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。 比如年龄段、性别、职位、爱好，星座等。 之所以给其单独列出一个篇幅进行讲解，除了其在数据结构中的特殊地位之外，在数据可视化和数据分析与建模过程中，因子变量往往也承担中描述某一事物重要维度特征的作用，其意义非同寻常，无论是在数据处理过程中还是后期的分析与建模，都不容忽视。 通常意义上，按照其所描述的维度实际意义，因子变量一般又可细分为无序因
任何数据分析的第一步都是按照所需要的格式创建数据集。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。
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。因子（factor)是R语言中比较特殊的一个数据类型， 它是一个用于存储类别的类型，举个例子，从性别上，可以把人分为：男人和女人，从年龄上划分，又可以把人分为：未成年人（<18岁），成年人（>=18）。R把表示分类的数据称为因子，因子的行为有时像字符串，有时像整数。因子是一个向量，通常情况下，每个元素都是字符类型，也有其他数据类型的元素。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，这是因子的约束，是语法上的规则。
R语言 控制流：for、while、ifelse和自定义函数function|第5讲
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。
R中缺失值以NA表示，判断数据是否存在缺失值的函数有两个，最基本的函数是is.na()它可以应用于向量、数据框等多种对象，返回逻辑值。
计算机语言的学习并不困难，关键是一定要由浅入深的实际操作练习。也许最开始的比较简单，学习者一带而过没有实际操作，之后的进一步学习很可能会陷入不知所云的困境，实际操作所带来的感觉是无法替代的，其价值也是非常重要的。
做生物信息分析，少不了的就是数据，比如转录组的数据，无论是下载的还是测序的，用R进行分析，就必须将这些数据读入，分析的结果，比如一些图，就少不了输出，因此，文件的读写在数据分析中是比较常用的。当然，R除了可以读入文件数据外，也提供了键盘和显示器的接口，比如可以用scan()和readline()函数通过键盘录入数据，可以通过print()函数将结果打印到显示器上，print()在之前的章节中都有用到。
作为投资者，我们常听到的一句话是“不要把鸡蛋放入同一个篮子中”，可见分散投资可以降低风险，但如何选择不同的篮子、每个篮子放多少鸡蛋，便是见仁见智的事情了，量化投资就是解决这些问题的一种工具。
第一自变量h与与第二自变量sex是等长的， 对应元素分别为同一人的身高和性别， tapply()函数分男女两组计算了身高平均值
在进行正式的数据分析之前，通常要对数据进行处理。而读取数据仅仅是最简单的，之后还要进行数据的筛选、排序、转换等。数据框是最方便的数据存储、管理对象。R有很多内置的示例数据集包括向量、矩阵数据框等，可以使用data()进行查看，接下来我们以R内置数据mtcars（32辆汽车在11个指标上的数据）为例进行分析，如下所示：
变量是用于存放数据的容器，我们可以通过变量名获取存储在里面的数据，甚至可以修改，通俗来讲变量就是一个装东西的盒子。
如你所见，直方图上叠加核密度图，专业来说，核密度估计是用于估计随机变量概率密度函数的一种非参数方法。核密度图是用来观察连续型变量分布的有效方法。绘制密度图的方法：
一般的 R 函数只能接受固定类型的数据，例如绘制热图，输入数据必须是数值型向量，数据框则不行，线性回归分析中，输入数据必须为一个数据框。因此，需要熟悉各种数据类型之间的转换。此外，在做数据转换的过程中，还要记住，有些数据只能单方向进行转换，而不能相互转换，例如部分数据框无法转换为数值型矩阵。
学习R会慢慢的发现，数据的前期准备通常会花费很多的时间，从最基础的开始学，后面逐渐使用更便利的工具（R包）解决实际的问题。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说R语言笔记完整版[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!!
