R中使用complete.cases 和 na.omit来去掉包含NA的行 现在有个一data.frame  datafile如下所示 Date        sulfate nitrate ID 1 2015-1-1 NA NA  1 2 2015-1-2  2 6  1 3 2015-1-3  NA 3  1 4 2015-1-4  4 NA  1 5 2015-1-5  NA NA  NA 6 2015-1-6  5 7  1 去掉所有包含NA的行, datafile[complete.c

好莫名其妙的结果 is.na() #NA得不到的值is.nan() #NAN不可能的值is.infinite() #无穷的 x1<-NA x2<-0/0x3<-1/0 is.na(x1) #TRUEis.nan(x1) #FALSEis.infinite(x1) #FALSE is.na(x2) #TRUE is.nan(x2) #TRUEis.infinite(x2) #FALSE #在R中那个除数是个很小很小的数,因此不是NA,也不是NAN,除出来是有结果的,会无穷大 is.na(x

NaN (“Not a Number”) means 0/0 NA (“Not Available”) is generally interpreted as a missing value and has various forms – NA_integer_, NA_real_, etc. Therefore, NaN ≠ NA and there is a need for NaN and NA. is.na() returns TRUE for both NA and NaN, howe

NA表示的是缺失数据,missing data NaN表示无意义的数据,Not a Number, Inf-Inf Inf表示正无穷大 -Inf表示负无穷大

假设存在文件file1.xlsx,其内容如下: 存在文件file2.xlsx,其内容如下: 现在我想从第七列开始,将file2所有的字符替换成file1一样的,即第七.八.九.十列不需要改变,因为file1和file2的字符一致的(3和1,2和4):从第11列开始,file1和file2的字符不一样了.我的命名规则是从第11列开始,file2的2改为3,4改1,3改为2,1改为4: 下面是代码的实现过程: install.packages("openxlsx") #安装openxlsx

转自:http://www.dataguru.cn/article-2217-1.html R语言中经常进行矩阵(表格)数据的处理,在纷繁复杂的数据中,为其行列定义一个名字变得尤为重要.在处理巨量数据时,批量命名将是一个不错的操作方法,下面我们通过一些具体的例子演示怎样在R语言中为矩阵的行列进行批量的命名. > x <- matrix(1:12,nrow=3,byrow=T) 初始化一个矩阵,先行后列的顺序进行填充 > x 查看矩阵x   [,1] [,2] [,3] [,4] [1,]

介绍如何使用reshape2包将宽型数据转换成长型数据,将长型数据转换成宽型数据.Reshape2是Hadley Wickham开发和维护的. 1.长数据VS宽数据 宽型数据:每列代表一个不同的变量.例如datasets包中的mtcars数据集就是宽型数据: mt=mtcars View(mt) 长型数据:一列包含了所有可能的变量,另一列是对应的取值.长数据有一列数据是变量的类型,有一列是变量的值.长数据不一定只有两列.ggplot2需要长类型的数据,plyr也需要长类型的数据,大多数的模型(比

R语言最基本的数据类型-向量(vector) 1.插入向量元素,同一向量中的所有的元素必须是相同的模式(数据类型),如整型.数值型(浮点数).字符型(字符串).逻辑型.复数型等.查看变量的类型可以用typeof(x)函数查询. > #插入向量元素 > x <- c(88,5,12,13) > x [1] 88 5 12 13 > x <- c(x[1:3],168,x[4]) #插入168数字在13之前 > x [1] 88 5 12 168 13 > 2.

先学了R,最近刚刚上手python,所以想着将python和R结合起来互相对比来更好理解python.最好就是一句python,对应写一句R. pandas可谓如雷贯耳,数据处理神器. 以下符号: =R= 代表着在R中代码是怎么样的. pandas 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包 类似于 Numpy 的核心是 ndarray,pandas 也是围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据结构展开的 .Series 和 DataFrame 分别对应于一

R软件包含两个逻辑值,TRUE和FALSE.在其他编程语言中也称为布尔值(Boolean values).布尔向量就是充满着逻辑值的逻辑向量.那么有如何的应用呢? 1.比较运算可以产生逻辑值  >.<.>=.<=.==.!= b=c(2,3,3,3,5,8,9,3,4,1) a=c(3,4,9) a==b#面对长度不相等的恒等比较,相当于补齐a=c(3,4,9,3,4,9,3,4,9,3)然后一一对比 恒等比较的过程中,是将a补齐,然后与b进行一一恒等比较. 2.&.|.!

