1.取出当前日期 Sys.Date() [1] "2014-10-29" date()  #注意:这种方法返回的是字符串类型 [1] "Wed Oct 29 20:36:07 2014" 2.在R中日期实际是double类型,是从1970年1月1日以来的天数 typeof(Sys.Date()) [1] "double" 3.转换为日期 用as.Date()可以将一个字符串转换为日期值,默认格式是yyyy-mm-dd. as.Date("

Sys.Date( ) returns today's date. date() returns the current date and time.# print today's datetoday <-Sys.Date()format(today, format="%B %d %Y")"June 20 2007" # convert date info in format 'mm/dd/yyyy'strDates <- c("01/05/1

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~ --------------------------- R语言的基础包中提供了两种类型的时间数据,一类是Date日期数据,它不包括时间和时区信息,另一类是POSIXct/POSIXlt类型数据,其中包括了日期.时间和时区信息.基本总结如下: 日期data,存储的是天:时间POSIXct 存储的是秒,POSIXlt 打散,年月日不同:日期-时间=不可运算. 一般来讲,R语言中建立时序数据是通过字符型转

1.取出当前日期 Sys.Date() [1] "2014-10-29" date()  #注意:这种方法返回的是字符串类型 [1] "Wed Oct 29 20:36:07 2014" 2.在R中日期实际是double类型,是从1970年1月1日以来的天数 typeof(Sys.Date()) [1] "double" 3.转换为日期 用as.Date()可以将一个字符串转换为日期值,默认格式是yyyy-mm-dd. as.Date("

写hive SQL查询, 需要从导入的参数, 自动累加日期. 从而实现一个自动的,多个日期的统计过程 R语言的日期运算超级简单. > test<-Sys.Date() > test [1] "2016-07-29" > test = test+1 > test [1] "2016-07-30" 如果从参数倒入自动累加日期. > param <-"2011-07-01" > test <- as

R语言中用double表示日期,即从1970-1-1距离给定日期的天数,将5位数字日期转为正常日期格式的方法 as.Date(16543,origin='1970-1-1')

R语言的基础包中提供了三种基本类型用于处理日期和时间,Date用于处理日期,它不包括时间和时区信息:POSIXct/POSIXlt用于处理日期和时间,其中包括了日期.时间和时区信息.R内部在存储日期和时间时,使用不同的方式: Date类:存储了从1970年1月1日以来开始计算的天数,更早的日期表示为负值,也就是说,Date类型是一个整数,以天为单位来计算日期,因此,Date适合用于计算日期. POSIXct类:记录了以时间标准时间(UTC)时区位准的,从1970年1月1日开始计时的秒数,即,PO

             R语言两种方式求指定日期所在月的天数 days_monthday<-function(date){ m<-format(date,format="%m") days31<-c("01","03","05","07","08","10","12") days30<-c("04",&

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

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

目标:把fitbit的每日运动记录导入到R语言中进行分析,画出统计图表来 已有原始数据:fitbit2014年每日的记录电子表格文件,全部数据点此下载,示例如下: 日期 消耗卡路里数 步 距离 攀爬楼层数 久坐不动的分钟数 不太活跃分钟数 中度活跃分钟数 非常活跃分钟数 2014年4月27日 2736 16581 11.84 7 1111 131 117 81 2014年4月28日 2514 12622 9.01 6 910 136 59 76 2014年4月29日 2231 8357 5.97

R语言  ggplot2包的学习   分析数据要做的第一件事情,就是观察它.对于每个变量,哪些值是最常见的?值域是大是小?是否有异常观测? ggplot2图形之基本语法: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离ggplot2是按图层作图ggplot2保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性ggplot2将常见的统计变换融入到了绘图中.ggplot的绘图有以下几个特点:第一,有明确的起始(以ggplot函数开始)与终止(一句语句一幅图):其二,图层之间的叠加

1.获取数据 从 QQ 消息管理器中导出消息记录,保存的文本类型选择 txt 文件.这里获取的是某群从 2016-04-18 到 2016-05-07 期间的聊天记录,记录样本如下所示. 消息记录(此消息记录为文本格式,不支持重新导入) ================================================================ 消息分组:我的QQ群 =======================================================

dplyr包是Hadley Wickham的新作,主要用于数据清洗和整理,该包专注dataframe数据格式,从而大幅提高了数据处理速度,并且提供了与其它数据库的接口:tidyr包的作者是Hadley Wickham, 该包用于“tidy”你的数据,这个包常跟dplyr结合使用. dplyr.tidyr包安装及载入 install.packages("dplyr") install.packages("tidyr") library(dplyr) library(t

R语言中的数据处理包dplyr.tidyr笔记   dplyr包是Hadley Wickham的新作,主要用于数据清洗和整理,该包专注dataframe数据格式,从而大幅提高了数据处理速度,并且提供了与其它数据库的接口:tidyr包的作者是Hadley Wickham, 该包用于“tidy”你的数据,这个包常跟dplyr结合使用. 本文将介绍dplyr包的下述五个函数用法: 筛选: filter() 排列: arrange() 选择: select() 变形: mutate() 汇总: summ

摘要:R语言的知识体系并非语法这么简单,如果都不了R的全貌,何谈学好R语言呢.本文将展示介绍R语言的知识体系结构,并告诉读者如何才能高效地学习R语言. 最近遇到很多的程序员都想转行到数据分析,于是就开始学习R语言.总以为有了其他语言的编程背景,学习R语言就是一件很简单的事情,一味地追求速度,但不求甚解,有些同学说2周就能掌握R语言,但掌握的仅仅是R语言的语法,其实这只能算是入门. R语言的知识体系并非语法这么简单,如果都不了R的全貌,何谈学好R语言呢.本文将展示介绍R语言的知识体系结构,并告诉读

R语言数据预处理 一.日期时间.字符串的处理 日期 Date: 日期类,年与日 POSIXct: 日期时间类,精确到秒,用数字表示 POSIXlt: 日期时间类,精确到秒,用列表表示 Sys.date(), date(), difftime(), ISOdate(), ISOdatetime() #得到当前日期时间 (d1=Sys.Date())   #日期        年月日 (d3=Sys.time())   #时间        年月日时分秒  通过format输出指定格式的时间 (d2

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

R语言进行数据预处理wranging li_volleyball 2016年3月22日 data wrangling with R packages:tidyr dplyr Ground rules library(tidyr) library(dplyr) ## ## Attaching package: 'dplyr' ## The following objects are masked from 'package:stats': ## ## filter, lag ## The foll

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