1 向一个data.frame指定列插入一列新数据 1.1 插入一列到指定位置 y<-1:4 data1 <-data.frame(x1=c(1,3,5,7), x2=c(2,4,6,8),x3=c(11,12,13,14),x4=c(15,16,17,18)) data2<-cbind(data1[,1:2],y,data1[,3:ncol(data1)]) 插到data1末尾 data2<-cbind(data1,y) 插到第一列 data2<-cbind(y,data1

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

A data frame is used for storing data tables. It is a list of vectors of equal length. For example, the following variable df is a data frame containing three vectors n, s, b. > n = c(2, 3, 5) > s = c("aa", "bb", "cc") 

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

R语言处理大规模数据速度不算快,通过安装其他包比如data.table可以提升读取处理速度. 案例,分别用read.csv和data.table包的fread函数读取一个1.67万行.230列的表格数据. # 用read.csv读取数据timestart<-Sys.time() data <- read.csv("XXXXs.csv",header = T,stringsAsFactors = F) timeend<-Sys.time() runningtime<

x<-data.frame(apple=c(1,4,2,3),pear=c(4,8,5,2)) x # apple pear # 1 1 4 # 2 4 8 # 3 2 5 # 4 3 2 x$banana<-c(9,5,6,2) x # apple pear banana # 1 1 4 9 # 2 4 8 5 # 3 2 5 6 # 4 3 2 2

在R语言的帮助文档里,apply函数的功能是: Retruns a vector or array or list of values obtained by applying a function to margins of an array or matrix. 就是说apply把一个function作用到array或者matrix的margins(可以理解为数组的每一行或者每一列)中,返回值时vector.array.list. 简单的说,apply函数经常用来计算矩阵中行或列的均值.和值

subset() 函数: subset(dataset , subset , select ) dataset 是 要进行操作的数据集 subset 是对数据的某些字段进行操作 select 选取要显示的字段 Example : ```{r spdep} hightech aa = subset(hightech,year==2001&province=="北京",select = c("year","province","PA

数据准备 height <- c(6.00, 5.92, 5.58, 5.92) 1 计算均值 mean(height) [1] 5.855 2 计算中位数 median(height) [1] 5.92 3 计算标准差 sd(height) [1] 0.1871719 4 计算方差 var(height) [1] 0.03503333 5 计算两个变量之间的相关系数 cor(height,log(height)) [1] 0.9999787 6 计算两个变量之间的协方差 cov(height,

1.seq() 用来生成一组数字的函数. Usage: ## Default S3 method:seq(from = 1, to = 1, by = ((to - from)/(length.out - 1)),length.out = NULL, along.with = NULL, ...)seq.int(from, to, by, length.out, along.with, ...)seq_along(along.with)seq_len(length.out) Arguments:

    R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快.包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度.因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率.这里我们主要讲的是它对数据框结构的快捷处理. 和data.frame的高度兼容 DT = data.table(x=rep(c("b&

R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快.包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度.因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率.这里主要介绍在基因组数据分析中可能会用到的函数. fread 做基因组数据分析时,常常需要读入处理大文件,这个时候我们就可以舍弃read.ta

R语言数据分析利器data.table包-数据框结构处理精讲 R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快.包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度.因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率.这里我们主要讲的是它对数据框结构的快捷处理. 和data.frame的高度兼容

You should use either indexing or the subset function. For example : R> df <- data.frame(x=1:5, y=2:6, z=3:7, u=4:8) R> df x y z u 1 1 2 3 4 2 2 3 4 5 3 3 4 5 6 4 4 5 6 7 5 5 6 7 8 Then you can use the which function and the - operator in column

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

R语言data.table速查手册 介绍 R中的data.table包提供了一个data.frame的高级版本,让你的程序做数据整型的运算速度大大的增加.data.table已经在金融,基因工程学等领域大放光彩.他尤其适合那些需要处理大型数据集(比如 1GB 到100GB)需要在内存中处理数据的人.不过这个包的一些符号并不是很容易掌握,因为这些操作方式在R中比较少见.这也是这篇文章的目的,为了给大家提供一个速查的手册. data.table的通用格式: DT[i, j, by],对于数据集DT,

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

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

1.在sparkR的shell中交互式使用 sparkR --masterspark://10.130.2.20:7077 sparkR --masterlocal[6] #sparkR --master Spark://10.130.2.20:7077--driver-memory 3g --executor-memory 2g --total-executor-cores 12 2.在R脚本中使用 if(nchar(Sys.getenv("SPARK_HOME")) < 1)

#---------------------------------------- # 功能描述:演示C50建模过程 # 数据集:汉堡大学信贷模型,信贷数据 # #---------------------------------------- #第一步:收集数据 # import the CSV file credit <- read.csv("/Users/chenyangang/R语言/data/credit.csv", stringsAsFactors = TRUE) #

#---------------------------------------- # 功能描述:演示kNN建模过程 # 数据集:威斯康星乳腺癌诊断 # #---------------------------------------- #第一步:收集数据 # import the CSV file wbcd <- read.csv("/Users/chenyangang/R语言/data/wisc_bc_data.csv", stringsAsFactors = FALSE)