1)向量(vector)：用于存储数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组。函数c()用来创建向量：
在数据处理和分析过程中，可能会涉及到数据的聚合操作（可理解为统计汇总），如计算门店每天的营业总额、计算各地区的二手房的平均价格、统计每个消费者在近半年内最后一笔交易时间等。如果基于数据库SQL的语法来解决这些问题，将会显得非常简便，如果没有数据库环境该如何实现类似聚合问题的解决呢？
使用rbind()，操作同cbind() 加和 colSums() 或 rowSums()
R是一种语法非常简单的表达式语言(expression language),大小写敏感。 可以在R 环境下使用的命名字符集依赖于R 所运行的系统和国家(系统的locale 设置),允许数字,字母,“.”,“_”
R的数据结构是数据类型的封装方式，就是怎么把各种数据类型的数据组合起来，储存相同类型的数据的（同质的），储存不同类型的数据的（异质的），
https://r4ds.hadley.nz/data-visualize#visualizing-relationships
同时对数据框的多列执行相同的函数操作经常有用，但是通过拷贝和粘贴的方式进行的话既枯燥就容易产生错误。
一、基本 1.数据管理 vector：向量 numeric：数值型向量 logical：逻辑型向量character；字符型向量 list：列表 data.frame：数据框c：连接为向量或列表 length：求长度 subset：求子集seq，from:to，sequence：等差序列rep：重复 NA：缺失值 NULL：空对象sort，order，unique，rev：排序unlist：展平列表attr，attributes：对象属性mode，typeof：对象存储模式与类型names：对象的名字属
开放数据库连接（Open Database Connectivity，ODBC）是为解决异构数据库间的数据共享而产生的，现已成为WOSA(The Windows Open System Architecture(Windows开放系统体系结构))的主要部分和基于Windows环境的一种数据库访问接口标准ODBC 为异构数据库访问提供统一接口，允许应用程序以SQL 为数据存取标准，存取不同DBMS管理的数据；使应用程序直接操纵DB中的数据，免除随DB的改变而改变。用ODBC 可以访问各类计算机上的DB文件，甚至访问如Excel 表和ASCI I数据文件这类非数据库对象。
input函数有一个返回值，这个返回值就是输入的值，返回值的类型是string，我们现在可以理解为文本类型，就是根据用户输入的字符构成的一串文本。
这个包以一种统一的规范更高效地处理数据框。dplyr 包里处理数据框的所有函数的第一个参数都是数据框名。
R是一种语法非常简单的表达式语言(expression language),大小写敏感。可以在R环境下使用的命名字符集依赖于R所运行的系统和国家(系统的locale 设置)、允许数字、字母、“.”和“_”
在计算机中，不同的数据所需占用的存储空间是不同的，为了便于把数据分成所需内存大小不同的数据，充分利用存储空间，于是定义了不同的数据类型。
我看了看，大概是提问的小伙伴自己没搞清楚自己想要什么，他自己给出来了一个非常丑陋的解决方案， 他实现如下：
好的书籍是人类进步的阶梯，但有些人却找不到优秀的阶梯，为此我们开设了书籍翻译这个栏目，作为你学习之路的指路明灯；分享国内外优秀书籍，弘扬分享精神，做一个知识的传播者。
Pandas是Python数据分析处理的核心第三方库，它使用二维数组形式，类似Excel表格，并封装了很多实用的函数方法，让你可以轻松地对数据集进行各种操作。
生信技能树-数据挖掘课程笔记 数据类型 数值型 (numeric) 1.1 2 30 字符型 (character) "a" "bb" "ccc" 逻辑型 (logical) TRUE T FLASE F NA 变量赋值 string = "hello,world" string <- "hello,word" 比较运算 比较运算的返回值是逻辑值TURE 、FALSE > 大于 < 小于 >=小于等于 >=大于等于 == 等于 !=不等于 注意区分赋值= 与逻辑值判断的等于== 逻辑值关系 &有一者
在《从零开始学Python【37】--朴素贝叶斯模型（理论部分）》中我们详细介绍了朴素贝叶斯算法的基本概念和理论知识，在这一期我们继续介绍该算法的实战案例。将会对高斯贝叶斯、多项式贝叶斯和伯努利贝叶斯三种分类器案例的做实战讲解。希望通过这部分内容的讲解，能够使读者对贝叶斯算法有一个较深的理解（文末有数据和源代码的下载链接）。
本文为你介绍线性回归分析。 通常在现实应用中，我们需要去理解一个变量是如何被一些其他变量所决定的。 回答这样的问题，需要我们去建立一个模型。一个模型就是一个公式之中，一个因变量（dependent variable）(需要预测的值)会随着一个或多个数值型的自变量（independent variable）（预测变量）而改变的。我们能够构建的最简单的模型之一就是线性模型，我们可以假设因变量和自变量间是线性的关系。回归分方法可用于预测数值型数据以及量化预测结果与其预测变量之间关系的大小及强度。本文将介绍如何将回
机器学习的研究领域是发明计算机算法，把数据转变为智能行为。机器学习和数据挖掘的区别可能是机器学习侧重于执行一个已知的任务，而数据发掘是在大数据中寻找有价值的东西。 机器学习一般步骤 收集数据，将数据转化为适合分析的电子数据 探索和准备数据，机器学习中许多时间花费在数据探索中，它要学习更多的数据信息，识别它们的微小差异 基于数据训练模型，根据你要学习什么的设想，选择你要使用的一种或多种算法 评价模型的性能，需要依据一定的检验标准 改进模型的性能，有时候需要利用更高级的方法，有时候需要更换模型 机器学习算法
