周末要去南京讲一场单细胞的线下课，我讲R语言部分。因为做了单细胞方向的定制，所以要重新备课啦。趁娃睡了一直搞，猛地一抬头一点半了。过点儿了我去。今天也是猛地一抬头十一点半了。...用方括号取子集的方法，输出tip数据框的sex列。...可以用行名或逻辑值（.loc ）或行索引（.iloc ）对行进取子集，索引依然从0开始。...按照逻辑值取子集的话，.loc可以写也可以不写。...如果按照逻辑值取子集，向 .loc 传递一个布尔表达式，并且将返回与布尔表达式匹配的所有行。 使用多个条件时，可以分别对 'and' 和 'or' 使用 & 或 | 运算符。
查看R的数据结构 从数据结构中对数据进行子集化。...1.将数据读入R 无论要执行的R中的具体分析是什么，通常都需要导入数据用于分析。...我们使用的R中的函数将取决于我们引入的数据文件的类型（例如文本，Stata，SPSS，SAS，Excel等）以及该文件中的数据如何分开或分隔。下表列出了可用于从常见文件格式导入数据的函数。...2.检查数据结构 R有很多基本函数可用于检查数据并对其进行汇总。以测试数据metadata为例。 输入变量名metadata，回车来查看数据框; 变量中包含样本信息。...R索引从1开始。编程语言如Fortran，MATLAB和R从1开始计数，符合人类的思维模式。C系列中的语言（包括C ++，Java，Perl和Python）从0开始计算，因为这对计算机来说更简单。
学习目标 演示如何从现有的数据结构中取子集，合并及创建新数据集。 导出数据表和图以供在R环境以外使用。...关键是要写逗号，让R知道你正在访问二维数据结构： metadata[3, ] # vector containing all elements in the 3rd row 如果从数据框中选择特定列...metadata$replicate > 1) metadata[idx, ] 将此输出保存到变量： sub_meta <- metadata[idx, ] ---- 练习 metadata数据框取子集...---- 注意：有更简单的方法可以使用逻辑表达式对数据帧进行子集化，包括filter()和subset()函数。这些函数将返回逻辑表达式为TRUE的数据帧的行，允许我们在一个步骤中对数据进行子集化。...R函数进行数据处理。
R语言数据管理之数据集取子集 在做任何数据分析的第一步，是根据个人需求创建数据集，存储数据的结构是多样的，包括向量，矩阵、数据框、因子以及列表等。...其实，以上几个R语言的独特术语，在C++中也会经常用到，导致很多人都会误认为自己很熟悉了，然而在实际的应用中，却经常出现错误。...最近在处理一波量大的数据，在运行程序的过程中，因为前期数据处理错误却出现各种bug，经过检查数据集发现是数据管理的问题，为了巩固R语言的基本数据管理，特地重新基础知识。...，学R的初心就是为了绘制实验过程产生的数据图，然而随着深度学习，会发现，R语言的数据分析也很重要，常常会在绘制图形的过程中，因为数据框中存在格式不统一，字符或者缺失值等原因导致绘图失败。...对于非数学专业又喜欢R语言的人来说，学R之路漫漫其修远，没有极客基因是不行的，打好基础是进阶的前提！
(tm) #包xts sm = as.timeSeries(tm) #包timeSeries #判断是否为规则时间序列 is.regular(x) #排序 zoo()和xts()会强制变换为正序（按照时间名称...按照升序排列 timeSeries把重复部分放置在尾部； #行合并和列合并 #都是按照列名进行合并，列名不同的部分用NA代替 cbind() rbind() merge() 列合并 #取子集 xts()...tsdiag(m1) #对估计进行诊断，判断残差是否为白噪声 summary(m1) r=m1$residuals #用r来保存残差 Box.test(r,type=”Ljung-Box”,lag=6,...resid(fit) summary(fit) pacf(r^2) acf(r) acf(r^2) AutocorTest(r) #残差是否存在序列相关 ArchTest(r) #是否存在ARCH效应...fit1) #协整检验 fit=arima(b[,2],xreg=b[,1],method=”CSS”) r=resid(fit) summary(ur.df(r,type=”drift”,lag=1)
