R语言-Knitr包的详细使用说明 by 扬眉剑 来自数盟[总舵] 群:321311420 1.相关资料 1:自动化报告-谢益辉 https://github.com/yihui/r-ninja/blob/master/11-auto-report.md 2:knitr与可重复的统计研究(花絮篇) http://cos.name/2012/06/reproducible-research-with-knitr/ 3:knitr官网 http://yihui.name/knitr/ 在官网中有谢益

以下是我关于如何在R语言中读取.csv文件及一些需要注意的细节的总结,希望能帮助到大家~

前言: RCurl工具包的作者是由Duncan Temple Lang现任加州大学 U.C. Davis分校副教授.他曾致力于借助统计整合进行信息技术的探索.使用者通过RCurl可以轻易访问网页,进行相关数据的抓取以及下载,为数据分析提供原始素材.近年RCurl在数据分析业界中使用也越来越流行. Step1:安装RCurl install.packages('RCurl') Step2:代码实现 =========================== #利用RCurl包批量下载(抓取)文件 li

(1)生成正态分布随机数: rnorm(n,mean,sd)     其中,n表示生成的随机数个数,mean表示正态分布均值,sd表示正态分布标准差 > rnorm(5,0,2)[1] -5.31147765 0.09634197 0.35276104 -1.94548466 0.54533883 (2)生成均匀分布随机数: runif(n,min,max)     其中,n表示生成的随机数个数,min表示均匀分布最小值,max表示均匀分布最大值 > runif(5,0,10)[1] 9.74

在生成序列时,“:”的优先级最高 (1)从1到20的整数序列: > 1:20 [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 (2)用函数seq生成实数等差序列:(两种表示方法) seq(start,end,d)     start表示起点,end表示终点,d表示步长. > seq(1,20,2) [1] 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19> seq(1,20,3)[1] 1 4 7 10 13 16 19 &g

我们经常会需要生成这样一类的变量,比如a1,a2,a3...... 这时候我们需要用到这两个函数:get()和assign() get()用法 get()函数只是在环境中搜索该变量名的变量,如果该变量不存在则返回异常 a2 = 1 get(paste0("a","2")) ls()[grep("a2", ls())] assign()用法 assign()功能就是对变量进行赋值:assign(x, value, ...)  # x为变量名,val

下载安装 readr 因为使用内置函数 read.table() 读入应该是格式不符合要求会报错 library(readr) help(package="readr") 可以使用里面的 read_table(),下面来检测一下 library(dplyr) read.table('E:\\forpython\\chapters\\chap1.txt') %>% head() read_table('E:\\forpython\\chapters\\chap1.txt') %&g

想在R语言中生成一个图形文件的文件名,前缀是fitbit,后面跟上月份,再加上".jpg",先不百度,试了试其它语言的类似语法,没一个可行的: C#中:"fitbit" + month + ".jpg" VB:"fitbit" & month & ".jpg" Haskell:"fitbit" ++ month ++ ".jpg" 还想到concat之

博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html ---- 前言: 应用背景兼吐槽 继续延续之前每个月至少一次更新博客,归纳总结学习心得好习惯. 这次的主题是论R与excel的结合,又称 论如何正确把EXCEL文件喂给R处理 分为: 1. xlsx包安装及注意事项 2.用vba实现xlsx批量转化csv 以及,这个的对象,针对跟我一样那些从R开始接触编程的,一直以来都是用excel做数据分析的人……编程大牛请轻拍 之所以要研究这个,是因为最近

笔者寄语:小规模的读取数据的方法较为简单并且多样,但是,批量读取目前看到有以下几种方法:xlsx包.RODBC包.批量转化成csv后读入. R语言中还有一些其他较为普遍的读入,比如代码包,R文件,工作空间等. source  #读取R代码dget    #读取R文件load    #读取工作空间 -------------------------------- SPSS-STATA格式的读入包--foreign 读取其他软件的格式foreigninstall.packages("foreign&

