展开

关键词

R语言行筛选的方法--filter

上篇是数据框中列的筛选(R语言列筛选的方法--select),本次讲解行的筛选,主要是介绍filter函数。 1. 提取effect大于0.1的行 re1 = blup2 %>% filter(effect>0.1) head(re1) 4. re2 = blup2 %>% filter(Type == "vm(Progeny, ainv)",effect <0) head(re2) 5. filter结合其它函数,也可以进行行的筛选。 如果想对ID中,包含ainv的行,进行筛选,可以这样操作: re3 = blup2 %>% filter(str_detect(ID,"ainv")) %>% arrange(-effect) head

1.6K30

R语言日常笔记(1)filter函数

R语言日常笔记(1)filter函数 在处理数据时,过滤数据是最基本的操作之一。 如果想删除一部分无效或者根本不感兴趣的数据。 dplyr有filter()函数来做这样的过滤。 flights %>% select(flight, carrier, origin, dep_delay, dep_delay, arr_delay, air_time)%>% filter 140 10 301 AA LGA -2 8 138 # ... with 327,336 more rows 除了上述的例子,filter 函数目前还有filter_all, filter_at,filter_if三个补充函数,这三个函数使得filter函数更加强大。 filter_all函数(一般用于使用者想对数据集所有列进行筛选操作时) > library(ggplot2) > mtcars %>% + head()

12.6K20
  • 广告
    关闭

    腾讯云618采购季来袭!

    腾讯云618采购季:2核2G云服务器爆品秒杀低至18元!云产品首单0.8折起,企业用户购买域名1元起,还可一键领取6188元代金券,购后抽奖,iPhone、iPad等你拿!

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    R语言入门】R语言环境搭建

    安装完成之后,你将会看到一个朴实无华的图标,没错,这就是 R 语言本尊了。 ? R 语言简单实例 主要工作已经完成,让我们动动小手,优雅的单击(或双击)R Studio 图标,来感受一下R 语言的魅力。 小结 到此为止,R 语言就已经顺利的收入囊中了,恭喜你,又掌握了一门语言(的 Hello world)了。 【此处应有掌声】 接下来,会继续介绍 R 语言的基本用法和其中比较重要的函数使用方法,目标是能使用 R 语言对数据进行初步分析,以便能在生活和工作之中有所应用。 加之在大学时就对数据分析感兴趣,也曾经学过 R 语言,现在算是重温和复习吧。

    19711

    R语言for循环①

    18140

    R语言:图形

    35130

    R语言 总结

    极其简单且更适合 df_data$sold_label = sapply(df_data[, c("units_sold")], myFunc.get_sold_label) df_data PS: 在R语言中 ,不同于其它语言,索引从 1 开始,维度也从 1 开始,所以 第1维度是行 而在Python中,索引从 0 开始,维度也从 0 开始,所以 第0维度 是 行 绘图 散点图 x1 = c(3,2,4,6,5,4 ='',] df_product_color_new Q&A 补充 R语言中的 "因子" 变量类型 factor() x <- c("10", "20", "30", "50") # 10 20 30 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))) 本文作者: yiyun 本文链接: https://moeci.com/posts/分类-数据分析/分类-R语言 /r-notebook/ 版权声明: 本博客所有文章除特别声明外,均采用 BY-NC-SA 许可协议。

    11040

    R语言升级

    因为一个R包让我不得不对电脑的R进行升级,正好整理下整个升级的过程。我们是在Rstudio中进行的升级操作。用到了包installr。 install.MikTeX, install.git,install.git, install.GraphicsMagick,install.ImageMagick, check.for.updates.R, 我们不在此一一介绍,今天主要介绍updateR这个函数: updateR()主要要来升级R软件,升级过程中会遇到下面的一些选项: 会提示当前版本已经后面最新的升级版本: ? 我们设置好后关闭Rstudio,再次打开Rstudio新版本的R就可以用了。 ? 当然,我们如果需要安装github的包的时候,Rtools软件老版本也不再适用,需要下载新版本的Rtools。 下载链接:https://cran.r-project.org/bin/windows/Rtools/。 ? 当然这个包有一个缺陷,暂时还不能完成Linux系统下的R升级。

