数是basicTextGatherer和getURL.想详细了解这个包的可以点击参考资料的链接. R命令: h <- basicTextGatherer( )   # 查看服务器返回的头

是单核苷酸多态性,人的基因是相似的,有些位点上存在差异,这种某个位点的核苷酸差异就做单核苷酸多态性,它影响着生物的性状,影响着对某些疾病的易感性.SNPedia是一个SNP调査百科,它引用各种已经发布的文章,或者数据库信息对SNP位点进行描述,共享着人类基因组变异的信息.我们可以搜索某个SNP位点来寻找与之相关的信息,也可以根据相关疾病,症状来寻找相关的SNP. 初次使用SNPedia   SNPedia主页网址为http://snpedia.com/index.php/SNPedia,比如我想

常规读取 一般我们读取文件时都会读取全部的文件然后再进行操作,因为R是基于内存进行计算的. data <- read.table("C:\\Users\\Hider\\Desktop\\test.txt", header = TRUE, encoding = "gbk") 但是当读取的数据量很大的时候,读取的时间会让人捉急,而且会把内存给占满,读完数据之后就不用进行下一步操作了,因为电脑都卡死了. 所以只读取数据的前n行是一个不错的选择,边读取边进行处理. 读

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

1.简单会话 > x<-c(1,2,4) > x [1] 1 2 4 R语言的标准赋值运算符是<-.也可以用=,不过不建议用它,有些情况会失灵.其中c表示连接(concatenate) > q<-c(x,x,8) > q [1] 1 2 4 1 2 4 8 取q中的某个元素,R下标是从1开始的. > q[2] [1] 2 利用现有函数求均值,方差 mean(q) sd(q)#“#”为注释符号 2.函数入门: 创建一个计算计数个数的函数 > oddcou

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

[R笔记]R语言函数总结   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(

原博: 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

第5章工欲善其事.必先利其器 代码,是延伸我们思想最好的工具. 第6章基础编程--用别人的包和函数讲述自己的故事 6.1编程环境 1.R语言的三段论 大前提:计算机语言程序=算法+数据结构 小前提:R语言不过是计算机语言的一种 结论:R语言约等于基础编程+数据对象 2.运行机制 RStudio=记事本+R Console 6.2Mini案例 学生文理分科小案例(还有问题) R仅有的命令形式是返回结果的函数和表达式 赋值是一种常见的操作:对象的读取.转换.模型的建立等 赋值给新的对象,往往也意味着

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

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

本文对应<R语言实战>第4章:基本数据管理:第5章:高级数据管理 创建新变量 #建议采用transform()函数 mydata <- transform(mydata, sumx = x1 + x2, meanx = (x1 + x2)/2) 重编码 < 小于 <= 小于或等于 > 大于 >= 大于或等于 == 严格等于(比较浮点类型时慎用,易误判) != 不等于 !x 非x x | y x或y x & y x和y isTRUE(x) x是否为TRUE