有针对 R 和 Python 2 种不同的版本。我这里截取教程的第一部分知识，读者阅读之后如果比较感兴趣可以通过 https://ds-r.leovan.tech/ 进行阅读，通过原文下载。
R数据科学-2 是用于清洗数据的工具，如dplyr一样，其中每一列都是变量，每一行都是观察值，并且每个单元格都包含一个值。...“ tidyr”包含用于更改数据集的形状（旋转）和层次结构（嵌套和“取消嵌套”），将深度嵌套的列表转换为矩形数据框（“矩形”）以及从字符串列中提取值的工具。...今天就介绍以下在数据清洗工作时，经常会遇到三个问题： `1. 宽数据变成长数据（ggplot画图常用） 长数据变成宽数据 根据值生成重复列数据 ` 这些都是为数据画图，或者分析做准备工作。...数据长宽转化 创建一个数据df，然后来进行数据长宽转化实例操作。...image.png 宽数据转成长数据，这里使用gather函数，gathe函数涉及三个参数 gather("key", "value", x, y, z) library(tidyverse) # creat
R数据科学（dplyr） 如今数据分析如火如荼，R与Python大行其道。你还在用Excel整理数据么，你还在用spss整理数据么。...数据分析的基础：Data Clean 数据清洗是数据处理的必备工作，而且往往需要花费大量时间去整理，去提取想要的数据，因为画图，报表都需要特定格式的数据。...image.png image.png 1.数据框格式（DataFrame） 一般，我们的excel包括行（col）与列（row），在R语言中，经常对excel操作的对象称之为Dataframe，那么在进行数据查看时候...，R语言可以看到数据结构。...Data Transformation with dplyr : : CHEAT SHEET cankao tibble A Grammar of Data Manipulation • dplyr R
写在前面 上一期我们对《R数据科学》第3.7节进行了内容介绍和习题解答，细心的读者可以发现，这里直接跳转到了5.3节了。原因在于中间各节内容干货较少，也没有习题，所以就跳过了。...分类变量在 R 中通常保存为因子或字符向量，可以使用条形图来显示分类变量的分布： ggplot(data = diamonds) + geom_bar(mapping = aes(x = cut)...我们可以把上述问题作为探寻数据规则的依据，进而对数据进行合理的可视化。...5.3.3 异常值 定义: 异常值是与众不同的观测或者是模式之外的数据点。 出现的可能原因： 数据录入错误；如果数据量比较大，有时很难在直方图上发现异常值。...实际中，钻石的宽度不可能为0毫米，也很少会在32毫米和59毫米，所以根据实际情况，我们可以将这些数据进行剔除。 注意： 实际中，可以对带有异常值和不带异常值的数据分别进行分析。
存在问题：随着数据集规模的不断增加，散点图的用处越来越小，因为数据点开始出现过绘制，并堆积在一片黑色区域中（如上面的散点图所示） 解决方法：使用alpha图形属性添加透明度： ggplot(data =...使用分箱处理 但是对于特别大的数据集使用透明度也不管用了，另一种解决方法是使用分箱。...另一种方法是近似地显示每个分箱中的数据点的数量，此时可以使用cut_number()函数： ggplot(data = smaller, mapping = aes(x = carat, y = price
作者 | SHANKAR DK 译者 | 王强 策划 | 刘燕 本文将从数据科学的角度讨论 R 和 Python，这两种编程语言在处理数据方面的利弊。...在数百种技术工具中，R 和 Python 这两项技术一直在云世界中针锋相对。 在本文中，我们将从数据科学的角度讨论这两种编程语言在处理数据方面的利弊。 R vs Python：为什么会引起争议？...总体而言，从初学者到专业级别，Python 和 R 都是数据科学学习者最喜欢的编程语言。两种编程语言有诸多相似之处，都有着很好的表现。...一方面来说，python 代码易于理解，并且通常能够执行更多的数据科学任务；另一方面，R 代码使用基本的学术语言，易于学习，并且是可视化数据分析工具的最佳选项。 关键区别 该用哪个？...作者的话： Shankar DK（数据科学专业学生）： 尊敬的读者，从本文中，我希望你至少应该了解一些如何根据需要在 Python 和 R 之间做出选择的知识。
