2.1 数据集的概念 不同的行业对于数据集的行和列叫法不同.统计学家称它们为观测(observation)和变量(variable),数据库分析师则称其为记录(record)和字段(field),数据挖掘和机器学习学科的研究者则把它们叫作示例(example)和属性(attribute). R中有许多用于存储数据的结构,包括标量.向量.数组.数据框和列表.多样化的数据结构赋予了R极其灵活的数据处理能力. R可以处理的数据类型(模式)包括数值型.字符型.逻辑型(TRUE/FALSE).复数型(虚数

第二章 创建数据集 2.1 数据集的概念 不同的行业对于数据集的行和列叫法不同.统计学家称它们为观测(observation)和变量(variable) ,数据库分析师则称其为记录(record)和字段(field) ,数据挖掘/机器学习学科的研究者则把它们叫做示例(example)和属性(attribute) .如表2.1所示 在表2-1所示的数据集中, PatientID 是行/实例标识符, AdmDate 是日期型变量, Age 是连续型变量, Diabetes 是名义型变量, Statu

2.2.2 矩阵 matrix(vector,nrow,ncol,byrow,dimnames,char_vector_rownames,char_vector_colnames) 其中: byrow=TRUE/FALSE,表示按行填充还是按列填充,默认情况下是按列填充 2.2.4 数据框 1.attach,detach()和with() attach():将数据框加入搜索路径 detach():将数据框移除出搜索路径 with():赋值仅在括号内有效,如果想在括号外生效也可以,用<<- 2.

1.变量变换        as.array(x),as.data.frame(x),as.numeric(x),as.logical(x),as.complex(x),as.character(x),...转换变量类型:使用如下命令可得到全部列表,methods(as)        factor():将一个向量转化为一个因子 2.变量信息        is.na(x),is.null(x),is.array(x),is.data.frame(x),is.numeric(x),is.comp

10.2.1 定义一个指针变量 对指针变量的定义包括三个内容: (1) 指针类型说明,即定义变量为一个指针变量: (2) 指针变量名: (3) 变量值(指针)所指向的变量的数据类型. 其一般形式为: 类型说明符  *变量名: 其中,*表示这是一个指针变量,变量名即为定义的指针变量名,类型说明符表示本指针变量所指向的变量的数据类型. 例如:    int *p1; 表示p1是一个指针变量,它的值是某个整型变量的地址.或者说p1指向一个整型变量.至于p1究竟指向哪一个整型变量,应由向p1赋予的地址来

目的: 通过探索文件pseudo_facebook.tsv数据来学会多个变量的分析流程 通过探索diamonds数据集来探索多个变量 通过酸奶数据集探索多变量数据 知识点: 散点图 dplyr汇总数据 比例图 第三个变量加入到图形中 简介: 如果在探索多变量的时候,我们通常会把额外的变量用多维的图形来进行展示,例如性别,年份等 案例分析: 一:facebook数据集分析 思路:根据性别进行划分数据集,x轴为年龄,y轴为好友数,然后根据中位数进行绘制 或根据数据进行划分来进行绘制 1.分析男性,女

目的: 通过探索文件pseudo_facebook.tsv数据来学会两个变量的分析流程 知识点: 1.ggplot语法 2.如何做散点图 3.如何优化散点图 4.条件均值 5.变量的相关性 6.子集散点图 7.平滑化 简介: 如果在探索单一变量时,使用直方图来表示该值和整体的关系,那么在探索两个变量的时候,使用散点图会更适合来探索两个变量之间的关系 案例分析: 1.根据年龄和好友数作出散点图 #导入ggplot2绘图包library(ggplot2) setwd('D:/Udacity/数据分析

Prepare the data 数据来自UCIhttp://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/credit-screening,一个信a用卡的数据,具体各项变量名以及变量名代表的含义不明(应该是出于保护隐私的目的),本文会用logit,GBM,knn,xgboost来对数据进行分类预测,对比准确率 预计的准确率应该是: xgboost > GBM > logit > knn Download the data datas

R中的数据结构:标量,向量,数组,数据框,列表 1. 向量:储存数值型,字符型,或者逻辑型数据的一维数组,用c()创建 **  R中没有标量,标量以单元素向量的形式出现 2. 矩阵:二维数组,和向量一样只能是相同模式, 可用matrix() 创建 #byrow指定是否按行填充,默认是按列填充,dimnames包含可选的字符向量型列名和行名 mymatrix <- matrix(vector, nrow = number_of_rows, ncol = number_of_columns, byr

for (i in 1:10) { print("Hello world") } 以上这条命令执行完之后,变量i会被保存下来!并且,i的值将是10. 程序中有多处循环的时候要非常注意小心!!!

