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。...在学习数据框之前，我们先来认识一些用于存储数据的数据结构：向量、因子、矩阵、数组和列表。 1.1 向量 向量（vector）是用于存储数值型、字符型、逻辑型数据的一维数组。...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
) 5、complete.cases( ) 判断对象中是否数据完全 6、grep（）找出所数据框中元素所在的列值（仅数据框中） 7、assign（）通过变量名的字符串来赋值 8、 split（）根据因子变量拆分数据框...这一函数在去除数据框中缺失值时很有用。...4 5 6 7 8 9 10 8、 split（）根据因子变量拆分数据框/向量 split（x，f）；x 可以为向量或者数据框，f 为对应的因子，函数以列表的形式返回 > x = data.frame...：因子的各水平的名字 nlevels：因子的水平个数 cut：把数值型对象分区间转换为因子 table：交叉频数表 split：按因子分组 aggregate：计算各数据子集的概括统计量 tapply：...cummin：累加、累乘 sort：排序 approx和approx fun：插值 diff：差分 sign：符号函数 18、数组相关 array：建立数组 matrix：生成矩阵 data.matrix：把数据框转换为数值型矩阵
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。...因而原则上来讲，数值型变量可以转换为因子变量，因子变量可以转换为文本型变量，但是以上顺序却是不可逆的（信息含量多的变量可以放弃信息量，转换为信息含量较少的变量类型，但是信息含量较少的变量却无法增加信息含量...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。...除了直接在生成序列或者数据框时生成因子变量之外，也可以通过一个特殊的函数pd.Categorical来完成在序列和数据框中创建因子变量。...无论是序列中还是数据框中的因子变量生成之后，都可以通过以下属性查看其具体的类型、因子类别、以及是否含有顺序。
使用 ggplot2 可视化单个变量的分布&两个或多个变量之间的关系。...：变量（variable）——可以度量的数量、质量或属性行：观测值（data point observation ）——在相似条件下进行的一组测量值，包含不同的变量的多个值表格数据：一组与相应变量和观测值相关联的值变量...：所有企鹅的属性观察值：单个企鹅的所有属性tibbles：tidyverse的特殊数据框查看数据框：glimpse(penguins)（Console输出）View(penguins)（R自带交互框）palmerpenguins...::penguinglimpse(penguins)View(penguins)开始可视化使用ggplot()第一个参数：在图形中使用的数据集第二个参数：mapping:如何将数据集中的变量映射到绘图的视觉属性...，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
在R中对象（object）是指可以赋值给变量（variable）的任何事物，在R语言中使用对象来存储数据也即储存变量，对象类型有标量、向量、矩阵、数组、数据框、列表。...1.2矩阵与数组 矩阵（matrix）是一个二维数组，矩阵内所有元素必须具有相同的模式（数值型、字符型、逻辑型），矩阵可以使用向量、数据框等数据赋值转换，方法如下所示： matrix(vector, nrow...类别（名义型）变量和有序变量在R中称为因子（factor）。...可以看到对于数值变量age会计算最大值、最小值、平均值等，但是对于因子变量，只会计算频数。变量类型不同，在统计中其处理方法也不同（例如RDA、CCA等），结果也不相同。...由于因子的存在，数据分组信息等都可以转换为一个变量，从而使得数据框可以存储远多于矩阵的数据。 1.4列表 列表（list）是R中最复杂的一种数据类型。
