R语言网络爬虫学习 基于rvest包 龙君蛋君:2015年3月26日 1.背景介绍: 前几天看到有人写了一篇用R爬虫的文章,感兴趣,于是自己学习了.好吧,其实我和那篇文章R语言爬虫初尝试-基于RVEST包学习 的主人认识- 2.知识引用与学习: 1.R语言爬虫初尝试-基于RVEST包学习 2.大数据分析之——足彩数据趴取 3.rvest + CSS Selector 网页数据抓取的最佳选择 4.rvest的github 3.正文: 第一个爬虫是爬取了戴申大牛在科学网博客的一些基本信息,戴申大牛看…

注意:这文章是2月份写的,拉勾网早改版了,代码已经失效了,大家意思意思就好,主要看代码的使用方法吧.. 最近一直在用且有维护的另一个爬虫是KINDLE 特价书爬虫,blog地址见此: http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4824578.html 博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html R语言爬虫初尝试-基于RVEST包学习 Thursday, February 26, 2015 在学完coursera的…

这里用Hadley Wickham开发的rvest包.再次给这位矜矜业业开发各种好用的R包的大神奉上膝盖. 查阅资料如下: rvest的github rvest自身的帮助文档 rvest + CSS Selector 网页数据抓取的最佳选择-戴申 : 里面有提及如何快速获得html的位置.看完这篇,想想我之前看代码看半天分段真是逗比..经测试,遨游浏览器,右键,审查元素可以得到类似结果. 戴申的blog 里面还有若干相关文章,国内RVEST资料基本就靠他的BLOG了,感激! 言归正传,拿了几个网…

4.1 R绘图概述 以下两个函数,可以分别展示二维,三维图形的示例: >demo(graphics) >demo(persp) R提供了多种绘图相关的命令,可分成三类: 高级绘图命令:在图形设备上产生一个新的图区,它可能包括坐标轴.标签.标题等. 低级绘图命令:在一个己经存在的图形上加上更多的图形元素,如额外的点.线和标签. 交互式图形命令:允许交互式地用鼠标在一个已经存在的图形.上添加图形信息或者提取图形信息. 使用R语言作图,主要按照以下步骤进行: ①取原始数据,准备好绘图需要的变量. ②…

假设检验及R实现 7.1假设检验概述 对总体参数的具体数值所作的陈述,称为假设;再利用样本信息判断假设足否成立,这整个过程称为假设检验. 7.1.1理论依据 假设检验之所以可行,其理沦背景是小概率理论.小概率事件在一次试验中儿乎是不可能发生的,但是它一以发生,我们就有理由拒绝原假设:反之,小概率事件没有发生,则认为原假设是合理的.这个小概率的标准由研究者事先确定,即以所谓的显著性水平α(0<α<1)作为小概率的界限,α的取值与实际问题的性质相关,通常我们取α=0.1, 0.05或0.01,假设…

3.3缺失值处理 R中缺失值以NA表示,判断数据是否存在缺失值的函数有两个,最基本的函数是is.na()它可以应用于向量.数据框等多种对象,返回逻辑值. > attach(data) The following objects are masked fromdata (pos = 3): city, price, salary > data$salary=replace(salary,salary>5,NA) > is.na(salary) [1] FALSEFALSE TRUE…

11.2对应分析 在很多情况下,我们所关心的不仅仅是行或列变量本身,而是行变量和列变量的相互关系,这就是因子分析等方法无法解释的了.1970年法国统计学家J.P.Benzenci提出对应分析,也称关联分析.R-Q型因子分析,其是一种多元相依变量统计分析技术.它通过分析由定性变量构成的交互汇总表,来揭示同一变量各类别之间的差异,以及不同变量各类别之间的对应关系,这是一种非常好的分析调查问卷的手段. 对应分析是一种视觉化的数据分析方法,其基木思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较…

方差分析泛应用于商业.经济.医学.农业等诸多领域的数量分析研究中.例如商业广告宣传方面,广告效果可能会受广告式.地区规模.播放时段.播放频率等多个因素的影响,通过方差分析研究众多因素中,哪些是主要的以及如何产生影响等.而在经济管理中,方差分析常用于分析变量之间的关系,如人民币汇率对股票收益率的影响.存贷款利率对债券市场的影响,等等. 协方差是在方差分析的基础上,综合回归分析的方法,研究如何调节协变量对因变量的影响效应,从而更加有效地分析实验处理效应的一种统计技术. 8.1单因素方差分析及R实现…

5.6 多组数据分析及R实现 5.6.1 多组数据的统计分析 > group=read.csv("C:/Program Files/RStudio/002582.csv") > group=na.omit(group) #忽略缺失样本 > summary(group) 时间 开盘 最高 2013/08/26: 1 Min. :13.6 Min. :13.9 2013/08/27: 1 1st Qu.:18.2 1st Qu.:18.5 2013/08/28: 1 Me…

6.3两正态总体的区间估计 (1)两个总体的方差已知 在R中编写计算置信区间的函数twosample.ci()如下,输入参数为样本x, y,置信度α和两个样本的标准差. > twosample.ci=function(x,y,alpha,sigma1,sigma2){ + n1=length(x);n2=length(y) + xbar=mean(x)-mean(y) + z=qnorm(1-alpha/2)*sqrt(sigma1^2/n1+sigma2^2/n2) + c(xbar-z,xb…