library(data.table)ID <- c(NA,1,2,2)IDTime <- c(1,2,NA,1)TimeX1 <- c(5,3,NA,2)X1X2 <- c(NA,5,1,4)X2mydata <- data.table(ID,Time,X1,X2) mydata `````````````````````````` ID Time X1 X21: NA 1 c NA2: 1 2 a 53: 2 NA NA 14: 2 1 b 4 md <- melt…

R语言数据导入  数据导入 1.保存和加载R的数据(与R.data的交互:save()函数和load()函数) a <- 1:10 save(a, file = "data/dumData.Rdata")  #data文件为当前工作目录下的文件,必须存在 rm(a) load("data/dumData.Rdata") print(a) 2.导入和加载.csv文件(write.csv()函数和read.csv()函数) var1 <- 1:5 var2…

数据的导入 默认情况下数据导入时,字符型变量将转化为因子.若不希望转化,可设置 stringsAsFactors=FALSE 从带分隔符的文本文件中导入数据 read.table() file -->  带分隔符的ASVII文本文件 header  -->  表面首行是否包含了变量名 sep  -->  指定分隔数据的分隔符 row.names  -->  指定一个或多个表示行标识符的变量 # 导入数据把结果存到数据框grade中 grades <- read.table(…

i# coding:utf-8from pyspark.sql import SparkSession import os if __name__ == '__main__': os.environ['JAVA_HOME'] = 'C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_211' print(os.path) spark = SparkSession \ .builder \ .appName("Python Spark SQL basic example") \…

原始数据一般分散杂乱,并含有缺失和错误值,因此在进行数据分析前首先要对数据进行整理. 一.首先,了解原始数据的结构. 可使用如下函数(归属baseR)来查看数据结构: class(dataobject)  查看数据对象的类别 dim(dataobject)  查看数据的维度 names(dataobject)  查看列名 str(dataobject) 查看数据概要 glimpse(dataobject) 查看数据概要 二.将数据变得整洁 可使用下列函数(归属package: tidyr)整理数…

总结R中使用 xpath 和 css selectors 获取标签内容(xpath功能强大,而CSS选择器通常语法比较简洁,运行速度更快些) 例:抓取下面标签的内容: <h3 class="lister index unbold text"><span>小明他很忙</span></h3> (1)使用xpath(与python里使用xpath 相似,R中可以使用html_text() 获取标签中的内容,如"<span>…

熟悉MySQL的朋友可以使用sqldf来操作数据框 # 引入sqldf库(sqldf) library(sqldf) # 释放RMySQL库的加载(针对sqldf报错) #detach("package:RMySQL", unload=T) # 读取数据 data <- read.csv("data.csv") # sql查询 results <- sqldf("select distinct(name) from data") #…

上一篇中我们详细介绍推导了主成分分析法的原理,并基于Python通过自编函数实现了挑选主成分的过程,而在Python与R中都有比较成熟的主成分分析函数,本篇我们就对这些方法进行介绍: R 在R的基础函数中就有主成分分析法的实现函数princomp(),其主要参数如下: data:要进行主成分分析的目标数据集,数据框形式,行代表样本,列代表变量 cor:逻辑型变量,控制是否使用相关系数进行主成分分析 scores:逻辑型变量,控制是否计算每个主成分的得分 我们使用了R中自带的数据集USJudgeR…

在获取数据,并且完成数据的清洗之后,首要的事就是对整个数据集进行探索性的研究,这个过程中会利用到各种描述性统计量和推断性统计量来初探变量间和变量内部的基本关系,本篇笔者便基于R,对一些常用的数据探索方法进行总结: 1.描述性统计量部分 1.1 计算描述性统计量的常规方法 summary() summary()函数提供了最小值.最大值.四分位数和数值型变量的均值,以及因子向量和逻辑型向量的频数统计: > #挂载鸢尾花数据 > data(iris) > #计算鸢尾花各变量的基本描述统计量 &…

最近初学R语言,在R语言读入EXCEL数据格式文件的问题上遇到了困难,经过在网上搜索解决了这一问题,下面归纳几种方法,供大家分享: 第一:R中读取excel文件中的数据的路径: 假定在您的电脑有一个excel文件,原始的文件路径是:D:\work\data\1 如果直接把这个路径拷贝到R中,就会出现错误,原因是: \是escape character(转义符),\\才是真正的\字符,或者用/ 因此,在R中有两种方法读取该路径: 1:在R中输入一下路径:D:\\work\\data\\1     …