tidyverse就是Hadley Wickham将自己所写的包整理成了一整套数据处理的方法，包括ggplot2、dplyr、tidyr、readr、purrr、tibble、stringr、forcats。出版有《R for Data Science》（中文版《R数据科学》），这本书详细介绍了tidyverse的使用方法。
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。（本章节为R语言入门第二部分总结篇：数据操作）
作者：张丹(Conan), 程序员Java,R,Javascript 原文：http://blog.fens.me/finance-chase-sell/#comment-4627 久经股市的老股民，通常都会使用一种常见的交易策略，追涨杀跌交易法。追涨杀跌法，是股市操作的一个重要技巧，就是在股市上涨时买入股票，股市下跌时卖出股票。如果操作得当是很好的赢利手段，在中国股市2015年上半年的牛市中，追涨杀跌交易法就是交易神器法门。 目录 什么是追涨杀跌？ 追涨杀跌的建型和实现 模型优化 1. 什么是追涨杀跌？
使用机器学习和过股票价格来预测下一个时期的价格或方向并不是什么新鲜事，它也不会产生任何有意义的预测。在这篇文章中我们将一系列资产的时间序列数据分解成一个简单的分类问题，看看机器学习模型能否更好地预测下一个周期方向。目标和策略是每天投资一项资产。其资产将是机器学习模型最有信心在下一个上升Ť+1期间股价上涨的资产。换句话说，我们对机器学习模型给出最大预测概率的资产进行投资，即给定资产明天将升值。也就是说，如果模型预测在第t天，GOOG的资产将以0.78的预测概率高于之前的收盘价，并且还预测AMZN将以0.53的概率上升，那么我们今天将投资于GOOG。我们每天只投资一项资产，该模型可以扩展到卖空、多资产购买和多周期等。
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#创建新变量并保存到原有数据框 #way 1 d = data.frame(x1=1:4,x2=2:5) d$sum = d$x1+d$x2 #way 2 d= transform(d,sum=x1+x2,meanx=(x1+x2)/2) #变量的重编码 d = within(d,{ x1Less2 = NA x1Less2[x1<=2] = "y" x1Less2[x1>2] = "n" }) #变量的重命名 fix(d) names(d)[c(3,4)] = c("sum
前 言 大多数受欢迎的编程语言都有个共同点——他们都是“开源”。开源是一种分散的开发模式，它基于社区参与。社区成员推动这种编程语言的发展，所得成果向所有人开放。 这些开源语言（如 R、C++、,C#、Java、PHP、Python 和 Ruby 等）不断发展和创新的主要原因就是社区参与。在数据科学中，R 就是最受欢迎的语言之一。它受欢迎的主要原因就是数据科学社区 R 语言使用者的不断贡献和支持。他们贡献的包形成了 R 编程语言的基础。 虽然大家在社区内共享了许多关于如何使用 R 解决问题的教程，但是却较少关
对于dot、scatter、stripchart，这三个图，有啥区别，我也看不懂，也没有相关的资料，后续用到再说吧
包 library(zoo) #时间格式预处理 library(xts) #同上 library(timeSeires) #同上 library(urca) #进行单位根检验 library(tseries) #arma模型 library(fUnitRoots) #进行单位根检验 library(FinTS) #调用其中的自回归检验函数 library(fGarch) #GARCH模型 library(nlme) #调用其中的gls函数 library(fArma) #进行拟合和检验 基本函数 数学函数
作者 张丹（Conan） 来源 http://blog.fens.me Rquant前言最近有读者要求公众号推送几篇关于R语言量化投资的内容。今天推送第一篇。后续我们会推出公众号编辑部更好的原创作品，关于R语言量化投资。 久经股市的老股民，通常都会使用一种常见的交易策略，追涨杀跌交易法。追涨杀跌法，是股市操作的一个重要技巧，就是在股市上涨时买入股票，股市下跌时卖出股票。如果操作得当是很好的赢利手段，在中国股市2015年上半年的牛市中，追涨杀跌交易法就是交易神器法门。 1. 什么是追涨杀跌？ 追涨杀跌是金
整理数据的本质可以归纳为：对数据进行分割（Split），然后应用（Apply）某些处理函数，最后将结果重新组合（Combine）成所需的格式返回，简单描述为：Split - Apply - Combine。plyr包是Hadley Wickham为解决split – apply – combine问题而写的一个包。使用plyr包可以针对不同的数据类型，在一个函数内同时完成split – apply – combine三个步骤。plyr包的主函数是**ply形式的，函数名的第一个字符代表输入数据的类型，第二个字符代表输出数据的类型，其中第一个字符可以是(d、l、a)，第二个字母可以是(d、l、a、_ )，不同的字母表示不同的数据格式，d表示数据框格式，l表示列表，a表示数组，_则表示没有输出。
新媒体管家 大约3年前我开始使用R，起初进展很慢，与我习惯的语言相比，语法更加直观也比较简单，而且需要一段时间才能习惯于细微的差别。我还不清楚语言的力量与社区和各种包的密切关系。 和其他语言（比如Py
先前已经讲过R语言生成测试数据、数据预处理和外部数据输入等内容，但这仅仅是第一步，我们还需要对数据集进行筛选、缺失值处理等操作，以便获得可以应用于建模或者可视化的数据集（变量）。接下来就以鸢尾花测试数据集进行进一步的数据管理和筛选操作。
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，本文为R语言数据处理120题系列完整版本。作者精心挑选120道数据处理中相关操作以习题形式发布，一共涵盖了数据处理、计算、可视化等常用操作，并对部分题目给出了多种解法与注解。动手敲一遍代码一定会让你有所收获！
data.table包提供了一个加强版的data.frame，它运行效率极高，而且能够处理适合内存的大数据集，它使用[]实现了一种自然地数据操作语法。使用下面命令进行安装：
“ 本章节是数据预处理的第一步：了解数据（集）。只有充分了解了数据，我们才能对数据做进一步的预处理和后续深入的分析。”
生信技能树新晋学徒一枚，按照规矩要先经过魔鬼班的推文教程考核，大家近期会看到她在我的指导下分享的学习心得笔记。
我们说RFM模型由R(最近消费时间间隔)、F(消费频次)和M(消费总额)三个指标构成，通过该模型识别出高价值客户。但该模型并不完全适合所有行业，如航空行业，直接使用M指标并不能反映客户的真实价值，因为“长途低等舱”可能没有“短途高等舱”价值高。所以得根据实际行业灵活调整RFM模型的指标，本文就拿航空公司的数据为例，将RFM模型构建成L(入会至当前时间的间隔，反映可能的活跃时长)、R(最近消费时间距当前的间隔，反映当前的活跃状态)、F(乘机次数，反映客户的忠诚度)、M(飞行里程数，反映客户对乘机的依赖性)和C(舱位等级对应的折扣系数，侧面反映客户价值高低)5个指标。下面就利用这5个指标进行客户价值分群的实战：
今天跟大家介绍一款任坤大神写的新包——formattable。 这个包的功能很简单，但是却很具创意性，它颠覆了R语言data.frame数据表的呈现方式，允许在表格内自定义视觉化元素，比如对某一列数据进行字号、颜色、背景、以及图形化处理，整体的版式仍然保留表格的样式，但是已经具有了表和图结合的意味。 关于数据框的呈现方式，R语言内目前较好的自定义呈现方式是谢益辉大神的DT包，可以 将静态表格动态化，进行切片、索引、排序操作。 devtools::install_github("renkun-ken/form
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