现在对数据框使用summarize()进行分组摘要进行介绍。...函数功能：summarize()可以将数据框折叠成一行： summarize(flights, delay = mean(dep_delay, na.rm = TRUE)) #> # A tibble:...1 × 1 #> delay #> #> 1 12.6 如果想要将分析单位从整个数据集更改为单个分组，可以使用group_by()。...例如，如果对按日期分组的一个数据框应用与上面完全相同的代码，那么我们就可以得到每日平均延误时间： by_day <- group_by(flights, year, month, day) summarize...#> #> 1 2013 336776 注意：在循序渐进地进行摘要分析时，使用求和与计数操作是没问题的，但如果想要使用加权平均和方差的话，就要仔细考虑一下，在基于秩的统计数据
这三条线可以表示分布的分散情况，还可以帮助我们明确数据是关于中位数对称的，还是偏向某一侧。 圆点表示落在箱子上下两边 1.5 倍四分位距外的观测，这些离群点就是异常值，因此需要单独绘出。...例如，我们看一下 mpg 数据集中的 class 变量。
/ 60 ) %>% ggplot() + geom_boxplot(mapping = aes(y = sched_dep_time, x = cancelled)) 问题二 在钻石数据集中...然而，由于数据中有大量的点，我将绘制对carat进行分区的箱线图，需要注意的是，装箱宽度的选择很重要，如果宽度太大，就会模糊任何关系;如果宽度太小，箱中的值可能变化太大，无法揭示潜在的趋势： ggplot...问题四 箱线图存在的问题是，在小数据集时代开发而成，对于现在的大数据集会显示出数量极其庞大的异常值。解决这个问题的一种方法是使用字母价值图。...它们对于大型数据集非常有用，因为， 更大的数据集可以给出超过四分位数的精确估计。并且更大的数据集应该有更多的异常值(以绝对值计算)。...我将使用mpg盒图示例，因为这些方法显示单独的点，它们更适合于较小的数据集。
解答 这个问题是数据分析的一个基本问题：成本函数。作为分析人员，我们之所以对航班延误感兴趣，是因为对乘客来说代价高昂。在许多情况下，到达延迟更重要。
但是R能够轻松地连接到诸如MySql, Oracle, Sql server等多种关系数据库并且可以从它们的记录转为R中的数据帧。...一旦数据是在R环境中可用，就变成了正常R数据集，并可以被操纵或使用所有强大包和函数来进行分析。 在本教程中，我们将使用 MySQL 作为参考数据库，用于连接到 R 中。...RMySQL 软件包 R有一个名为“RMySQL”它提供了与 MySQL 数据库之间的本地连接的内置软件包。可以使用下面的命令来安装这个包到 R 的环境。...install.packages("RMySQL") 连接R到MySql 一旦软件包安装，我们创建 R 的连接对象连接到数据库。这需要用户名，密码，数据库名和主机名作为输入。...最后，它被存储为R的数据帧。
功能介绍 大数据时代，我们需要一个强大的软件Runing!!!R语言出现了!!!这里是R语言最好的学习交流平台，包括R语言书籍，R语言课程，R语言程序包使用，教你获取数据，处理数据，做出决策！！...一、什么是数据科学 ? 二、案例 1、制药 什么是药？...（来源：生物文摘 2015-08-25 摘自《数据科学在业界的应用》） PPV课其他精彩文章： ---- 1、回复“干货”查看干货 数据分析师完整知识结构 2、回复“答案”查看大数据Hadoop...知识无极限 6、回复“啤酒”查看数据挖掘关联注明案例-啤酒喝尿布 7、回复“栋察”查看大数据栋察——大数据时代的历史机遇连载 8、回复“数据咖”查看数据咖——PPV课数据爱好者俱乐部省分会会长招募 9、...专注大数据行业人才的培养。每日一课，大数据（EXCEL、SAS、SPSS、Hadoop、CDA）视频课程。大数据资讯，每日分享！数据咖—PPV课数据爱好者俱乐部！
《R数据科学》是一本很好的R学习教材，这里给出第三章3.2.4[1]习题解答，仅供参考。如有误，望指正。 问题一 找出满足以下条件的所有航班： a. 到达时间延误 2 小时或更多的航班。 b....##由于数据中时间的表示方式，查找在午夜到早上6点之间起飞的航班变得很复杂。 ##在dep_time中，午夜用2400表示，而不是0。您可以通过检查dep_time的最小值和最大值来验证这一点。...#> [1] FALSE NA & TRUE #> [1] NA NA * 0 #> [1] NA Inf * 0 #> [1] NaN -Inf * 0 #> [1] NaN 参考资料 [1] R数据科学...: https://jrnold.github.io/r4ds-exercise-solutions