在数据分析中，往往会遇到各种复杂的数据处理操作：分组、排序、过滤、转置、填充、移动、合并、分裂、去重、找重、填充等操作。这时候R语言就是一个很好的选择：R可以高效地、优雅地解决数据处理操作。...对于NA值的操作，主要都集中在了过滤操作和填充操作中，因此就不在单独介绍NA值的处理了。...= c(Ozone, Temp)) 4.3 数值分段 数值分段，就是把一个连续型的数值型数据，按区间分割为因子类型的离散型数据。...> x<-1:10;x [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 # 把向量转换为3段因子，分别列出每个值对应因子 > cut(x, 3) [1] (0.991,4] (...分成2步操作，第一步先分成与数据集同样长度的因子，第二步进行分裂，可以把一个大的向量拆分成多个小的向量。
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。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）。...因子具有因子水平（Levels），用于限制因子的元素的取值范围，R强制：因子水平是字符类型，因子的元素只能从因子水平中取值，这意味着，因子的每个元素要么是因子水平中的字符（或转换为其他数据类型），要么是缺失值...通常情况下，在创建数据框变量时，R隐式把数据类型为字符的列创建为因子，这是因为R会把文本类型默认为类别数据，并自动转换为因子。前面我们在讲数据框时，就有提到。...如果x是数据框，那么把数据框中未使用的因子删除。...,c(150,170,190)) [1] (150,170] (170,190] (150,170] Levels: (150,170] (170,190] 8 修改数据框中的因子 一般情况下，数据框中的字符类型的列会转换为因子类型
factor_survey_vector summary a factor 通过summary() 函数了解因子中不同类型变量的数值。...:775.4 比较factor 中的变量 对于有条件关系的因子中的变量，ordinal variables，则会返回一个判断的布尔值。...R lists 一个R的列表包括了各种类型的变量，并将他们放置在同一个列表当中，这些变量可以是矩阵、向量、数据集，甚至是其他的列表。...删除变量 #删除 #删除一个 rm(l) #删除多个 rm(df,m) #删除全部 rm(list = ls()) 删除全部可以帮助我们让脚本里运行的程序不受之前环境中的其他变量影响（放在首行）。...") test[2,] # 2.提取第3行第4列 test[3,4] # 3.求第二列数值的中位数 median(test[,2]) # 4.按照列名，同时提取s1,s3两列。
实际上，它们就是向量，而且可以同时被两个或者更多个索引引用，并且以特有的方式显示出来。 因子（factor）为处理分类数据提供的一种有效方法。...它没有要求所有元素是同一类型，许多时候它本身就是向量和列表类型。列表为统计计算的结果返回提供了一种便利的方法。 数据框（data frame）是和矩阵类似的一种结构。在数据框中，列可以是不同的对象。...可以把数据框看作是一个行表示观测个体并且（可能）同时拥有数值变量和分类变量的`数据矩阵’ 。许多实验数据都可以很好的用数据框描述：处理方式是分类变量而响应值是数值变量。...对于可能属于数据框的列表对象有下面一些限制条件， 分量必须是向量(数值, 字符, 逻辑)，因子，数值矩阵，列表或者其他数据框; 矩阵，列表和数据框为新的数据框提供了尽可能多的变量，因为它们各自拥有列，元素或者变量...; 数值向量，逻辑值，因子保持原有格式，而字符向量会被强制转换成因子并且它的水平就是向量中出现的独立值; 在数据框中以变量形式出现的向量结构必须长度一致，矩阵结构必须有一样的行数.
工欲善其事必先利其器，学习R语言数据分析，第一步自然是R安转。...像矩阵一样，数组中的数据也只能拥有一种数据类型。 4、数据框 数据框可用来存储下图格式，不同的列可以包含不同的数据。数据框是R中最常处理的数据结构。...每一列数据的模式必须唯一，不过你却可以将多个模式的不同列放到一起组成数据框。 访问数据框中元素的方式有若干种。...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）。
