问： 假设我有这个脚本： export.bash #!.../usr/bin/env bash export VAR="HELLO, VAR" 当我执行脚本并尝试访问 $VAR 时，我没有得到任何值!...在调用 shell 的上下文中执行脚本: $ cat set-vars1.sh export FOO=BAR $ . set-vars1.sh $ echo $FOO BAR 另一种方法是在脚本中打印设置环境变量的命令...-f 指 shell 函数 -n 从每个(变量)名称中删除 export 属性 -p 显示所有导出变量和函数的列表 ---- 参考： stackoverflow question 16618071...help eval 相关阅读： 用和不用export定义变量的区别 在shell编程中$(cmd) 和 `cmd` 之间有什么区别 ----
因子与因子水平 R语言的数据类型中，因子（Factor）型比较特殊，也让许多初学者感到难以理解。...eg:五个用户月均通话次数分别是（15, 1, 63, 19, 122），存储在变量calls_num中。此时calls_num是一个数值型变量，有五个值，且理论上每个值的取值范围是0到+∞。...如果想将这个变量进行离散化，根据[0,10] , (10,100] ,(100,+∞]将次数划分为低频、中频、高频三个类别，这时便可建立一个因子型变量f_calls_num记录每个用户月均通话次数所在类别...R语言实现 创建因子 R语言中，通过factor()函数建立因子型变量。...删除多余因子水平 在实际应用中，会出现实际取值范围小于因子水平。为了满足特定的运算或提升存储效率，可以使用droplevels()函数删除多余因子水平。
我们想将它传递给 download.file() 并将结果存储在 temp....最后，我们只想要与我们的投资组合数据一致的 FF 因子数据，因此我们 在投资组合返回对象中 按 日期first() 和 last()日期filter()。...CAPM 使用简单的线性回归，而 FF 使用具有许多自变量的多元回归。因此，我们的 3 因子 FF 方程为 lm(R_excess ~ MKT_RF + SMB + HML。...我不想绘制截距，因此会将其从代码流中过滤掉。 我们用errorbar添加置信区间。...因此，市场因素在该模型中占主导地位，而其他两个因素的置信区间为零。 ---- 本文摘选《R语言Fama French (FF) 三因子模型和CAPM多因素扩展模型分析股票市场投资组合风险/收益可视化》
然后，将diabetes和status分别指定为一个普通因子和一个有序型因子。最后，将数据合并为一个数据框。函数str(object)可提供R中某个对象（本例中为数据框）的信息➋。...它显示了连续型变量age的最小值、最大值、均值和各四分位数，并显示了类别型变量diabetes和status（各水平）的频数值。 列表（list）是R的数据类型中最为复杂的一种。...❏ R不提供多行注释或块注释功能。你必须以#作为多行注释每行的开始。出于调试目的，你也可以把想让解释器忽略的代码放到语句if(FALSE){... }中。将FALSE改为TRUE即允许这块代码执行。...❏ R中没有标量。标量以单元素向量的形式出现。 ❏ R中的下标不从0开始，而从1开始。在上述向量中，x[1]的值为8。 ❏ 变量无法被声明。它们在首次被赋值时生成。...在Windows上调用函数edit()的结果如图我已经自主添加了一些数据。单击列的标题，你就可以用编辑器修改变量名和变量类型（数值型、字符型）。你还可以通过单击未使用列的标题来添加新的变量。
「一般模型：」 y = F1 + F2 + x1 + x2 F1, F2为因子，特点是因子，比如不同颜色（红黄绿） x1，x2为协变量，特点是数值，不如初生重，PCA值等数值 ❝协变量是指数字类型的变量...❞ 「GWAS模型中：」 y = x1 + x2 GWAS中只有协变量，所谓的因子，也是协变量的一种 在GWAS分析汇总，因子也是转化为虚拟变量（dummy）放到模型中 实例演示 「举个例子：」 library...「这也是说明了，在GWAS分析中，你以为因子和变量是两个类型，但是在GWAS模型中，他们最后都变为了协变量。」...注意： R中因子第一个强制为0，所以这里在构建dummy变量时，第一列去掉 R中默认是有截距（mu）的，所以再构建dummy变量时，将截距去掉 写到这里，我想到了一句话： ❝当你将方差分析和回归分析看做是一样的东西时...❝无它，在GWAS模型中，都会变为数值协变量。 ❞ 「下一次推文，讲解如何在plink中构建协变量，包括PCA和因子协变量。欢迎继续关注。」