    1.3K40

    R语言入门

    R语言简介 四十多年前, R 语言的始祖诞生了 , John Chambers 在贝尔实验室中开发出S语言 ,用于快速地进行数据探索, 统计分析和可视化 。 R语言及其生态作为连接现实世界中的数据和数学模型的桥梁,正在社群的努力下一步一步地把这些想法具体化。 让我们进入 R 语言的世界! R语言基本数据结构 下面用 R 的解释器来熟悉一下 R 语言的基本数据结构。 首先让我们先进入 R 环境下 我是在mac操作环境下的,ubuntu的是一样的。 统计之都 : 国内质量最高的统计网站,有一些关于统计和R语言的优秀博客以及与R有关的会议通知。 肖凯博客(需访问外国网站): 很有质感的博客,有大量 R 语言应用的案例。 R 语言实战 : 一本从统计角度介绍 R 语言的书籍 ,较为简单 , 适合快速翻阅。

    1.3K110

    R语言︱画图

    point加点;axis右边坐标轴,mtext右边坐标轴的名称,text给出本文。

    38131

    R语言:循环

    这里介绍五种R语言的循环语法,分别是: for if repeat which while for samples<- c(rep(1:10)) samples ## [1] 1 2 3

    35040

    R语言_基础

    () #列出当前工作空间中的对象 rm(list=ls()) dir() #列出当前目录 dir.create(“c:/myproject”) options() #查看R软件默认选项的设置 "mylife") #保存工作空间到mylife文件中 load("mylife") #载入工作空间 #输入与输出 #重定向至文本文件和图像文件 source("inputFile.R" class mode names c(obj1,obj2) cbind(obj1,obj2) rbind(obj1,obj2) head tail ls() rm(obj1,obj2) #批处理 R CMD BATCH options infile outfile #linux "c:\program\r\r.exe" CMD BATCH --vanilla --slave "c:\myscript.R #R函数调用 sum.of.squares <- function(x,y) { x^2 + y^2 } sum.of.squares(3, 4)

    29770

    R语言安装

    1找到并打开打开R语言官网 ? ? 2点击主页面上的download R ? 3在跳转的镜像界面,下拉选择中国的镜像,这里选择第一个清华大学地址。 ? 4根据自己的操作系统选择相应的版本,选择 Download R for Windows ? 5在base一行,点击 install R for the first time ? 6 点击Download R 3.3.3 for Windows,保存,然后双击安装程序像其他软件一样按照提示进行正常安装即可。 ? 9 打开R软件,看到这个页面即代表安装成功。 ? image.png

    86400

    R语言:翻转

    这期介绍数组、字符串的翻转,元素间翻转,元素内翻转,采用rev、str_rev函数,并给出几个例子。

    47120

    R语言 | R基础知识

    1安装包 问题: 如何安装R包? 方法: 使用install.packages()函数来安装包,括号中写上要安装的包的包名。 more rows>…… #098 5 18 800 #099 5 19 810 #100 5 20 870 #加载morley数据集并将其传递给dplyr包中的filter ()函数, #仅仅保留Expt为1的那些行,之后该结果传递给summary()函数计算统计结果 morley %>% filter(Expt ==1) %>% summary() # Expt :1070 如果不使用管道符,前面的代码可以写成: summary(filter(morley,Expt ==1))

    7710

    R语言系列五:①R语言与多元回归

    不过模型设定和结果输出等内容与前面系列讲过的关于回归分析和方差分析的内容差别不大,链接:R语言系列第四期:②R语言多组样本方差分析与KW检验、R语言系列第四期:④R语言简单相关与回归。 R中有一个按照赤池信息准则(Akaike Information Criterion)进行模型筛选的函数step()。 另外,我们在平常使用线性模型中也经遇到一些问题,比如共线性,交互效应等问题,我们会在这个系列的番外——R语言系列5番外为大家介绍。 好了,这部分的内容就先介绍到这里,我们下期再见。 参考资料: 1. 《R语言统计入门(第二版)》人民邮电出版社 Peter Dalgaard著 2. 《R语言初学者指南》人民邮电出版社 Brian Dennis著 3.Vicky的小笔记本《blooming for you》by Vicky

    48530

    R语言系列五:⑤R语言与多元回归

    fev1+rv+frc+tlc) 上面的公式意味着变量pemax可由一个由变量age、sex及其他变量组成的模型来描述(pemax是指患者的最大呼气压力,数据集cystfibr中其他变量的解释可以参考R中的数据集解释 0.1886 0.4997 0.377 0.711 Residual standard error: 25.47 on 15 degrees of freedom Multiple R-squared : 0.6373, Adjusted R-squared: 0.4197 F-statistic: 2.929 on 9 and 15 DF, p-value: 0.03195 #Tips: 模型筛选 R中有一个按照赤池信息准则(Akaike Information Criterion)进行模型筛选的函数step()。 《R语言统计入门(第二版)》人民邮电出版社 Peter Dalgaard著 2.《R语言初学者指南》人民邮电出版社 Brian Dennis著