而在返回值中，我们可选的行情不仅包括基本的高开低收、成交量、涨跌幅，也包括流通市值、VWAP等数据，应将所有选择返回的项传给field参数。在Notebook中的代码编写如图。 ?...当然，均线价格可以通过收盘价计算出来，但实际上在优矿因子库中已经有了均线因子，可以直接使用。现在的问题就变成了，如何将我们通过行情DataAPI与因子DataAPI调出来的数据合并？...下图中，我们调取了所有A股在2018年1月19日的PE值，然后在DataFrame属性框中写筛选逻辑即可完成过滤。 ?...3 数据探索与数据清洗 通常我们会认为ROE的值约为10%～30%，但实际上在调用所有股票的ROE因子进行分析时，我们发现并不是这么一回事。这里以ROE为例，介绍常用的数据探索方法及数据清洗方式。...标准化永远不会改变数据原始的序数，它做的只是对数值大小的调整。若不看数值的话，则数据的分布并没有变化。 哑变量 除了标准化，我们在进行金融建模时的另一个常用的数据转化方法就是设置哑变量。
；默认情况下分隔符：空格、tab；如果不是其它分隔符，例如“：/”通过SEP来指定； 3) 可以通过list指定读入变量的变量名，同时生成的对象为列表，则可以同时读入字符与数字； 4) skip 从第几行开始读入数据...()函数读取字符型数据时是否转换为因子型变量。...其取值可以是逻辑值向量（必要时可以循环赋值），数值型向量或字符型向量，以控制哪些列不被转换为因子。...注意：可以通过设置参数 colClasses = "character"来阻止所有列转换为因子，包括数值型的列。 （10）na.strings 可选的用于表示缺失值的字符向量。...读取数据时忽略的行数。 （14）check.names 逻辑值。该参数值设置为TRUE时，数据框中的变量名将会被检查，以确保符在语法上是有效的变量名称。 （15）fill 逻辑值。
交集 s 包含了同时出现在 pd 和 exp 中的样本名称。根据交集重新排序表达矩阵和临床信息数据框：exp = exp[, s]重新排列表达矩阵 exp 的列，使其顺序与交集 s 中的样本顺序一致。...超出此范围的数字显示极限颜色 ) # 关于scale的进一步学习：zz.scale.R4.2 解析4.2.1 dat = as.data.frame(t(exp))将表达矩阵 exp 转置后转换为数据框...在差异基因表达分析中，设计矩阵是一个非常重要的步骤。设计矩阵描述了实验设计和样本分组信息，为后续的线性模型拟合提供基础。注：因子变量 GroupGroup 是一个因子变量，表示实验分组。...列唯一的行，同时保留所有其他列。...ids：要处理的数据框。symbol：指定根据哪一列进行去重（这里是 symbol 列）。.keep_all = TRUE：表示在去重时，保留所有列的数据。
R的基本数据类型有数值型（numeric）、字符型（character）、复数型（complex）和逻辑型（logical），对象类型有向量、因子、数组、矩阵、数据框、列表、时间序列。...pairs(data)——数据框各个变量的散布图 coplot(y~x|a+b)——多个变量时的散点图，在a，b（向量或是因子）的划分下的y与x的散点图 scatterplotMatr...排序，多个变量数据框排序，返回数据框序号数。...，）——线性回归模型，“.”代表数据中所有除y列以外的变量，变量可以是名义变量（虚拟变量，k个水平因子，生成k-1个辅助变量（值为0或1）） summary（）——给出建模的诊断信息...是除y以外数据中的所有变量 function（fromula, train, test，...）——特殊参数“..."
并列箱线图进行跨组比较： 箱线图可以展示单个变量或分组变量，使用格式； boxplot（formula，data=dataframe） 其中formula是公式，dataframe是代表数据的数据框，...一个公式为y ~ A，这将为类别型变量A的每个值并列地生成数值型变量y的箱线图。...,names=,col=) 其中x1, x2, ...表绘制的一个或多个数值向量(将为每个向量绘制一幅小提琴图)。...根据每加仑英里数( 最低到最高) 数据 mtcars进行排序，结果保存为数据框 x。数 向量cyl被 转换为一个因子。...一个字符型向量(color)被添加到到了数据框 x中，根据cyl的值，它所含的值为"red"、"blue"或"darkgreen“，此外，各数据点的标签取自数据框的行名（车辆型号），数据点根据气缸数量进行分组