因此按照angel的数值旋转后，左半圆的字体会倒置。...当然也可以按照每类中Species数量的多少，按照比例瓜分360度来设置，类似与上面的angel 四、基于函数要求的数据处理 #分类变量映射的因子化 Groups <- factor(dt.cl.resorted...必须与变量中的值对应，因子水平中没有的变量会被设置成缺失值(NA) 关于x轴的顺序。由于本次数据x轴本身也是分类变量，理论上也要先因子化，才能进行映射画图。...但是画柱状图的时候，默认会将x轴的分类变量自动因子化然后作图。自动因子化的时候，因子水平按照字母顺序排列，因此作图后x轴的顺序是字母顺序。因此需要手动指定因子水平的顺序。...关于因子 因子相当于是给分类变量设置顺序。即因子水平中指定的顺序即为分类变量的顺序。这与分类变量本身在向量中的排列顺序无关。
今天这篇介绍数据类型中因子变量的运用在R语言和Python中的实现。 因子变量是数据结构中用于描述分类事物的一类重要变量。其在现实生活中对应着大量具有实际意义的分类事物。...在统计学中对变量进行了如下四类划分：定类变量、定序变量、定距变量、定比变量。而其中的定类和定比变量就对应着我们今天将要讲解的因子变量（无序因子和有序因子变量）。...以下将分别讲解在R语言和Python中如何生成因子变量、如何将数值型变量转换为因子变量、以及如何对因子变量进行重编码。...import pandas as pd import numpy as np import string 在pandas中的官方在线文档中，给出了pandas因子变量的详细论述，并在适当位置与R语言进行了对比描述...最后做一个小总结： 关于因子变量在R语言和Python中涉及到的操作函数; R语言： 创建因子变量： factor 转换因子变量： as.factor as.numeric(as.character)
这个数据集大概长这样： R数据分析：tableone包的详细使用介绍 现在我想要看看整个数据集的描述性分析，那么我就可以： CreateTableOne(data = pbc) 输出如下： R数据分析：...tableone包的详细使用介绍 看到没，所有的数值变量都给你以均值标准差的形式描述好了，因子变量频数百分比也描述好了，不用你再用什么SPSS一个一个来描述统计了。...等等，问题还是有滴，比如： 数据库中其实有很多变量应该是因子类型的，但是都给整成整数型了 连ID都给描述了，这玩意我不需要 我们来调整一下，比如我论文中只需要描述如下的变量： myVars <- c("...summary(tab2) R数据分析：tableone包的详细使用介绍 R数据分析：tableone包的详细使用介绍 看看看，这个时候对于数值变量，缺失值数量，占比，均值标准差，四分位间距，偏度峰度全部给你...；对于因子变量，缺失值数量，占比，水平数，频率和累计频率都在，要啥有啥。
浏览器很卡顿，把我卡出去了，我没有拿到数据集 在R中，对象（object）是指可以赋值给变量的任何事物，包括常量、数据结构、函数，甚至图形。...在同一个数据框中可以存储不同类型（如数值型、字符型）的变量。数据框将是你用来存储数据集的主要数据结构。 因子（factor）是名义型变量或有序型变量。它们在R中被特殊地存储和处理。...由于不同的列可以包含不同模式（数值型、字符型等）的数据，数据框的概念较矩阵来说更为一般。它与你通常在SAS、SPSS和Stata中看到的数据集类似。数据框将是你在R中最常处理的数据结构。 ?...类别（名义型）变量和有序类别（有序型）变量在R中称为因子（factor）。因子在R中非常重要，因为它决定了数据的分析方式以及如何进行视觉呈现。 ? ? ? $是用来选取一个变量时用的符号 ?...请保证指定的水平与数据中的真实值相匹配，因为任何在数据中出现而未在参数中列举的数据都将被设为缺失值。 数值型变量可以用levels和labels参数来编码成因子。
之前分享过绘制KM曲线R|生存分析（1），诺莫图展示COX结果Nomogram（诺莫图） | Logistic、Cox生存分析结果可视化，本文将简单的介绍如何使用R-survminer包绘制Cox生存分析结果的森林图...（分类变量使用数值表示） 2 森林图优化，调整 1）调整变量名称 LIHC <- within(LIHC, { gender <- factor(gender, labels = c('female...更重要的用途是当分类变量使用1，2... n的数值表示的时候，在图中不会给出分类比较的变量名称，因此需要数值标志的分类变量进行因子转换，然后再绘制。...cpositions = c(0.05, 0.15, 0.35), #前三列距离 fontsize = 1, #字体大小 refLabel = 'reference', #相对变量的数值标签...，也可改为1 noDigits = 3 #保留HR值以及95%CI的小数位数 ) ?
