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)
大型数据集通常是高度结构化的,结构使得我们可以按不同的方式分组,有时候我们需要关注单个组的数据片断,有时需要聚合不同组内的信息,并相互比较。
Hello亲爱的小伙伴们,大猫课堂又回来啦。从今天开始大猫会选择一些Stackoverflow.com上有关R数据处理的问答摘录给大家。这些问题都是在平日的工作中有很高可能性出现并且看似容易实则让人抓狂的问题,在Stackoverflow上他们有着很高的人气。事实上,这些问题也就是你在“看懂一本R的教材”和“成为R大神”之间的距离。大猫除了进行翻译,也会在其中增加一些相关知识点,相信掌握了这些问题,一定会对你的研究工作大有裨益。
R语言 控制流:for、while、ifelse和自定义函数function|第5讲
help() 或者 ? + command 这是学习和使用R最常用到的命令。 help.search() 或者?? 搜索包含制定字串或pattern的命令 R.Version() 查看
假设数据以 tibble 格式保存。数据集如果用于统计与绘图,需要满足一定的格式要求,(Wickham, 2014) 称之为 整洁数据 (tidy data),基本要求是每行一个观测,每列一个变量,每个单元格恰好有一个数据值。这些变量应该是真正的属性,而不是同一属性在不同年、月等时间的值分别放到单独的列。
CBC模式的全称是:Cipher Block Chaining模式(密文分组链接模式)。 在CBC模式中,首先将明文分组与前一个密文分组进行XOR运算,然后再进行加密。
一、玩转字符串 stringr包 图片 1.str_length() 检测字符串长度 x <- "The birch canoe slid on the smooth planks." x ### 1.检测字符串长度 str_length(x) #计算字符串中有多少字符 length(x) #计算向量中元素的个数 图片 图片 2. str_split 字符串拆分 x <- "The birch canoe slid on the smooth planks." x ### 2.字符串拆分 str_sp
A. 事实上,我们在实验中或者调查之后的分析往往希望通过分组比较来获得有统计学意义的结果,因此分组数据在我们平常的工作中更加常见,也更加科学严谨,那么我们就来了解下分组数据的描述。
很久没有更新公众号了,这里大猫的R语言课堂给大家说声抱歉。由于两位作者这半年以来实在是太忙了,捱到了国庆假期,终于抽出时间来更新公众号,在此也祝各位水友双节快乐!!!
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
本文描述了如何 使用R执行主成分分析 ( PCA )。您将学习如何 使用 PCA_预测_ 新的个体和变量坐标。我们还将提供 _PCA 结果_背后的理论。
上期推文我们根据单细胞初探(seurat基础流程)(2021公开课配套笔记)学习并搭建了基本的单细胞转录组下游分析流程,其中很重要的一个知识点就是Seurat对象,熟悉Seurat对象内部结构对我们掌握各个分析究竟是在进行什么样的处理很有帮助。
装袋(bagging)又称自助聚集(bootstrap aggregating),是一种根据均匀概率分布从数据集中重复抽样(有放回的)的技术。每个自助样本集都和原始数据集一样大。由于抽过程是有回放的,因此一些样本可能在同一训练数据集总出现多次,而其它一些却可能被忽略。一般来说,自助样本
今天我们继续做题,由于整个题目按照从易到难排列,所以今天的题目并不会很难。先看一下预览:
数据框函数- 排序arrange()和desc参数、distinct()去重复、mutate()数据框新增列
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。
apply函数族是R语言中数据处理的一组核心函数,通过使用apply函数,我们可以实现对数据的循环、分组、过滤、类型控制等操作。但是,由于在R语言中apply函数与其他语言循环体的处理思路是完全不一样的,所以apply函数族一直是初学者玩不转的一类核心函数。很多R语言新手,写了很多的for循环代码,也不愿意多花点时间把apply函数的使用方法了解清楚,最后把R代码写的跟C似得。
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。
i :代称,比如第一次循环则代表in后面向量的第一个元素;第二次则为第二个元素,直到完成in后面向量里所有元素的循环为止。如in后面的向量有8个元素,则8次循环。
机器学习算法的分类是棘手的,有几种合理的分类,他们可以分为生成/识别,参数/非参数,监督/无监督等。 例如,Scikit-Learn的文档页面通过学习机制对算法进行分组。这产生类别如:1,广义线性模型,2,支持向量机,3,最近邻居法,4,决策树,5,神经网络,等等… 但是,从我们的经验来看,这并不总是算法分组最为实用的方法。那是因为对于应用机器学习,你通常不会想,“今天我要训练一个支持向量机!”相反,你心里通常有一个最终目标,如利用它来预测结果或分类观察。 所以在机器学习中,有一种叫做“没有免费的午餐”的定