model <- lm(mpg ~ disp + hp + wt + qsec, data = mtcars) k <- ols_all_subset(model) plot(k) 最佳子集回归 选择在满足一些明确的客观标准时做得最好的预测变量的子集...---- 点击标题查阅往期内容 R语言多元逐步回归模型分析房价和葡萄酒价格：选择最合适的预测变量 R语言逐步多元回归模型分析长鼻鱼密度影响因素 R语言特征选择——逐步回归 r语言中对LASSO回归，Ridge...岭回归和弹性网络Elastic Net模型实现 回归分析与相关分析的区别和联系 R语言分位数回归预测筛选有上升潜力的股票 R语言实现LASSO回归——自己编写LASSO回归算法 R语言泊松Poisson...回归模型预测人口死亡率和期望寿命 R语言时间序列TAR阈值自回归模型 R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者的数量 R语言分位数回归Quantile Regression分析租房价格...R语言用Garch模型和回归模型对股票价格分析 R语言广义线性模型GLM、多项式回归和广义可加模型GAM预测泰坦尼克号幸存者 R语言分段回归数据数据分析案例报告 R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析
R中针对高频数据的添加包highfrequency，用于组织高频数据， 高频数据的清理、整理，高频数据的汇总，使用高频数据建立相关模型 都非常方便。...因此对于原始数据，我们可以整理成sample数据的格式，然后使用xts包先将其转换成xts格式。...对于列数据间分隔建议使用tab制表符，否则在r读取的过程中会将时间的日期时间识别为两列。...这样就做好了可以进行转换xts格式的原始数据 library(xts) Data.xts xts(sample_tdataraw， descr='my new xts object')...这样xts格式的数据便可以继续使用 highfrequency包中的其他函数进行分析了。
初识R语言支持的数据类型 1.1 向量 Vector : c() 1.2 矩阵 Matrix: matrix() 1.3 数据框 DataFrame: data.frame() 1.4 时间序列 XTS...data.frame() 时间序列 XTS: xts() 因子Factor：factor（补充） ?...: xts() ?...http://blog.fens.me/r-xts/ 2.查看数据概况 > data(iris) > head(iris,10) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length...列重新计算为(Temp - 32) / 1.8 mutate(airquality, new = -Ozone, Temp = (Temp - 32) / 1.8) #方法三：subset筛选变量服从某值的子集
p=25180 时间序列分析 对于时间序列分析，有两种数据格式： ts （时间序列）和 xts （可扩展时间序列）。前者不需要时间戳，可以直接从向量转换。...请注意， ts 与 xts类似， 但没有日期和时间。 df <- ts(df) df 可扩展的时间序列数据xts 要处理高频数据（分秒），我们需要包 xts。...该包定义可扩展时间序列 ( xts ) 对象。 以下代码安装并加载 xts 包。...library(xts) 考虑我们的可扩展时间序列的以下数据 date time price 现在我们准备定义 xts 对象。...plot R 有一个方便的函数来 autofit() 拟合ARIMA 模型的参数。 现在寻找最好的 ARIMA 模型了。 autoarma 时间序列模型的一项重要功能是预测。
前言 昨天写的[[102-R数据整理12-缺失值的高级处理：用mice进行多重填补]]，后台收到了一位朋友有意思的反馈。...是我的取子集操作出了问题吗？亦或是，sample 函数有什么魔法？ 一起来探索一下吧。...再查看一下summary： > summary(my_data) Ozone Solar.R Wind Min....用小样本继续测试 那么，会不会是我本身取子集的方式出了问题呢？对小样本的sample 与直接获得sample 指定种子结果，分别测试一下。...尝试拆解赋值过程 如果并不赋值，直接取子集呢？
acf(abs((R_i)) ? 有规律的模式非常明显，大约每 390 个周期（1 天）重复一次，并显示出开盘和收盘时的波动性增加。...估算 模型要求用户传递一个xts对象，即所考虑时期的数据的预测日方差。...(df\[, 'Sigma'\]) #现在估计日内模型 spec( list(model = 'mcsGARCH')) # DailyVar是预测日方差的必要xts对象 fit(data = R, spec...n = length(index(R_d\['2008-01-01/2008-03-01'\])) roll(spec, data = R, refit.window = 'moving') ?...VaR = xts(roll@forecast$VaR\[,1\], D)) ?