运算符是R语言中最基础的存在,熟悉运算符的使用,是熟练使用R处理数据的基础,操作符,顾名思义,是对数据进行运算的符号,R有自己的一套操作符,实现变量的赋值,引用,运算等功能. 一,赋值符号 为变量赋值,推荐使用  var <-  expression, 把var设置为表达式的值,该赋值符号有方向性. 为参数赋值,使用 = ,R吧等号右侧表达式的值计算出来,赋值给等号右侧的变量. 二,作用域引用符 作用域引用符:: 用于引用包中的对象.当载入多个包时,后载入的包,会把之前包中的同名函数覆盖. dp

在真实的世界中,缺失数据是经常出现的,并可能对分析的结果造成影响.在R中,经常使用VIM(Visualization and Imputation of Missing values)包来对缺失值进行可视化和插补.在使用VIM绘图时,有些绘图函数会对缺失值会自动进行插补. 缺失数据的分类: MCAR(完全随机缺失):若变量的缺失数据与其他任何观测或未观测的变量都不相关,则数据为MCAR.. MAR(随机缺失):若变量的缺失数据与其他观测变量相关,与未观测变量无关,则数据缺失是随机缺失. NMAR

R语言最基本的数据类型-向量(vector) 1.插入向量元素,同一向量中的所有的元素必须是相同的模式(数据类型),如整型.数值型(浮点数).字符型(字符串).逻辑型.复数型等.查看变量的类型可以用typeof(x)函数查询. > #插入向量元素 > x <- c(88,5,12,13) > x [1] 88 5 12 13 > x <- c(x[1:3],168,x[4]) #插入168数字在13之前 > x [1] 88 5 12 168 13 > 2.

0 引言 对于一些数据集,不可避免的出现缺失值.对缺失值的处理非常重要,它是我们能否继续进行数据分析的关键,也是能否继续大数据分析的数据基础. 1 缺失值分类 在对缺失数据进行处理前,了解数据缺失的机制和形式是十分必要的.将数据集中不含缺失值的变量称为完全变量,数据集中含有缺失值的变量称为不完全变量.从缺失的分布来将缺失可以分为完全随机缺失,随机缺失和完全非随机缺失. 完全随机缺失(missing completely at random,MCAR):指的是数据的缺失是完全随机的,不依赖于任何不

################################################### 问题:缺失值   18.5.2 有关处理缺失值的各种方法有什么?各自的适用场景. 解决方案: na.fail(向量a) : 有 NA 则返回错误,无 NA 则返回原向量 a na.omit(向量a) : 返回删除 NA 后的向量 a attr(na.omit(a),"na.action") : 返回 NA 的下标.. 讨论扩展: is.na(leadership[,6:10]) #

安装xlsx包 #装之前先装jdk,配置环境变量 install.packages("xlsx") 代表安装成功 必须先加载包然后再使用包library() $提取符号 当一个函数里需要返回多个值(比如有变量,有向量,有矩阵)时,我们要用list,而不是return,这时如果想提取某个变量的结果,就需要用到$,默认情况下,对于 `list`, `environment` 这两种对象,`$`可以提取(extract)出里面的元素. 必知必会的函数 x<-c(7,5,8,9,2) #

R语言平均值,中位数和众数 R中的统计分析通过使用许多内置函数来执行的.这些函数大部分是R基础包的一部分.这些函数将R向量与参数一起作为输入,并在执行计算后给出结果. 我们在本章中讨论的是如何求平均值,中位数和众数.下面将分别一个个演示和讲解 - 1.平均值 平均值是通过取数值的总和并除以数据序列中的值的数量来计算.函数mean()用于在R中计算平均值. 语法 R中计算平均值的基本语法是 - mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...) R 以下是使用的参数的描述

R语言均值,中位数和模式 在R统计分析是通过用许多内置函数来执行的. 大多数这些函数是R基本包的一部分.这些函数需要R向量作为输入参数并给出结果. 我们正在讨论本章中的函数是平均数,中位数和模式. 平均值 它是通过取的值的总和,并除以一个数据系列的数量计算的. 函数mean()是用来计算这在R语言中 语法 用于计算平均值在 R 中的基本语法是: mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...) 以下是所使用的参数的说明: x 是输入向量. trim 用于删除一些要素/空

7.1.用户配置文件 7.2.用户管理相关文件 7.3.用户管理命令 7.4.用户组管理命令 删除用户userdel [root@localhost ~]# userdel [-r] 用户名 //一定要加上-r, 删除家目录 除了用命令修改,还可以直接在文件中修改,更直接,不容易写错.本来命令的执行也是为了写到文件里 用户的初始组是和用户绑定在一起的,一般不建议修改. ----------------------------------- 用户信息文件/etc/passwd 影子文件/etc/s

1.cp 命令用于复制文件或者目录 格式为:cp[选项]源文件  目标文件 复制名录有三种情况: @1.目标文件是一个目录,将源复制到该目录下:  @2.目标文件是一个文件,将源文件覆盖该文件: @3. 文件文件不存在,将复制源文件并修改为目标文件的名称: cp 命令参数 参数 作用 -p 保留原始文件的属性 -d 若对象为“连接文件”则保留该“连接文件"属性 -r 递归持续复制 -i  如目标文件存在,则询问是否覆盖 -a 相当于-pdr(p,d,r 为上述的参数) 如:创建一个名为insta

linux添加新用户使用 useradd -----create a new user or update default new user information 删除用户使用userdel  -----delete a user account and related files useadd options: -c, --comment COMMENT set the GECOS field for the new user account -d, --home-dir HOME_DIR