fit<-lm(chl~age,data = datatr) #利用datatr中age为自变量，chl为因变量构建线性回归模型lm newnhanes2[sub,4]<-round(predict...= Solar.R_test) mice::md.pattern(airquality) #knn和bag缺失值插补(利用caret包中的preProcess函数，method参数有多种方式可选) question...question[,-1] str(question) for(i in 1:ncol(question)){ question[,i]<-as.factor(question[,i]) } #批量修改为因子类型...str(question) 举例9：利用KNN算法进行缺失值插补(只能对数值型变量处理) question<-read.csv("data.csv") question<-question[,-1]...利用袋装算法进行缺失值插补(只能对数值型变量处理) question<-read.csv("data.csv") question<-question[,-1] mice::md.pattern(question
主成分分析 在实际生活工作中，往往会出现所搜集的变量之间存在较强相关关系的情况。如果直接利用数据进行分析，不仅会使模型变得复杂，而且会带来多重线性的问题。主成分分析方法提供了解决这一问题的办法。...在这里插入图片描述 因子分析 下面我们做因子分析，做前，我先吹下什么是因子分析： 因子分析(factor analysis)是用少数的不可观察的潜变量表示多数可观察的相关的变量 。...下面是百度百科给因子分析模型定义的，我抄了下。 的一种统计方法，是一种降维技术. 做因子分析的前提是自变量之间有相关关系. 这里的潜变量就是我们所求的因子，自变量是因子 的表征。...在这里插入图片描述 初始因子和Stata的结果一样 ? 在这里插入图片描述 在Stata中我们没有旋转变换， ? 在这里插入图片描述 旋转变换的后的 ? ? 答案是柳州化工，我听说柳州螺蛳粉，五菱。...i]=a2018[0,0] #计算变量X共同度,描述全部公共因子F对变量X_i的总方差所做的贡献，及变量X_i方差中能够被全体因子解释的部分 D2018[i,i]=1-a2018[0,0] #
，在aes()中定义使用geom_形状（）定义一个几何图形,表示数据的几何对象形状：bar-条形图；line-折线图；boxplot-箱线图；point-点对于有缺失值的数据，散点图内没有显示，但有报错...默认值为FALSE，即表示warning;更改为TRUE，即静默warning加一个变量将物种 species作为图例，用不同颜色和形状标识（兼顾色盲群体的需求）geom_point(aes(color...，Visualizing distributions分类变量#绘制条形图检测某一分类变量分布ggplot(penguins, aes(x = species)) + geom_bar()#根据条形的频率依据处理因子函数对条形重新排序...fct_infreq() ：按每个级别的观测值数（最大在前）fct_inseq()：按级别的数值。数值变量数值变量可以是连续的，也可以是离散的。...)第二个图是通过在几何中设置 position = "fill" 创建的相对频率图，对于比较岛屿之间的物种分布更有用，因为它不受岛屿上企鹅数量不相等的影响。
首先，在源变量框中选中需要进行分析的变量，点击右边的箭头符号，将需要的变量调入变量（Variables）栏中（图3）。在本例中，全部8个变量都要用上，故全部调入（图4）。...在Correlation Matrix栏中，选中Coefficients复选项，则会给出原始变量的相关系数矩阵（分析时可参考）；选中Determinant复选项，则会给出相关系数矩阵的行列式，如果希望在...在Display栏中，选中Unrotated factor solution（非旋转因子解）复选项，则在分析结果中给出未经旋转的因子提取结果。...但是，当数据量较大时，25次迭代是不够的，需要改为50次、100次乃至更多。对于本例而言，变量较少，25次迭代足够，故无需改动。设置Scores设置。 ...在Communalities(公因子方差)中，给出了因子载荷阵的初始公因子方差（Initial）和提取公因子方差（Extraction）CommunalitiesInitialExtraction消费支出
R语言 数据结构创建数据集数据集就是由数据构成的一个矩形数组，行表示观测值，列表示变量。...rownames（行名）AdmDate是日期型变量，Age是连续型变量（定量型）Diabates是名义变量，Status是顺序变量，二者都是分类变量，R中称为因子一、向量是用于存储数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组..., TRUE)#逻辑型注意：单个向量中的数据必须拥有相同的类型或模式标量是只含一个元素的向量，eg：a <- 3, g <- "US", h <- TRUE在方括号中给定元素所在位置的数值，我们可以访问向量中的元素...mylist <- list(object1, object2,...)header表示文件是否在第一行包含了变量名的逻辑型变量，sep#分来数据值的分隔符，默认sep=" ", 这表示一个或多个空格、...提取某两列作散点图：plot(iris$Sepal.Length,iris$Sepal.Width)图片脚本的使用和保存：将上面的代码复制到一个新的R脚本中,然后保存到工作目录下，再次打开，后缀是R。