p=30914原文出处：拓端数据部落公众号我们正和一位朋友讨论如何在R软件中用GLM模型处理全国的气候数据。本文获取了全国的2021年全国的气候数据。...全子集回归来选出最优的模型全子集回归,即基于全模型获得可能的模型子集,并根据AIC值等对子集排序以从中获取最优子集。...----最受欢迎的见解1.R语言多元Logistic逻辑回归 应用案例2.面板平滑转移回归(PSTR)分析案例实现3.matlab中的偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）4.R语言泊松Poisson...回归模型分析案例5.R语言回归中的Hosmer-Lemeshow拟合优度检验6.r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和Elastic Net模型实现7.在R语言中实现Logistic逻辑回归8.python...用线性回归预测股票价格9.R语言如何在生存分析与Cox回归中计算IDI，NRI指标
全子集回归来选出最优的模型 全子集回归,即基于全模型获得可能的模型子集,并根据AIC值等对子集排序以从中获取最优子集。...（固定效应&随机效应）和交互可视化3案例 R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据 R语言 线性混合效应模型实战案例 R语言混合效应逻辑回归（mixed...effects logistic）模型分析肺癌数据 R语言如何用潜类别混合效应模型（LCMM）分析抑郁症状 R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究 R语言建立和可视化混合效应模型...mixed effect model R语言LME4混合效应模型研究教师的受欢迎程度 R语言 线性混合效应模型实战案例 R语言用Rshiny探索lme4广义线性混合模型（GLMM）和线性混合模型（...LMM） R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究 R语言如何解决线性混合模型中畸形拟合(Singular fit)的问题 基于R语言的lmer混合线性回归模型 R语言用WinBUGS
概述 和Python计算环境中的tushare包一样，在R中我们使用quantmod包接入第三方数据源，实现自定义量化分析平台的构建。...原理 分析底层数据结构后，我们知道quantmod包读取后的数据格式是 xts 和 zoo，我们只需要将csv文件按一定的格式读取到内存后再进行相应变换，quantmod强大的分析和作图能力就可以为我们所用...zoo本身是一种时间序列格式，而xts则是在这基础上一种时间序列格式的加强版。在读取csv的时候，我们需要用首行确定header。在转化为zoo时，我们则需要首列来确定时间序列对应的时间。...最后通过xts转化为可以被quantmod识别的xts时间序列对象。...零延迟指数移动平均线 ZLEMA addZLEMA 参考资料 quantmod官方文档 GitHub地址：https：//github.com/harryprince Harry Zhu，擅长用Python和R进行数据建模
指定破解结果的输出格式id,默认是3 --username 忽略hash文件中的指定的用户名,在破解linux系统用户密码hash可能会用到 --remove 删除已被破解成功的hash -r...| Raw Hash 600 | BLAKE2b-512 | Raw Hash 11700 | GOST R...34.11-2012 (Streebog) 256-bit, big-endian | Raw Hash 11800 | GOST R 34.11-2012 (Streebog) 512-bit,...big-endian | Raw Hash 6900 | GOST R 34.11-94 | Raw Hash 5100 |...RIPEMD160 + XTS 1536 bit + boot-mode | Full-Disk Encryption (FDE) 13751 | VeraCrypt SHA256 + XTS
p=13971 R语言提供了丰富的功能，可用于绘制R中的时间序列数据。 包括： 自动绘制 xts 时间序列对象（或任何可转换为xts的对象）的图。...与常规R图一样（通过RStudio Viewer）在R控制台上使用。 无缝嵌入到 R Markdown 文档和 Shiny Web应用程序中。...安装 可以在R控制台，R Markdown文档和Shiny应用程序中使用折线图。
