博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html ---- 前言: 应用背景兼吐槽 继续延续之前每个月至少一次更新博客,归纳总结学习心得好习惯. 这次的主题是论R与excel的结合,又称 论如何正确把EXCEL文件喂给R处理 分为: 1. xlsx包安装及注意事项 2.用vba实现xlsx批量转化csv 以及,这个的对象,针对跟我一样那些从R开始接触编程的,一直以来都是用excel做数据分析的人……编程大牛请轻拍 之所以要研究这个,是因为最近…

今天主要学习了两个统计学的基本概念:峰度和偏度,并且用R语言来描述. > vars<-c("mpg","hp","wt") > head(mtcars[vars]) mpg hp wt Mazda RX4 21.0 110 2.620 Mazda RX4 Wag 21.0 110 2.875 Datsun 710 22.8 93 2.320 Hornet 4 Drive 21.4 110 3.215 Hornet Sportab…

1.取出当前日期 Sys.Date() [1] "2014-10-29" date()  #注意:这种方法返回的是字符串类型 [1] "Wed Oct 29 20:36:07 2014" 2.在R中日期实际是double类型,是从1970年1月1日以来的天数 typeof(Sys.Date()) [1] "double" 3.转换为日期 用as.Date()可以将一个字符串转换为日期值,默认格式是yyyy-mm-dd. as.Date("…

向量是R语言最基本的数据类型. 单个数值(标量)其实没有单独的数据类型,它只不过是只有一个元素的向量. x <- c(1, 2, 4, 9) x <- c(x[1:3], 88, x[4])   #在最后一个数前面插入一个数值88,可以看到用x[4]可以取出第4个元素,用x[1:3]可以取出前3个元素 typeof(x)    #查看向量里的元素的类型,注意默认是double.[1] "double" mode(x)    #r语言中变量类型称为模式(mode).[1] &…

买了三本R语言的书,同时使用来学习R语言,粗略翻下来感觉第一本最好: <R语言编程艺术>The Art of R Programming <R语言初学者使用>A Beginner’s Guide to R <R语言实战>R in Action 一句话简介R语言:R是一种用于数据处理和统计分析的脚本语言,它受到由AT&T实验室开发的统计语言S(Statistics)的启发,且基本上兼容于S语言. 下载并安装R 从google中搜索R,第一个搜索结果就是R语言的网站…

1.数据分析金字塔 2.[文件]-[改变工作目录] 3.[程序包]-[设定CRAN镜像] [程序包]-[安装程序包] 4.向量 c() 例:x=c(2,5,8,3,5,9) 例:x=c(1:100) 表示把1 - 100的所有数字都给x这个变量 5.查看x的类型:>mode(x) 6.查看x的长度:>length(x) 7.将两个向量组成一个矩阵: >rbind(x1, x2)  注:r是row的意思,即行,按行组成矩阵. >cbind(x1, x2)  注c是column的意思,…

在R语言编译器中,设置当前工作文件夹可以用setwd()函数. > setwd("e://桌面//")> setwd("e:\桌面\")> setwd("e:/桌面/") 这三种结构都是可以编译通过的, 但是在VS C#中却不行,只有一种能运行成功. (PS:R语言在VS中运行要先配置环境,还没配置的童鞋先要配置好,才可运行,如有问题可看我前面的随笔.) 就是这种结构,engine.Evaluate("setwd('e…

在折腾完爬虫还有一些感兴趣的内容后,我最近在看用R语言进行简单机器学习的知识,主要参考了<机器学习-实用案例解析>这本书. 这本书是目前市面少有的,纯粹以R语言为基础讲解的机器学习知识,书中涉及11个案例.分12章.作者备注以及代码部分都讲得比较深.不过或许因为出书较早,在数据处理方面,他使用更多的是plyr包,而我用下来,dplyr包效果更好.所以许多涉及数据处理的代码,其实可以用更简洁的方法重写.但是思路却是实打实的精华. 我之前在某长途动车上啃完了前三章,两个案例.但越往后读,越觉得后面…

1.不同的行业对数据集(即表格)的行和列称谓不同,统计学家称其为观测(observation)和变量(variable): 2.R语言存储数据的结构: ①向量:类似于C语言里的一位数组,执行组合功能的函数c()可用来创建向量: a <- c(1,2,3,4,5) b <- c("one","two","three") c <- c(TRUE,FALSE,TRUE) 以上,a是数值型向量,b是字符型,c是逻辑型:注意,单个向量中元…

向量化的函数 向量化的函数 ifelse/which/where/any/all/cumsum/cumprod/对于矩阵而言,可以使用rowSums/colSums.对于“穷举所有组合问题",可能需要combn/outer/lower.tri/expand.grid等函数.尽管apply可以显式消除循环,但它实际上是用R而不是C实现的,因此它通常并不能加速代码.然而,其他的apply函数,如lapply,对于加速代码非常帮助 环境和变量的作用域问题 在R语言中,函数被正式的称为“闭包”(clos…