python3.8.5下载地址： 64位：https://www.python.org/ftp/python/3.8.5/python-3.8.5-amd64.exe 32位：https://www.python.org/ftp/python/3.8.5/python-3.8.5.exe 安装： 下载后双击安装，注意区分32位和64位系统 注意：安装时“Add Python 3.8.5 to PATH”前面打勾，其他建议默认安装 2020最新零基础Python 链接：https://pan.baidu.c
本文结合R语言，展示了异常检测的案例，主要内容如下： （1）单变量的异常检测 （2）使用LOF（local outlier factor，局部异常因子）进行异常检测 （3）通过聚类进行异常检测 （4）对时间序列进行异常检测 单变量异常检测 本部分展示了一个单变量异常检测的例子，并且演示了如何将这种方法应用在多元数据上。在该例中，单变量异常检测通过boxplot.stats()函数实现，并且返回产生箱线图的统计量。在返回的结果中，有一个部分是out，它结出了异常值的列表。更明确点，它列出了位于极值之外的胡须。
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。
你遇到过特征超过1000个的数据集吗？超过5万个的呢？我遇到过。降维是一个非常具有挑战性的任务，尤其是当你不知道该从哪里开始的时候。拥有这么多变量既是一个恩惠——数据量越大，分析结果越可信；也是一种诅咒——你真的会感到一片茫然，无从下手。
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。
翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库，专用于存储和处理大型矩阵，相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多，是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习，可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层：从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度： 1.导入模块numpy并以np作为别名，查看其版本 难度：1 问题：导入模块num
个人理解，向量是有方向的，由大于等于2个元素构成的数据类型。也就是说，向量的所有元素必须属于同种模式（mode），或数据类型（见1.2），比如数值型，字符型等。其类型可以用typeof()查看。 标量只含有一个元素，在R中没有0维度或标量类型。单独的数字或字符串本质是一元向量。
这一节话不多说，这一期直接进入主题，开始介绍R中的数据结构。这是学习R语言强大的统计分析功能的基础。R中自带了大量的数据集供大家在学习中联系。在开始介绍数据结构之前，先简单介绍以下如何查看及使用这些数据集，之后在介绍数据结构时，也会大量使用到这些数据集。
这篇文章讲述的是R语言中关于数据框的相关知识。希望这篇R语言文章对您有所帮助！如果您有想学习的知识或建议，可以给作者留言~
上一节主要学习了利用python写第一个程序，学会使用了print函数进行输出。本节知识主要开始介绍输出与输入的方法。
我是一个在教育留学行业8年的老兵，受疫情的影响留学行业受挫严重，让我也不得不积极寻找新的职业出路。虽然我本身是留学行业，但对数据分析一直有浓厚的兴趣，日常工作中也会做一些数据的复盘分析项目。加上我在留学行业对于各专业的通透了解，自2016年起，在各国新兴的专业–商业分析、数据科学都是基于大数据分析的专业，受到留学生的火爆欢迎，可见各行各业对于数据分析的人才缺口比较大，所以数据分析被我作为跨领域/转岗的首选。对于已到而立之年的我，这是一个重要的转折点，所以我要反复对比课程内容选择最好的，在7月中旬接触刚拉勾教育的小静老师后，她给我详细介绍了数据分析实战训练营训练营的情况，但我并没有在一开始就直接作出决定。除了拉勾教育之外，我还同时对比了另外几个同期要开设的数据分析训练营的课程，但对比完之后，基于以下几点，我最终付费报名了拉勾教育的数据分析实战训练营：
接下来示例中，我们绘制一项探索类风湿性关节炎新疗法研究的结果。数据已经包含在随vcd包分发的Arthritis数据框中。（请确保在使用前已经安装vcd包，使用命令install.packages("vcd")）
编译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | 周翔 注：Pandas(Python Data Analysis Library) 是基于 NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。此外，Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。 相比较于 Numpy，Pandas 使用一个二维的数据结构 DataFrame 来表示表格式的数据， 可以存储混合的数据结构，同时使用 NaN 来表示缺失的数据，而不用像 Numpy 一样要手工处理
本文长度为8619字，建议阅读15分钟 本文为你介绍线性回归分析。 通常在现实应用中，我们需要去理解一个变量是如何被一些其他变量所决定的。 回答这样的问题，需要我们去建立一个模型。一个模型就是一个公式之中，一个因变量（dependent variable）(需要预测的值)会随着一个或多个数值型的自变量（independent variable）（预测变量）而改变的。我们能够构建的最简单的模型之一就是线性模型，我们可以假设因变量和自变量间是线性的关系。回归分方法可用于预测数值型数据以及量化预测结果与其预测
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