R语言解法
# R中没有字典概念,故直接创建dataframe/tibble
#> 第一种
df <- data.frame(
"grammer" = c("Python","C","Java","...缺失值处理
题目:检查数据中是否含有任何缺失值
难度:⭐⭐⭐
R解法
# 这个包的结果呈现非常有趣
library(mice)
md.pattern(df)
46
数据转换
题目:将salary列类型转换为浮点数...(col3,col2,everything())
94
数据提取
题目:提取第一列位置在1,10,15的数字
难度:⭐⭐
R语言解法
df[c(1,10,15) + 1,1]
95
数据查找
题目:查找第一列的局部最大值位置...R语言解法
tibble(data = str_glue('{round(df$data * 100,2)}%'))
106
数据查找
题目:查找上一题数据中第3大值的行号
难度:⭐⭐⭐
R语言解法...,我想你已经掌握了处理数据的常用操作,并且在之后的数据分析中碰到相关问题,希望你能够从容的解决!