################################################### 问题:给某一列赋值.分组.分类.因子化   18.4.24 如何把 data.frame 中的某一列,赋值.即分组分类,, 解决方案: 先 复制 要赋值的这一列, iris1<- iris;  range(iris1$Sepal.Length)    #[1] 4.3  7.9 得到数据范围,为下面分段 方法一: 常规赋值,,可适用于被赋值列为 numeric.character 均可.为 n

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 >

概述 目前企业应用系统使用的大多数据库都是关系型数据库,关系数据库依赖的理论就是针对集合运算的关系代数.关系代数是一种抽象的查询语言,是关系数据操纵语言的一种传统表达方式.不过我们在工作中发现,很多人在面对复杂的数据库运算逻辑时会采用游标.循环.自定义函数等方式处理,因为游标是一种比较熟悉和舒适的面向过程的编程方式,很符合我们一般的逻辑思维习惯,可很不幸,这会导致糟糕的性能.显然,SQL的总体目的是你要实现什么,而不是怎样实现.大道至简,我们在工作与学习的过程中经常会发现,更好的解决方案往往是简

Sort:dd <- data.frame(b = factor(c("Hi","Med","Hi","Low"), levels = c("Low","Med","Hi"), ordered = TRUE), x = c("A","D","A","C"), y = c(8,3,9,

散点图简介 散点图通常是用来表述两个连续变量之间的关系,图中的每个点表示目标数据集中的每个样本. 同时散点图中常常还会拟合一些直线,以用来表示某些模型. 绘制基本散点图 本例选用如下测试数据集: 绘制方法是首先调用ggplot函数选定数据集,并在aes参数中指明横轴纵轴.然后调用散点图函数geom_point()便可绘制出基本散点图.R语言示例代码如下: # 基函数 ggplot(ah, aes(x = ageYear, y = heightIn)) + # 散点图函数 geom_point()

基本数据类型 6种 numaric  如 12, 12.4 integer  如 2L,0L complex  包含实数和虚数 如 3+2i character  要用双引号或者单引号包括起来 如 "a","good" logical  如 TRUE,FALSE raw  是计算机能够直接识别的类型,是二进制的形式保存的数据 NULL  表示空值 NA  表示缺失值 高级数据类型 主要有6种 vector   向量 matrix   矩阵 array    数组 d

什么是DataFrame 引用 r-tutor上的定义: DataFrame 是一个表格或者类似二维数组的结构,它的各行表示一个实例,各列表示一个变量. 没错,DataFrame就是类似于Excel表格和MySQL数据库一样是一个结构化的数据体.而这种结构化的数据体是当代数据流编程中的中流砥柱,几乎所有先进算法的载体都是DataFrame,比如现在我们耳熟能详的逻辑回归算法.贝叶斯算法.支持向量机算法.XGBoost算法等等都建立在这个数据流编程的基础之上,我们可以在R.Python.Scala

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:apply族功能强大,实用,可以代替很多循环语句,R语言中不要轻易使用循环语句. 函数名 功能 特点 apply 按行.列运算均值.求和.众数等 简单运算 tapply=table apply 在apply之上加入table功能,可以分组汇总 table结合,可以分组汇总 lapply=list apply 都需要数据框格式,可以与l

R语言︱数据集分组 大型数据集通常是高度结构化的,结构使得我们可以按不同的方式分组,有时候我们需要关注单个组的数据片断,有时需要聚合不同组内的信息,并相互比较. 一.日期分组 1.关于时间的包都有很多很好的日期分组应用. 2.cut()函数 cut(x, n):将连续型变量x分割为有着n个水平的因子 cut(x, breaks, labels = NULL, include.lowest = FALSE, right = TRUE, dig.lab = 3, ordered_result = F

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

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~ --------------------------- 分箱法在实际案例操作过程中较为常见,能够将一些数据离散化,等级化,比如年龄段,我们并不想知道确切的几岁,于是乎可以将其分组.分段. 基础函数中cut能够进行简单分组,并且可以用于等宽分箱法. cut函数:cut(x, n):将连续型变量x分割为有着n个水平的因子.(参考来自: R语言︱数据集分组.筛选) [plain] view plain c

在R语言里面,DataFrame的一列数据本质上可以认为是一个向量或列表,但是一行数据不是. 今天有一个31列的数据集,由于放在第一行的变量名格式不规范,读入数据的时候不能顺带读入变量名.于是跳过首行,先直接读入数据,之后手动给DataFrame命名. 为了避免出错,把变量第一行作为DataFrame读入,于是得到一个只有一行的DataFrame. headers <- read_table2("headers.dat", col_names=FALSE) headers <

有这么一个需求,知道栅格上的坐标,想看看这个坐标上的栅格值是多少.坐标长这个样子 那么这样的坐标下的栅格值该怎么看 cellFromXY(the.stack$t1,c( -1505000,6835000)) 此行代码获取了该坐标位置下该像元在该栅格数据中的编号,唯一编号,执行后得到结果468,那么这就说明该像元的唯一编号为468. extract(the.stack$t1,468) 改行代码得到位于468编号处的栅格值,执行后得到了结果为23,实际上该值确实是23,因此在R语言中可以使用此方法查

一般Excel就能实现根据相同的列或ID合并不同的文件,但对于大文件来说,比如几十个G的数据量,用Excel处理,不仅耗时,而且还会使电脑崩溃.R语言的优势就体现在这里了,处理大文件相当快. first<-read.table('/pheno/first.txt',header=T) first<-data.frame(first) rs123456761<-read.table("/SNP/rs123456761.ped",header=T) rs123456761

分组统计 1.假定有一组成绩数据,要求根据性别进行分组统计: > score    ID   score1 score2 Gender1  101 11.35321    0.9   male2  102 12.58654    0.6   male3  103 19.79380    0.9 female4  104 12.01352    0.4 female5  105 11.97081    0.4 female6  106 17.37480    0.7 female7  107 14

更多大数据分析.建模等内容请关注公众号<bigdatamodeling> 在对变量分箱后,需要计算变量的重要性,IV是评估变量区分度或重要性的统计量之一,R语言计算IV值的代码如下: CalcIV <- function(df_bin, key_var, y_var){ N_0<-table(df_bin[, y_var])[1] N_1<-table(df_bin[, y_var])[2] iv_c<-NULL var_c<-NULL for (col in c

这几个都是R语言中的特殊值,都是R的保留字, NA:Not available  表示缺失值   用 is.na() 来判断是否为缺失值 NULL:表示空值,即没有内容  用 is.null() 来判断是否为空值 NaN:Not a Number,表示非数值   用 is.nan() 来判断是否为非数值 Inf:Infinite 表示无穷大  用 is.finite()   is.infinite() 来判断是否为无穷大数

Calinski-Harabasz准则有时称为方差比准则 (VRC),它可以用来确定聚类的最佳K值.Calinski Harabasz 指数定义为: 其中,K是聚类数,N是样本数,SSB是组与组之间的平方和误差,SSw是组内平方和误差.因此,如果SSw越小.SSB越大,那么聚类效果就会越好,即Calinsky criterion值越大,聚类效果越好. 1.下载permute.lattice.vegan包 install.packages(c("permute","lattic

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

本文对应<R语言实战>第6章:基本图形:第7章:基本统计分析 ================================================================================================================================================== 本章讨论的图形,主要用于分析数据前,对数据的初步掌握.想要对数据有一个初步的印象,最好的方式就是观察它,也就是将数据可视化.在这个过程中,我们