机器学习算法的分类是棘手的,有几种合理的分类,他们可以分为生成/识别,参数/非参数,监督/无监督等。 例如,Scikit-Learn的文档页面通过学习机制对算法进行分组。这产生类别如:1,广义线性模型
Robust Variance模块中的函数用于计算线性回归、逻辑回归、多类逻辑回归和Cox比例风险回归的稳健方差(Huber-White估计)。它们可用于计算具有潜在噪声异常值的数据集中数据的差异。此处实现的Huber-White与R模块“sandwich”中的“HC0”三明治操作完全相同。
例如,下面的代码使用 lapply 函数对列表中的每个字符串执行 toupper 函数,将其转换为大写:
混合线性模型,又名多层线性模型(Hierarchical linear model)。它比较适合处理嵌套设计(nested)的实验和调查研究数据
可以使用str_sub()函数来提取字符串的一部分。除了字符串参数外,str_sub() 函数中还 有 start 和 end 参数,它们给出了子串的位置(包括 start 和 end 在内):
本文中我们介绍了决策树和随机森林的概念,并在R语言中用逻辑回归、回归决策树、随机森林进行信用卡违约数据分析(查看文末了解数据获取方式)
对一个数据框 d,用 summary(d) 可以获得每个连续型变量的基本统计量,和每个离散取值变量的频率。以及分类变量的各种类型的统计结果。如:
本文是根据Python数学建模算法与应用这本书中的例程所作的注解,相信书中不懂的地方,你都可以在这里找打答案,建议配合书阅读本文
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
apply函数族是R语言中数据处理的一组核心函数,通过使用apply函数,我们可以实现对数据的循环、分组、过滤、类型控制等操作。但是,由于在R语言中apply函数与其他语言循环体的处理思路是完全不一样的,所以apply函数族一直是使用者玩不转一类核心函数。
重启session(重新打开RStudio、重启R,打开新的session)时需要重新加载R包
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?
例如 y=c("nihaoa 11","niyehaoa 22","zhangsongwen 33")
本文介绍了五种常用的统计分析方法,包括分组分析、分布分析、交叉分析和结构分析,以及相关分析。这些方法可以用于研究数据的不同方面,以了解数据的构成、分布特征和变量间的关系。
本文中我们介绍了决策树和随机森林的概念,并在R语言中用逻辑回归、回归决策树、随机森林进行信用卡违约数据分析(查看文末了解数据获取方式)(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
R语言系列四的第二个部分是对多组连续性数据的处理,分组往往是三组或者三组以上,当然两组数据也可以利用方差分析,但是两组数据还是建议使用t检验。同样多组数据的比较也分为参数法和非参数法,包括这个部分介绍的重点参数法方差分析,以及非参数方法kruskal—Wallis检验。
本文中我们介绍了决策树和随机森林的概念,并在R语言中用逻辑回归、回归决策树、随机森林进行信用卡违约数据分析
mpg hp wt
它显示了定量数据在一个(或多个)分类变量的多个层次上的分布,这些分布可以进行比较。不像箱形图中所有绘图组件都对应于实际数据点,小提琴绘图以基础分布的核密度估计为特征。
到目前为止,R语言的数据操作和基础绘图部分已经讲解完毕,换句话说,大家应该已经能将数据导入R中,并运用各种函数处理数据使其成为可用的格式,然后将数据用各种基础图形展示。完成前面这些步骤之后,我们接下来要探索数据中变量的分布以及各组变量之间的关系。
就可以求出唯一解:X= -984.7667 Y= -61.2 Z= 327.5667 看起来确实有点难度哦!
特征工程对于模型的执行非常重要,即使是具有强大功能的简单模型也可以胜过复杂的算法。实际上,特征工程被认为是决定预测模型成功或失败的最重要因素。特征工程真正归结为机器学习中的人为因素。通过人类的直觉和创造力,您对数据的了解程度可以带来不同。
一直觉得编程能力好的人都会写函数,我对R语言写函数能力比较差,就学了这一章节,拆分如何写函数以及为什么写函数 例如我们看一下这个代码
plot函数中,x和y分别表示所绘图形的横坐标和纵坐标;函数中的...为附加的参数。plot函数默认的使用格式如下:
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,“.”,“_”
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