= ggplot2) 去除载入的包ggplot2 detach(package:ggplot2) 列出已载入的包 search() 列出已载入的包中的所有数据集 data() 列出已安装的包中的所有数据集...mode(x) 查看对象x的类型：除了mode里列出的几种类型外，还有整数，矩阵，因子，阵列，数据框，时间序列(integer，matrix，factor，array，data frame，ts)等其他类型...编辑数据框Data > fix(Data) 显示数据框Data的前几行 > head(Data) 列出数据框Data的组成部分 > attribute(Data) 显示数据框Data的变量名 > names...(Data) 显示数据框Data的行名 > row.names(Data) 数据框Data中名为name1的变量 > Data$name1 数据框Data中第i个变量形成的数据框 > Data[i] 合并数据框...D1和D2，需要D1和D2中有至少一个相同的变量 > merge(D1,D2) 与逻辑型数据有关的基本操作 判断是否对象x是数据框 > is.data.frame(x) 判断是否对象x的每个元素都大于a
因子（Factor）： 因子用于存储分类变量，是用于统计分析的离散变量。 这些基础数据结构构成了R语言数据处理和分析的基石，使得R在统计分析和数据科学领域非常强大。...因为并不是所有的考试成绩都是数值，有一些是给A,B,C这样的等级，所以矩阵没办法容纳就需要数据框的。...考试成绩部分是一个数据框，其中包含数值型和因子型（用于存储等级）的数据。选修课程成绩是一个更短的列表，只包含那些选修了美术课程的学生的成绩，未选修的学生成绩用NA表示。...如果列表中的向量长度不相等，直接使用 rbindlist 或者 Reduce 结合 cbind 会遇到困难，因为这些函数通常要求所有向量具有相同的长度以便能够形成一个规则的数据框。...value = v, key = names(mylist)[which(mylist == v)[1]], stringsAsFactors = FALSE) }) # 使用 bind_rows 合并列表中的所有数据框
在分析之前，先将数据集 birthwt 中的分类变量 low、race、smoke、ht 和 ui 转换成因子。...library(epiDisplay) summ(birthwt) 需要注意的是，对于因子型的变量，函数 summ( )把变量的各个水平当作数值计算统计量。...这里 smoke 是一个二分类变量，我们在把它转换成因子时已经为其两个水平定义了标签：“no”和“yes”。...( )同时计算数据框中多个变量的指定统计量。...例如，计算数据框 cont.vars 中各个变量的样本标准差： sapply(cont.vars, sd) 基本包中没有提供计算偏度和峰度的函数，我们可以根据公式自己计算，也可以调用其他包里的函数计算，
tibble 是一种简单数据框，它对传统数据框的功能进行了一些修改，其所提供的简单数据框更易于在 tidyverse 中使用。 多数情况下，我们会交替使用 tibble 和数据框这两个术语。...install.packages('tidyverse') 创建 tibble 因为 tibble 是 tidyverse 的标准功能之一，所以 tidyverse 中几乎所有函数都可以创建 tibble...可以在 tibble 中使用在 R 中无效的变量名称（即不符合语法的名称）作为列名称。例如， 列名称可以不以字母开头，也可以包含特殊字符（如空格）。...tibble： tb <- as_tibble(iris) class(tb) ## [1] "tbl_df" "tbl" "data.frame" tibble 转换为数据框...最后总结 tibble 相对于数据框来说，更简单，但更方便使用，两者的主要区别是： tibble 不能创建行名。 tibble 不能改变输入的类型（例如，不能将字符串转换为因子）、变量的名称。
操作：分析-非参数检验-旧对话框-2个独立样本 6、配对样本非参数检验 配对样本：同一组人群在不同时间采集的两组或多组数据；或者同一组人群不同身体部位采集的两组或多组数据。...检验同一组人群在不同时间、不同部位采集的数据是否有差异。...如果场景中需要对连续变量进行卡方检验，首先需要将连续变量转换为分类变量，如年龄分成70后、80后、90后、00后。....-单变量 如果自变量的取值未收集全，想推导所有的，就放入随机因子，取值收集全的变量或只想了解已知的取值影响，就放入固定因子 协变量：需要加以控制的，或是连续变量 全因子模型：既考虑所有自变量对于因变量直接效应...虚拟变量 原因：分类变量无法参与到回归模型中的加减乘除运算 操作：将原先的分类编码统一转换为0、1数值 回归分析前提 线性趋势：自发量和因发量的关系是线性的，如果不是，则不能采用线性回归奎分析。
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