列表是一种特别的对象集合,它的元素也由序号(下标)区分,但是各元素的类型可 以是任意对象,不同元素不必是同一类型.元素本身允许是其它复杂数据类型,比如,列表 的一个元素也允许是列表.例如: > rec <- list(name="李明", age=30, scores=c(85, 76, 90)) > rec $name [1] "李明" $age [1] 30 $scores [1] 85 76 90 列表元素总可以用"列表名[[下标]

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

1.R语言读取文件,文件类型为.txt 直接使用read.table()即可,若不知道当前的工作目录,可以使用函数getwd()来查看 2.R语言读取文件,文件类型为.xlsx 方法一:可以把excle文件另存为.csv格式,然后使用read.csv()读取,文件转换可能会出现缺失值的情况 这里参数 header=T 即 header=TRUE ,意思是显示该数据集的头部 方法二:安装 readxl 包,然后使用 read_excel() 读取

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.R中安装RODBC包 install.packages("RODBC") 2.在Windows系统下安装MySQL的ODBC驱动 注意区分32位和64位版本: http://dev.mysql.com/downloads/connector/odbc 3.ODBC的系统配置 在Windows操作系统下:控制面板->管理工具->数据源(ODBC)->双击->添加->选中mysql ODBC driver一项 填写:data source name 一项填

在R语言数据管理(三):数据读写一博文中,我曾写到有关读取xls.xlsx文件时一般将文档改成csv文件读取,这是一般做法.csv文件也有其缺点,修改较为麻烦,当文件数据较大时尤为明显.而生活中必不可少的会出现xls文件,例如时间序列有关文件,且常常数据量较大.读取xls类文件,我想还是有必要学一下. 一般使用RODBC包来访问Excel文件,现在我们读取mydata.xls文件中第一个工作表中的数据,格式如下: library("RODBC") channel<-odbcCon

基于空间自相关,R语言克里金插值 library(gstat) Warning message: In scan(file = file, what = what, sep = sep, quote = quote, dec = dec, : EOF within quoted string library(sp) data(meuse) head(meuse) x y cadmium copper lead zinc elev dist om ffreq soil lime landuse 1

本文对应<R语言实战>第15章:处理缺失数据的高级方法 本文仅在书的基础上进行简单阐述,更加详细的缺失数据问题研究将会单独写一篇文章. 处理缺失值的一般步骤: 识别缺失数据: 检查导致数据缺失的原因: 删除包含缺失值的实例或用合理的数值代替(插补)缺失值. 缺失数据的分类: 完全随机缺失(MCAR):某变量的缺失数据与其他任何观测或未观测的变量都不相关: 随机缺失(MAR):某变量上的缺失数据与其他观测变量相关,与它自己的未观测值不相关: 非随机缺失(NMAR):不属于MCAR或MAR的变量.

  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

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

古典概型的样本总量是一定的,且每种可能的可能性是相同的, 1.中位数:median(x) 2.百分位数:quantile(x)或者quantile(x,probe=seq(0,1,0.2)) #后面这个是设置参数,零到一的范围,每隔0.2算一次 不知道叫啥的很方便的函数:fivenum(x,na.rm=TRUE) #输出五个数最大值.最小值.下四分位数.上四分位数.中位数 3.协方差:用于看两组数据之间的关系,看看是不是有一定的关联性 他有一个相关系数r,r越接近1,则相关性越高,反之,越接近零

R读取excel文件中数据的方法: 电脑有一个excel文件,原始的文件路径是:E:\R workshop\mydata\biom excel数据为5乘2阶矩阵,元素为                         Year      biom                      2003     22.5                      2004     20.6                      2005     20.8                      

路径问题 原始文件路径C:\Users\air\Desktop\1.txt R中有两种方法读取该路径 C:\\Users\\air\\Desktop\\1.txt C:/Users/air/Desktop/1.txt 1.(最易实现,不易出错)从剪贴板里读取 步骤:全选EXCEL里的内容,复制,在R中输入命令 2.转换成文本文件读取 此处报错,文本中包含嵌入的NULL符号,所以无法读取 解决方法:将内容从EXCEL拷贝到文本文件,而非直接另存为*.txt格式 下面仍有报错的话,是最后一行没有换行

R通过RJDBC包连接Hive 目前Hive集群是可以通过跳板机来访问 HiveServer, 将Hive 中的批量数据读入R环境,并进行后续的模型和算法运算. 1. 登录跳板机后需要首先在Linux下进行配置 从root权限切换到bzsys用户,才能够通过验证读取Hive.首先需要配置Hadoop的临时环境变量CLASSPATH路径 su bzsys export CLASSPATH=$CLASSPATH:/etc/hadoop/conf 2. 下载并安装RJDBC包 Linux下直接运行R的

#列表list > l1 <- list("a",2,10L,3+4i,TRUE) #每个元素没有名字> l1[[1]][1] "a" [[2]][1] 2 [[3]][1] 10 [[4]][1] 3+4i [[5]][1] TRUE > l2 <- list(a=1,b=2,c=3) #列表中每个元素名字分别为abc> l2$`a`[1] 1 $b[1] 2 $c[1] 3 > l3 <- list(c(1,2,3

解决的问题:需要读取某个大文件夹下所有子文件夹中的excel文件,并汇总,汇总文件中需要包含的2部分的信息:1.该条数据来源于哪个子文件夹:2.该条数据来源于哪个excel文件.最终,按照子文件夹单独保存汇总文件,或者只保存成一个汇总文件. 场景描述:抓取了各个APP的使用数据,分散地保存在各个文件夹中.文件格式如下: 第一级分类:文件夹名 第二级分类:文件夹下xlsx文件名 第三级分类:每个xlsx文件中每行(具体的每条数据),但其中并没有该APP属于的二级分类和一级分类,需要为每条数据添加二

1.列表 列表是一种泛化的向量,其并没有要求所有元素都是同一类型,其元素甚至可为任意类型. 列表格式自由,为统计的计算结果的返回提供了极便利的方法. 2.列表的创建 可以用list()函数创建列表. 模板:mylist<-list(name1=object1,…) 其中name可以省略 3.元素的引用 列表通过双方括号提取其元素. 双方括号一次只能提取列表的一个组件. 单括号引用的为子列表,而非元素本身的类型. 列表可通过$加分量名字的方式来提取. 4.列表的操作 lapply() 代表list

1 数据的输入 1.1 键盘输入 首先新建一张空表: dat<-data.frame(age=numeric(0),gender=character(0),weight=numeric(0)) 使用edit修改表,弹出数据编辑器: dat<-edit(dat) 填入数据之后,查看表: dat 12.读取文本文件  input.txt 直接使用read.table()即可,若不知道当前的工作目录,可以使用函数getwd()来查看 1.3 读取带分隔符的文本  scan.csv dtcsv<

R里面应该用/,而不是\ ,或者用两个\\   R区分大小写,所以应该用C:,而不是c: