函数计算字符数量,包括在一个字符串的空格的个数. 语法 nchar()函数的基本语法是: nchar(x) 以下是所使用的参数的说明: x - 向量输入. 示例 result <- nchar("Count the number of characters") print(result) 当我们上面的代码执行时,它产生以下结果: [1] 30

判断ori_data[,1]中是否存在元素a: a %in% ori_data[,1] 如果存在返回 true,否则返回 false    

shell中调用R语言并传入参数的两种方法 第一种: Rscript myscript.R R脚本的输出 第二种: R CMD BATCH myscript.R # Check the output cat myscript.Rout 调用R脚本的全部控制台log 传入参数: 在脚本中add args<-commandArgs(TRUE) 然后shell中: Rscript myscript.R arg1 arg2 arg3 注意取出来的参数是所有参数连在一起的character

R语言作为BI中ETL的工具,增删改 R语言提供了强大的R_package与各种数据库进行数据交互. 外加其强大数据变换清洗函数,为ETL提供一条方便快捷的道路. RODBC ROracal RMysql Rmongodb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/web/packages/rmongodb/vignettes/rmongodb_cheat_sheet.pdf step1 新建连接con,并查看其信息 library(RODBC) con<-odbcConn

通过R语言统计考研英语(二)单词出现频率 大家对英语考试并不陌生,首先是背单词,就是所谓的高频词汇.厚厚的一本单词,真的看的头大.最近结合自己刚学的R语言,为年底的考研做准备,想统计一下最近考研英语(二)真正单词出现的频率次数. 整体思路: 收集数据-->整理数据-->统计分析-->输出结果 使用工具: `Rstudio,文本编辑器,CSV` 涉及到的包: "jiebaR"(中文分词引擎),“plyr", 第一步收集数据: 从网络搜索2013-2018考研英

目的: 1. 计算自定义模序在所有蛋白质的匹配位点和次数 2. 输出超过阈值的蛋白质序列到Hit_sequences.fasta 3. Hit_sequences.fasta中序列用小写字母,匹配用大写字母 4. 返回一个数据框,内容包存储ID.注释行(anno)括--.长度(len).匹配位置(Position),匹配次数(Hits),相应序列(tag) 一.问题思考: 1. 如何快速计算匹配位点 2. 输出文件如何构建 >序列ID(ACCESSION) 序列内容

概率图模型 基于R语言 这本书中的第一个R语言程序 prior <- c(working =0.99,broken =0.01) likelihood <- rbind(working = c(good=0.99,bad=0.01),broken =c(good=0.6,bad=0.4)) data <- c("bad","bad","bad","bad") bayes <- function(prio

一. 统计学习概述 统计学习是指一组用于理解数据和建模的工具集.这些工具可分为有监督或无监督.1.监督学习:用于根据一个或多个输入预测或估计输出.常用于商业.医学.天体物理学和公共政策等领域.2.无监督学习:有输入变量,但没有输出变量,可以从这些数据中学习潜在关系和数据结构.以下简单的用3个数据集来说明. 1.工资数据 我们希望了解雇员的年龄.教育和年份对他的工资之间的联系.下图是对这三个因素的一个分析和统计. 左图:工资随着年龄的增长而增加,但在大约60岁之后又下降了.蓝线提供了对该年龄段平均

目的:读入序列文件(fasta格式),返回一个数据框,内容包括--存储ID.注释行(anno).长度(len).序列内容(content) 一.问题思考: 1. 如何识别注释行和序列内容行 2. 如何快速定位序列内容所在位置 二.你可能需要的知识--基本的R语言基础 1. R语言基本数据类型 2. 会使用帮助(help,?)及网络资源 3. 其他的部分可能需要你针对自己看到的问题自己想办法解决或者留言 ##--构建函数--## seq_import <- function( file ){ se

在R中,基本的数据结构有:向量,矩阵,数组,数据框,列表,因子,函数等. 向量:一系列同类型的有序元素构成. 向量是一维结构. 向量是R最简单的数据结构,在R中没有标量. 标量被看成1个元素的向量. 向量元素必须是同类型的. 由于向量是最简单的数据结构,因此本章中以向量为例子来解释各个概念. 矩阵:二维的同类型元素的集合. 矩阵由函数matrix创建. 矩阵需要输入行数,列数. 矩阵是二维的,引用元素可通过双下标做索引. 矩阵在物理实现时,是向量附加行列数属性来实现的,因此也可以通过向量的方式引

问题: 使用forecast.Arima对带xreg的arima模型进行预测,报xreg Error pre.m4x <- forecast.Arima(m4x, h = 20, xreg = seq(429,448,by = 1)) 报错: Error in if (ncol(xreg) != ncol(object$call$xreg)) stop("Number of regressors does not match fitted model") : argument i

1. 在matlab中将数据保存到*.mat 文件夹 save("data.mat","data","label")#将data和label两个变量保存到data.mat文件夹中 2.在R语言中安装R.matlab包 install.packages('R.matlab') 3.读取*.mat 文件中的数据 library(R.matlab) ob<-readMat("data.mat")# 返回的是一个列表,通 $进行

R读取excel文件中数据的方法: 电脑有一个excel文件,原始的文件路径是:E:\R workshop\mydata\biom excel数据为5乘2阶矩阵,元素为                         Year      biom                      2003     22.5                      2004     20.6                      2005     20.8                      

以下为在RStudio中输入 #为注释符,其后内容程序不执行 > #向量是用于储存数值型.字符型或者逻辑型数据的一维数组.执行组合功能的函数c()可用来创建向量.示例如下: > a<-c(1,2,5,3,6,-2,4)#数值型向量 > b<-c("one","two","three")#字符型向量 > c<-c(TRUE,TRUE,TRUE,FALSE,TRUE,FALSE)#逻辑型向量 > d&l

#Vector 向量的三种创建方法,两个参数:类型,长度 > x <- vector("character",length=10)> x1 <- 1:4> x2 <- c(1,2,3,4)> x3 <- c(TRUE,10,"a") #如果给向量赋值时元素类型不一致,R就会强制转换,将他们变为同一类型> x4 <- c("a","b","c",&q

1.sink()在代码开始前加一行:sink(“output.txt”),就会自动把结果全部输出到工作文件夹下的output.txt文本文档.这时在R控制台的输出窗口中是看不到输出结果的.代码结束时用sink()切换回来. 示例: sink("a.txt") x<-rnorm(100,0,1) mean(x) sink() 注:此处输出为mean(x). 2.stargazer() library(stargazer) #导入数据 mydata <- read.csv(&q

原始数据: 程序: #统计词频 library(wordcloud) # F:/master2017/ch4/weibo170.cut.txt text <- readLines("F:/master2017/ch4/weibo170.cut.txt") txtList <- lapply(txt, strsplit," ") txtChar <- unlist(txtList) txtChar <- gsub(pattern = "

方法一: 按照R导论中的方法,使用RODBC包, library(RODBC) channel<-odbcConnectExcel("file.xlsx") da2<-sqlFetch(channel,"Sheet1") odbcClose(channel) 结果: 未能成功,原因是 odbcConnectExcel is only usable with 32-bit Windows 即只能在32位的电脑中使用,64位的则不可以. 方法二: 使用xls

1.用0替代数据框中的缺失值NA 生成数据框: > m <- matrix(sample(c(NA, :), , replace = TRUE), ) > d <- as.data.frame(m) V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 1 4 3 NA 3 7 6 6 10 6 5 2 9 8 9 5 10 NA 2 1 7 2 3 1 1 6 3 6 NA 1 4 1 6 4 NA 4 NA 7 10 2 NA 4 1 8 5 1 2 4 NA 2 6

频数表在统计学中是一个非常基本并且重要的概念,我们这里就来讲解它的基本用法. 首先我们需要载入数据,并查看数据的基本信息 install.packages('vcd') #安装vcd包,其中有可以利用的数据Arthritis library(vcd) 载入需要的程辑包:grid > head(Arthritis)################################################# ID Treatment  Sex Age Improved 1 57   Treat