因为和同学分开做的android软件,现在想整合他做的界面部分,于是拷贝了res和src文件夹的文件,其中包括一个res.menu文件夹中的XML.但是每次将该文件导入到工程总无法自动在R.java中生成相应的ID. 上网找了两种方法: 第一种:使用项目(project)->clean……清除之后重新build项目.当我clean之后发现R.java文件被删除了,然后无论我怎么重新运行也不能再自动生成出来.于是乎……悲剧了,重新建了新工程并使用其他方法了! 第二种:右击菜单中的该工程选择Andr

在win32位的系统下,RODBC包内的函数是可以直接运行的,但在win64位的系统则不支持! 1.读取外部文件read.table()---csv,txt,excel 最基本函数是read.table(),先介绍read.table(),然后再介绍专门用来读csv的read.csv(). Description Reads a file in table format and creates a data frame from it, with cases corresponding to l

rm(list=ls())path = 'J:/lab/EX29 --在R语言中进行文件(夹)操作'setwd(path)cat("file A\n", file="A") #创建一个文件A,文件内容是'file A','\n'表示换行,这是一个很好的习惯cat("file B\n", file="B")  #创建一个文件Bfile.append("A", "B")  #将文件B的内容附

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

R语言系列:生成数据 (2014-05-04 17:41:57) 转载▼ 标签: r语言 教育 分类: 生物信息 生成规则数据1.使用“:“,如x=1:10,注意该方法既可以递增也可以递减,如y=10:12.seq,有两种用法:①seq(起点,终点,步长); ②seq(length=9, from=1, to=5)    seq还有一种简写:seq(x)    #相当于1:length(x),但当length(x)为0时,返回integer(0)3.c(1,2,8)4.使用scan(),可以等待

1.sink()在代码开始前加一行:sink(“output.txt”),就会自动把结果全部输出到工作文件夹下的output.txt文本文档.这时在R控制台的输出窗口中是看不到输出结果的.代码结束时用sink()切换回来. 示例: sink("a.txt") x<-rnorm(100,0,1) mean(x) sink() 注:此处输出为mean(x). 2.stargazer() library(stargazer) #导入数据 mydata <- read.csv(&q

R语言的文件写入 官方文档介绍如下: write.table(x, file = "", append = FALSE, quote = TRUE, sep = " ", eol = "\n", na = "NA", dec = ".", row.names = TRUE, col.names = TRUE, qmethod = c("escape", "double"

本文对应<R语言编程艺术> 第8章:数学运算与模拟: 第10章:输入与输出: 第11章:字符串操作: 第12章:绘图 ========================================================================= 数学运算与模拟 数学函数: 数学函数 说明 exp() 以自然常数e为底的指数函数 log() 自然对数 log10() 以10为底的常用对数 sqrt() 平方根 abs() 绝对值 sin(), cos() 三角函数 min()

1. 文件系统介绍 R语言对文件系统的操作,包括文件操作和目录操作,函数API都定义在base包中. 2. 目录操作 2.1 查看目录 查看当前目录下的子目录. # 启动R程序 ~ R # 当前的目录 > getwd() [1] "/home/conan/R/fs" # 查看当前目录的子目录 > list.dirs() [1] "." "./tmp" 查看当前目录的子目录和文件. > dir() [1] "readme

R语言计算出一个N个属性的相关矩阵(),然后再将相关矩阵输出到CSV文件. 读入的数据文件格式如下图所示: R程序采用如下语句: data<-read.csv("I:\\SB\landuse1986\\copy-number-sb2074.landuse.1986.class.csv")//括号内为读入的csv数据文件的绝对地址,其中的斜杠采用向左的双斜杠 write.csv(cor(data,method="spearman"),file="I:\

R语言CSV文件 在R语言中,我们可以从存储在R环境外部的文件读取数据.还可以将数据写入由操作系统存储和访问的文件. R可以读取和写入各种文件格式,如:csv,excel,xml等. 在本章中,我们将学习如何从csv文件中读取数据,然后将数据写入csv文件. 该文件应该存在于当前工作目录中,以方便R可以读取它. 当然,也可以设置自己的目录,并从那里读取文件. 获取和设置工作目录 可以使用getwd()函数来检查R工作区指向哪个目录,使用setwd()函数设置新的工作目录. # Get and p