说明 在前一篇中,我们介绍了 R 语言和 R Studio 的安装,并简单的介绍了一个示例,接下来让我们由浅入深的学习 R 语言的相关知识. 本篇将主要介绍 R 语言的基本操作.变量和几种基本数据类型,好对 R 语言的使用方法有一个基本的概念.通过本篇的学习,你将了解到: R 语言有哪些基本操作 什么是变量,以及如何给变量赋值 R 语言有哪些基本数据类型,如何确定变量的数据类型 R 语言的基本操作 R 语言的默认提示符是 > ,它表示正在等待输入命令,每次输入命令后敲击回车即可执行当前命令. R

什么是R语言编程? R语言是一种用于统计分析和为此目的创建图形的编程语言.不是数据类型,它具有用于计算的数据对象.它用于数据挖掘,回归分析,概率估计等领域,使用其中可用的许多软件包. R语言中的不同数据对象是什么?它们是R语言中的6个数据对象.它们是向量,列表,数组,矩阵,数据框和表. 什么使R语言中的有效变量名?有效的变量名称由字母,数字和点或下划线字符组成.变量名以字母或不以数字后跟的点开头. 数组和矩阵之间的主要区别是什么?矩阵总是二维的,因为它只有行和列.但是阵列可以具有任何数量的维度,

内容概览   尽管R是一门以数值向量和矩阵为核心的统计语言,但字符串有时候也会在数据分析中占到相当大的份量.   R语言是一个擅长处理数据的语言,但是也不可避免的需要处理一些字符串(文本数据).如何高效地处理文本数据,将看似杂乱无章的数据整理成可以进行统计分析的规则数据,是『数据玩家』必备的一项重要技能.   在编程语言里,文本处理绝对是一大热门,作为数据统计分析最热门的R语言,虽然处理方法没有其他的文本的编程语言丰富,但其处理文本的能力也是非常实用的.特别是在文本数据挖掘日趋重要的背景下,在数

数据导入 以下R包主要用于数据导入和保存数据 feather:一种快速,轻量级的文件格式.在R和python上都可使用readr:实现表格数据的快速导入.中文介绍可参考这里readxl:读取Microsoft Excel电子表格数据openxlsx:读取Microsoft Excel电子表格数据googlesheets:读取google电子表格数据haven:读取SAS,SPSS和Stata统计软件格式的数据httr:从网站开放的API中读取数据rvest:网页数据抓取包xml2:读取HTML和

引言 2014年刚到, 就在 Feedly 订阅里看到 RStudio Blog 介绍 dplyr 包已发布 (Introducing dplyr), 此包将原本 plyr 包中的 ddply() 等函数进一步分离强化, 专注接受dataframe对象, 大幅提高了速度, 并且提供了更稳健的与其它数据库对象间的接口. 既然是 Hadley Wickham 的新作, 并自称 a grammar of data manipulation, 当然要先学为快了, 正好新申了域名, 就把原本记在 Rmd 

[在实际工作中,每个数据科学项目各不相同,但基本都遵循一定的通用流程.具体如下]   [下面列出每个步骤最有用的一些R包] 1.数据导入以下R包主要用于数据导入和保存数据:feather:一种快速,轻量级的文件格式:在R和python上都可使用readr:实现表格数据的快速导入readxl:读取Microsoft Excel电子表格数据openxlsx:读取Microsoft Excel电子表格数据googlesheets:读取google电子表格数据haven:读取SAS,SPSS和Stata

本文为带大家了解R语言以及分段式的步骤教程! 人们学习R语言时普遍存在缺乏系统学习方法的问题.学习者不知道从哪开始,如何进行,选择什么学习资源.虽然网络上有许多不错的免费学习资源,然而它们多过了头,反而会让人挑花了眼. 为了构建R语言学习方法,我们在Vidhya和DataCamp中选一组综合资源,帮您从头学习R语言.这套学习方法对于数据科学或R语言的初学者会很有用;如果读者是R语言的老用户,则会由本文了解这门语言的部分最新成果. R语言学习方法会帮助您快速.高效学习R语言. 前言 在开始学习之前

针对课件中的例子自己实现k-means算法 调用R语言自带kmeans()对给定数据集表示的文档进行聚类. 给定数据集: a)         数据代表的是文本信息. b)        第一行代表词语,由于保密原因,词语已经被转意.第一列代表了文本的编号. c)         红框中的数字为对应词的词频. 共113个样本,用K-Means算法将样本分为8类. 1.针对课件中的例子自己实现k-means算法 rm(list=ls()) #导入数据 id<-c(1:8) x<-c(1,2,1,

上节我们简单介绍了Dataframe的定义,这节我们具体来看一下Dataframe的操作 首先,数据框的创建函数为 data.frame( ),参考R语言的帮助文档,我们来了解一下data.frame( )的具体用法: Usage data.frame(..., row.names = NULL, check.rows = FALSE, check.names = TRUE, fix.empty.names = TRUE, stringsAsFactors = default.stringsAs

R语言知识:https://www.w3cschool.cn/r/r_lists.html 1. 安装库rpy2 1. 下载与本地对应python版本模块,pip install rpy2是安装不上的 下载地址是:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#rpy2 这是python下包的专用地址 需要下载版本和平台都相对应的whl包,我下的是rpy2-2.9.4-cp36-cp36m-win32.whl pip install rpy2-2.9.4-c