/cts-tradefed 选择CTS测试脚本 ⑩run cts –plan CTS 3、把失败项继续执行的方法如下： ①先输入“l r”查询ID号 ②run cts –continue-session...这里的ID号要对应当前的文件夹 4、或者将失败项和未执行项新建成一个plan,命令为：add derivedplan –plan (plan_name/自定义一个计划名) –session ID -r...的预置条件和CTS的是基本一样的，等测试机设置好后在PC端按以下步骤操作： ①ls ②cd android_sdk_linux4.4 ③ls ④cd GTS 2.1 ⑤ls ⑥cd android-xts.../xts-tradefed ⑪ run xts –plan XTS（GTS4,0的运行命令为：run gts –plan GTS） 6、GTS替换失败项与执行失败项和CTS都是一样的道理，具体路径是...android_sdk_linux4.4——GTS 2.1——Android-cts——repository——results 7、复测时输入”l r”查询ID号 8、run xts –continue-session
p=13971 R语言提供了丰富的功能，可用于绘制R中的时间序列数据。 包括： 自动绘制 xts 时间序列对象（或任何可转换为xts的对象）的图。...与常规R图一样（通过RStudio Viewer）在R控制台上使用。 无缝嵌入到 R Markdown 文档和 Shiny Web应用程序中。...安装 可以在R控制台，R Markdown文档和Shiny应用程序中使用折线图。...：如何、创建具有精美动画的图 2.R语言生存分析可视化分析 3.Python数据可视化-seaborn Iris鸢尾花数据 4.r语言对布丰投针（蒲丰投针）实验进行模拟和动态 5.R语言生存分析数据分析可视化案例...6.r语言数据可视化分析案例：探索brfss数据数据分析 7.R语言动态可视化：制作历史全球平均温度的累积动态折线图动画gif视频图 8.R语言高维数据的主成分pca、 t-SNE算法降维与可视化分析案例报告
你还须确保你已安装以下几个包：quantmod、xts、roxygen2 和 devtools。 5. 从零开始编写你的第一个包 现在让我们开始创建一个简单的包。...例如这个包，我将使用 quantmod、stats 和 xts 包的功能。须另外添加两个字段：Depends and Suggest。...) options("getSymbols.warning4.0"=FALSE) #Importing price data for the givensymbol dataxts...::as.xts(get(quantmod::getSymbols(symbol)))) #Assighning the column names colnames(data) <-c("data.Open...data.Close","data.Volume","data.Adjusted") #Creating lag and lead features ofprice column. data xts
在这篇文章中，我们将介绍流行的ARIMA预测模型，以预测股票的收益，并演示使用R编程的ARIMA建模的逐步过程。 时间序列中的预测模型是什么？...使用R编程构建ARIMA模型 现在，让我们按照解释的步骤在R中构建ARIMA模型。有许多软件包可用于时间序列分析和预测。我们加载相关的R包进行时间序列分析，并从雅虎财经中提取股票数据。...#初始化实际对数收益率的xts对象 Actual_series = xts(0，as.Date("2014-11-25"，"%Y-%m-%d"）） #初始化预测收益序列的数据 fit = arima...rbind(forecasted_series，arima.forecast $ mean [1]） #为预测期创建一系列实际收益 Actual_series = c(Actual_series，xts...---- 本文选自《R语言使用ARIMA模型预测股票收益时间序列》。
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