Data manipulation primitives in R and Python Both R and Python are incredibly good tools to manipulate your data and their integration is becoming increasingly important1. The latest tool for data manipulation in R is Dplyr2 whilst Python relies onPa…

dplyr and data.table are amazing packages that make data manipulation in R fun. Both packages have their strengths. While dplyr is more elegant and resembles natural language, data.table is succinct and we can do a lot withdata.table in just a single…

目录 select The filter and arrange verbs arrange filter Filtering and arranging Mutate The count verb Summarizing top_n Selecting rename transmute Grouped mutates Window functions Data Manipulation with dplyr in R select select(data,变量名) The filter and…

dplyr 0.4.0 January 9, 2015 in Uncategorized I’m very pleased to announce that dplyr 0.4.0 is now available from CRAN. Get the latest version by running: install.packages("dplyr") dplyr 0.4.0 includes over 80 minor improvements and bug fixes, wh…

上一篇说了python使用 rpy2 调用 R,这里介绍R如何调用python.R的强项在于统计方面,尤其是专业的统计分析,统计检验以及作图功能十分强大,但是在通用性方面,就远不如Python了,比如python可以做web,可以开发GUI,可以爬虫,甚至可以开发游戏,这些R其实也不是完全不行,但是在易用性方面实在是难以与Python相匹敌.所以如果要是能将R与Python相结合,充分发挥二者的优势,那么无疑我们会得到一个更加强大的武器.幸运的是,R 为我们提供了这么一个工具,rPython.…

R和Python两者谁更适合数据分析领域?在某些特定情况下谁会更有优势?还是一个天生在各方面都比另一个更好? 当我们想要选择一种编程语言进行数据分析时,相信大多数人都会想到R和Python——但是从这两个非常强大.灵活的数据分析语言中二选一是非常困难的. 我承认我还没能从这两个数据科学家喜爱的语言中选出更好的那一个.因此,为了使事情变得有趣,本文将介绍一些关于这两种语言的详细信息,并将决策权留给读者.值得一提的是,有多种途径可以了解这两种语言各自的优缺点.然而在我看来,这两种语言之间其实有很强的…

随机森林入门攻略(内含R.Python代码) 简介 近年来,随机森林模型在界内的关注度与受欢迎程度有着显著的提升,这多半归功于它可以快速地被应用到几乎任何的数据科学问题中去,从而使人们能够高效快捷地获得第一组基准测试结果.在各种各样的问题中,随机森林一次又一次地展示出令人难以置信的强大,而与此同时它又是如此的方便实用. 需要大家注意的是,在上文中特别提到的是第一组测试结果,而非所有的结果,这是因为随机森林方法固然也有自己的局限性.在这篇文章中,我们将向你介绍运用随机森林构建预测模型时最令人感兴趣…

转载:http://ices01.sinaapp.com/?p=129      R(又称R语言)是一款开源的跨平台的数值统计和数值图形化展现 工具.通俗点说,R是用来做统计和画图的.R拥有自己的脚本语言和大量的统计.图形库(得益于开源社区),这让她看起来既美又实用.与其他同类软件(如 SPSS)相比,R的特点是纯命令行的,这倒也好,我们更应该把注意力放在数据本身,而非统计工具的UI.   R虽说有一套自己的语言,还挺完备,但她最专业的还是做统计和画图,而像连接数据库.文本处理.文件操作等这些脏…

决策树ID3原理及R语言python代码实现(西瓜书) 摘要: 决策树是机器学习中一种非常常见的分类与回归方法,可以认为是if-else结构的规则.分类决策树是由节点和有向边组成的树形结构,节点表示特征或者属性, 而边表示的是属性值,边指向的叶节点为对应的分类.在对样本的分类过程中,由顶向下,根据特征或属性值选择分支,递归遍历直到叶节点,将实例分到叶节点对应的类别中. 决策树的学习过程就是构造出一个能正取分类(或者误差最小)训练数据集的且有较好泛化能力的树,核心是如何选择特征或属性作为节点, 通…

MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合,意为矩阵工厂(矩阵实验室).是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算.可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境.它将数值分析.矩阵计算.科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中,为科学研究.工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案,并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言(如C.Fortran)的编辑模式,代表了当今国际科学计算软件的先进水平…