作者 Brian Ray 编译 Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 对于想入门数据科学的新手来说，选择学Python还是R语言是一个难题，本文对两种语言进行了比较，希望能帮助你做出选择...我是德勤的数据科学家主管，多年来我一直在使用Python和R语言，并且与Python社区密切合作了15年。本文是我对这两种语言的一些个人看法。 第三种选择 ?...其中超过1/2的包都能用于数据科学。 PyPi中包的数量超过前者的10倍，约有14.1万个包。专门用于科学工程的有3700个。其中有些也可以用于科学，但没有被标记。 在两者中都有重复的情况。...尽管Python包的数量是R的10倍，但数据科学相关的包的数量大致相同。 运行速度 比较DataFrames和Pandas更有意义。...然而，每个精心设计的数据科学项目都为数据科学家留有一些空间，让他们进行实验和学习。重要的是保持开放的心态，拥抱多样性。 最后就我个人而言，我主要使用Python，之后我期待学习更多R的内容。
《R数据科学》是一本很好的R学习教材，小编学习过程中，把作业题做了一下，今天给出第三章3.3[1]习题解答，仅供参考。如有误，可留言。 问题一 如何使用arrange()将缺失值排在最前面？..., #> # air_time , distance , hour , minute , time_hour 参考资料 [1] R数据科学...: https://jrnold.github.io/r4ds-exercise-solutions
今天给大家介绍一个可以读取pdf文件信息的R包pdftools。此包基于Poppler库（https://poppler.freedesktop.org/）进行解析pdf文件。...pdf_file <- file.path(R.home("doc"),"NEWS.pdf") ##基础信息获取 info <-pdf_info(pdf_file) ?...text <-pdf_text(pdf_file) ? data <-pdf_data(pdf_file)##读取pdf中每个文本的坐标及对应的文本 ?...fonts <-pdf_fonts(pdf_file)##字体 files <-pdf_attachments(pdf_file)##附件 toc <-pdf_toc(pdf_file)##获取目录中的标题...pdf_file)##分割pdf的每一页 psubset=pdf_subset(pdf_file,pages=1)#获取pdf文件的指定页面并保存 ###pdf转化为图像 ##单页转化 bitmap
O’Reilly：R语言可以说是最常见的数据编程语言 最后，媒体 O'Reilly 在过去的几年里进行了一次数据科学调查，他们使用调查数据来分析数据科学的趋势。...R 语言是学习数据科学的极佳语言 R 语言成为一门极佳的数据科学语言，在普遍性之外，另一大原因是：它是一门非常好的学习数据科学的语言。...如果你想学习数据科学，R 语言是一个绝佳的选择 最后强调一下，R 是一种学习数据科学的优质语言，因为许多优秀的书籍（以及一些其它的教程）都使用 R 来作为编程语言。...所以，如果你是数据科学的初学者，由于数据科学学习材料的数量和质量所限制，所我认为 R 语言是最好的选择。...如果你想学习数据科学，那么就学习 R 语言吧 你应该记住的是，如果想要学习数据科学，R 是可以说是最好的选择。在人气方面，R 拥有非常高的排名，并且还处于上升趋势。
使用tibble实现简单数据框 tibble是一种简单数据框，它对data.frame的功能进行了一些修改，更易于使用。...本文将介绍tidyverse的核心R包之一——tibble包 创建tibble 使用as_tibble()函数直接将数据转换成tibble形式。...y z #> #> 1 1 1 2 #> 2 2 1 5 #> 3 3 1 10 #> 4 4 1 17 #> 5 5 1 26 可以在 tibble 中使用在 R...：列标题由公式（以 ~ 开头）定义，数据条目以逗号分隔，这样就可以用易读的方式对少量数据进行布局。...将数据全部输出，适合小数据集。 取子集 提取方式相同，但tibble 更严格：它不能进行部分匹配，如果想要访问的列不存在，它会生成一条警告信息。
导读：Python 或 R，这是一个问题。在数据科学工作中，你可能也经常遇到这个选择困难问题。...本文作者Brian Ray基于数十年的Python和R在数据科学领域的使用检验，分享了自己的看法，希望能够帮大家做出更好的选择。...编译：Marcy、浩哥儿、Charlene、云舟 来源：大数据文摘（ID：BigDataDigest） ? 希望这篇文章能帮助那些在数据科学中纠结于选择Python还是R的小伙伴们。...▲只有50%的Python用户同时使用R 上述结果假设所有的R程序员都用R来做“科学与数据研究”，无论程序员水平如何，我们能够确定以上统计分布是真实的。...其中有超过二分之一（大约6千多个）甚至更多的包跟数据科学相关。 PyPi拥有10倍于R的包数量，14.1万个包。其中有3700个包被标记为用于特定的科学工程领域。
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