    48210

    R语言系列五:②R语言与逻辑回归建立

    在上一篇文章里,我们给大家介绍了之前系列里提及的线性回归的扩展部分,详情点击:R语言系列五:①R语言与多元回归 但医学工作者最常接触的结局预测变量多为二分类变量,比如阳性、阴性,病例、对照乃至生存、死亡这样的变量 我们这里按照数据的原始类型分类来讲解不同的原始数据应该怎样通过R语言建立逻辑回归模型。 ? A. 表格化数据的逻辑回归 ? 大概是13.19岁(1.5173*age-20.0132=0) 再复杂一点,我们可以引入青春期分期变量tanner变量,tanner变量是一个分类变量,这件事我们之前已经告诉过R,所以R将它进行哑变量化处理 《R语言统计入门(第二版)》人民邮电出版社 Peter Dalgaard著 2. 《R语言初学者指南》人民邮电出版社 Brian Dennis著 3.Vicky的小笔记本《blooming for you》by Vicky

    82810

    R语言:用R语言填补缺失的数据

    在这篇文章中,我们将使用airquality数据集(在R中提供)来推测缺失值。 为了本文的目的,我将从数据集中删除一些数据点。 快速分类缺失数据 有两种类型的缺失数据: MCAR:随意丢失。 查看缺失的数据模式 该mice软件包提供了一个很好的功能md.pattern(),可以更好地理解丢失数据的模式 输出结果告诉我们,104个样本是完整的,34个样本只错过臭氧测量,4个样本只错过了Solar.R值 左边的红色方块图显示Solar.R的分布与臭氧缺失,而蓝色方块图显示剩余数据点的分布。 如果我们假设MCAR数据是正确的,那么我们预计红色和蓝色方块图非常相似。 completedData < - complete(tempData,1) 首先,我们可以使用散点图并将臭氧对所有其他变量进行绘图 xyplot(tempData,Ozone_Wind + Temp + Solar.R

    30910

    R语言 | R包安装及向量

    PART1 开篇前言 本期R语言教程,暂定分为两大部分:第一部分为“R语言快速入门和数据处理”,第二部分为“R语言可视化及绘图”。 关于R和RStudio安装在这里就不再介绍了,网上有很多相关内容,如果安装过程有困难可以后台私信我。 PS.本次内容为R包安装及初识向量。 ? PART2 R包安装 问:什么是R包? 答:包是R函数、数据、预编译代码以一种定义完善的格式组成的集合。它们提供了种类繁多的默认函数和数据集。 (对于刚接触R的同学来说可能看起来比较抽象,但是没关系,我们会在后续的学习中慢慢了解R包的概念) 1.R包安装:第一次安装一个包,使用命令install.packages()即可。 安装ggplot2包 install.packages('ggplot2') install.packages("ggplot2") 值得注意的一点是,包的名称需要放在单引号''或者双引号""中 2.R包载入

    17630

    R医学科研:R语言简介

    R 语言在统计作图方面有独特优势,目前已成为许多数据科学团队最常用的语言之一。本章简要介绍 R 语言的基础知识,让读者能够开启 R 语言的学习,首先要做的是准备工作环境。 1.2 RStudio RStudio 是目前最受欢迎的 R 语言集成开发环境之一。可从RStudio 主页免费下载其 Desktop 版本。 如: x <- 3 * 4 # 变量x等于3乘以4 y <- 5 * x # 变量y等于5乘以x R 语言使用独具特色的<-来赋值,实际上=也可以,具体如何选择依个人习惯而定 手册中附录 A 的例子感受 R 语言的工作方式,从而消除陌生感: 启动 RStudio; 在控制台输入help.start(),回车; 找到《An Introduction to R》的附录 A:A sample ; 1.4 RR 包是一些实现特定功能的函数、数据集和文档的集合。

    9520

    相关产品

    • 自然语言处理

      自然语言处理

      腾讯云自然语言处理(NLP)深度整合了腾讯内部顶级的 NLP 技术,依托千亿级中文语料累积,提供16项智能文本处理能力,包括智能分词、实体识别、文本纠错、情感分析、文本分类、词向量、关键词提取、自动摘要、智能闲聊、百科知识图谱查询等,满足各行各业的文本智能需求。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      扫码关注云+社区

      领取腾讯云代金券