对该图像与x轴包围的面积求积分： 实际情况是x=r/3，x不是自变量r才是真正意义上的自变量。则函数图像变成了： 对该图像与x轴包围的面积求积分： 通过图像判断我们很容易得到G(x)的表达式。...根据条件可得： 所以积分就很容易改写为： 出乎意料的F(r)≠G(r),what wrong?一个简单的变量替换我们做错了。可见简单的问题并不简单。...在公众中回复“定积分变量替换”查看答案。大家可留言告诉我出错在什么地方。再来看另外一个问题： 请问g(t)的具体形式应该是多少？假设f(t)=(10-t)t。...在公总众号中回复“定积分变量替换”可查看答案。 以上是比较简单的变量替换问题。自变量x和δf/δx之间的hard模式变量替换才是真正的重头戏。...物理化学中常有这么一个公式： 该函数的独立变量V不太好使用。我们想将其转换为自变量是p,常量是V的函数形式。已知： 该函数的独立变量V不太好使用。我们想将其转换为自变量是p,常量是V的函数形式。
一、简介 categorical是pandas中对应分类变量的一种数据类型，与R中的因子型变量比较相似，例如性别、血型等等用于表征类别的变量都可以用其来表示，本文就将针对categorical的相关内容及应用进行介绍...二、创建与应用 2.1 基本特性和适用场景 在介绍具体方法之前，我们需要对pandas数据类型中的categorical类型有一个了解，categorical类似R中的因子型变量，可以进行排序操作，...但不可以进行数值运算操作，其顺序在其被定义的时候一同确定，而不是按照数字字母词法排序的顺序，其适用场景有如下几个： 1、具有少数几种可能取值并存在大量重复的字符串字段，利用categorical类型对其转换后可有效节省内存...2.3 应用 categorical型数据主要应用于自定义排序，如下例，我们创建了一个包含字符型变量class和数值型变量value的数据框： import numpy as np df = pd.DataFrame...而通过将class列修改为自己定义的排序方式则得到的结果如下： from pandas.api.types import CategoricalDtype cat = CategoricalDtype(
在 R 中，这个任务包括两个步骤：首先选择一种数据结构来存储数据，然后将数据输入或者导入这个数据结构中。下面介绍 R 中用于存储数据的多种数据结构。...R 的数据结构 在大多数情况下，结构化的数据是一个由很多行和很多列组成的数据集。在 R 中，这种数据集被称为数据框。...名义型变量是没有顺序关系的分类变量，例如人的性别、血型、民族等。而有序型变量是有层级和顺序关系的分类变量，如患者的病情（较差、好转、很好）。名义型变量和有序型变量在 R 中称为因子（factor）。...因子在 R 中非常重要，它决定了数据的展示和分析方式。数据存储时因子经常以整数向量形式存储。所以在进行数据分析之前，经常需要将它们用函数 factor( ) 转换为因子。...因子的属性可以使用函数 levels( ) 查看： levels(sex.f) # 'Male''Female' 改变因子水平的排列顺序 → 改变参考组 在统计模型中，对于因子型变量，R 会将其第一个水平当作参考组
在接下来的时间，我将把掌握、精通这个软件所需的技能学习过程以系列文章的形式发表，记录我的学习过程，供大家参考，一起有效地使用它分析自己的数据。...R可以在CRAN上免费下载，安装过程可以参考我前面的视频教程 1. windows下安装R和Rstudio 2. mac下安装R和Rstudio 3....单细胞数据分析相关R包安装 一、R的使用 R是一种区分大小写的解释型语言。你可以在命令提示符（>）后每次输入并执行一条命令，或者一次性执行写在脚本文件中的一组命令 。 R语句由函数和赋值构成。...可以使用（如矩阵中的）下标记号，亦可直接指定列名，或是使用$符号，如下例： 5、因子 变量可归结为名义型、有序型或连续型变量。名义型变量是没有顺序之分的类别变量。...连续型变量可以呈现为某个范围内的任意值，并同时表示了顺序和数量。年龄Age就是一个连续型变量。 类别（名义型）变量和有序类别（有序型）变量在R中称为因子（factor）。
该包的代码对R语言的文档输出系统有着良好的支持，可以很方便的嵌入knitr/rmarkdown文档中，也能无缝嵌入shiny系统的webapp中，兼容性可称之为逆天。...针对数据地图而言，颜色映射要依据数据类型而定，数值型变量（包含定距变量、定比变量）需要使用连续渐变色进行映射，因子变量（包含分类及有序）需要使用分类色、或者同色系的离散渐变进行颜色映射。...在leaflet函数中对颜色进行了非常精准和高效的分类。 1、用于连续数值的：colorNumeric，colorBin和colorQuantile; 2、用于分类输入，colorFactor。...（其实相当于对数值型变量进行划组，生成有序的因子组，然后以分段因子变量的形式进行颜色映射，但是这个过程在leaflet函数中是自动化完成的，无需我们手工生成新变量，这一点儿是leaflet函数相对于ggplot...colorFactor：这个就是单纯的分类变量（因子或者有序）映射的颜色设置方式。 图例对象： addLegend：是添加图例的图层对象，相当于ggplot中的guilde函数。
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