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("

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=date()) #日期和时间 年月日时分秒 "Fri

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("

目录: 创建新变量 变量重编码 日期值 数据排序 数据集合并 数据子集 随机取样 创建新变量 算术运算函数:x%%y [求余 x mod y,  5%%2的结果为1], x%/%y  [整数除法,5% / %2 结果为2], ^或 ** 求幂 如下示例数据,在对象中增加平均.合计变量(场景不大合适,主要为了说明问题) 有多种方式来实现新增变量的处理,推荐使用 transform 示例代码如下: > mydata <- transform(mydata,avg = (age + weight)/

数据结构用于存储数据,不同的数据结构对应不同的操作方法,对应不同的分析目的,应选择合适的数据结构.在处理数据时,为了便于检查数据对象,可以通过函数attributes(x)来查看数据对象的属性,str(x)函数用于查看R对象的内部结构,通过print(x)函数,显示数据对象存储的内容,该函数把数据打印到控制台上,另外,RStudio提供了一个可视化查看数据的函数View(x). 一,处理数据的函数 标量通常是常量,每一个标量都有特定的数据类型,常用的数据类型是数值类型,字符类型,逻辑类型和日期类

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

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 in Nutshell 前言 例子(nutshell包) 本书中的例子包括在nutshell的R包中,使用数据,需加载nutshell包 install.packages("nutshell") 第一部分:基础 第一章 批处理(Batch Mode) R provides a way to run a large set of commands in sequence and save the results to a file. 以batch mode运行R的一种方式是:使用系统

6. 数据转换 本章主要讲述apply系列函数:apply.lapply.sapply.tapply.mapply,以及姊妹函数by.split.适用于批量处理数据,而不许循环. 6.1 向量分组 用因子(分组因子)来标识元素的不同组: > groups <—split(x, f)             //x<—c(40,29,39),f<—factor(c(“A”,”B”,”A”)) 返回的是一个向量列表,列表中每个向量包含属于同一组的元素 > groups <—

R语言学习笔记:日期处理 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. a

第四章:基本数据管理 一 贯穿整章的示例 二 变量的创建.重编码和重命名 三 日期值与缺失值 四 数据类型和类型转换 五 数据集的排序.合并与取子集 一 贯穿整章的示例(leadership)  ,,,,) > date<-c("10/24/08","10/28/08","10/1/08","10/12/08","5/1/09") > country<-c("us"

1,日期类型 日期类型比较特殊,日期值通常以字符串的形式输入到R中,然后使用as.Date()函数转换为以数值形式存储的日期变量 mydate <- as.Date("2019-01-13") 输入参数可以自定义日期的输入格式: %d:数字表示的天(0-31) %a:缩写的星期名(Mon.Tue.Wed.Thur.Fri.Sat.Sun) %m:月份(00.01.02等) %b:缩写的月份(Jan.Feb.Mar等) %B:英语月份(January.February .March

模块,用一砣代码实现了某个功能的代码集合. 类似于函数式编程和面向过程编程,函数式编程则完成一个功能,其他代码用来调用即可,提供了代码的重用性和代码间的耦合.而对于一个复杂的功能来,可能需要多个函数才能完成(函数又可以在不同的.py文件中),n个 .py 文件组成的代码集合就称为模块. 如:os 是系统相关的模块:file是文件操作相关的模块 模块分为三种: 自定义模块,文件或文件夹 内置模块 开源模块 一 第三方模块安装 # python 安装第三方模块 # 加入环境变量 : 右键计算机---

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

本文主要参考:来自segmentfault上的FinanceR的专栏 https://segmentfault.com/a/1190000004580610 并自己对生疏不解之处做了补充和注释. 当然,况客的R SDK的强大之处在于,你注册账号,进入网站的控制台后,会直接在浏览器模拟出一个RStudio的页面,可以直接运行操作,还可以设置. 而对于的qutke包,托管于github,所谓的API,应当就是指这个包的用法. 每个人会分配一个私钥.   个人感觉,现在他仅仅是提供了一个浏览器平台,以

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

1.清屏 Ctrl + L 2.退出 q() 3.设置工作空间 getwd() setwd('D:\\Program Files\\RStudio\\workspace') 4.显档当前工作目录下的文件列表 list.files() choose.dir() dir("D:\\Program Files\\RStudio\\workspace", full.names=T, all.files=T, recursive=T) 5.安装包 install.packages("g

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

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

4.2 创建新变量 几个运算符: ^或**:求幂 x%%y:求余 x%/%y:整数除 4.3 变量的重编码 with(): within():可以修改数据框 4.4 变量重命名 包reshape中有个函数rename,可以改名 rename(df,c(manage='managerID',date='testDate')) 或 names(df)[2]<-'newname' 4.5 缺失值 is.na():检查缺失值,是返回TRUE,否返回FALSE na.rm=TRUE选项可以用,比如 y<