dplyr包:plyr包的替代者,专门面对数据框,将ddplyr转变为更易用的接口 %>%来自dplyr包的管道函数,其作用是将前一步的结果直接传参给下一步的函数,从而省略了中间的赋值步骤,可以大量减少内存中的对象,节省内存,可惜的是应用范围还不是很广. dplyr和data.table(易于操作数据)是R的两个高效数据处理包,这两个包有它们各自的优点. data.table在语法灵活性和performance上面更深一筹,dplyr则在易学性和SQL语句转换方面有独到之处 首先dplyr提供了…

1. stringr介绍 stringr包被定义为一致的.简单易用的字符串工具集.所有的函数和参数定义都具有一致性,比如,用相同的方法进行NA处理和0长度的向量处理. 字符串处理虽然不是R语言中最主要的功能,却也是必不可少的,数据清洗.可视化等的操作都会用到.对于R语言本身的base包提供的字符串基础函数,随着时间的积累,已经变得很多地方不一致,不规范的命名,不标准的参数定义,很难看一眼就上手使用.字符串处理在其他语言中都是非常方便的事情,R语言在这方面确实落后了.stringr包就是为了解决这…

分析数据要做的第一件事情,就是观察它.对于每个变量,哪些值是最常见的?值域是大是小?是否有异常观测? ggplot2图形之基本语法: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离ggplot2是按图层作图ggplot2保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性ggplot2将常见的统计变换融入到了绘图中.ggplot的绘图有以下几个特点:第一,有明确的起始(以ggplot函数开始)与终止(一句语句一幅图):其二,图层之间的叠加是靠"+"号实现的,越后面其…

https://www.cnblogs.com/nxld/p/6059603.html 分析数据要做的第一件事情,就是观察它.对于每个变量,哪些值是最常见的?值域是大是小?是否有异常观测? ggplot2图形之基本语法: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离ggplot2是按图层作图ggplot2保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性ggplot2将常见的统计变换融入到了绘图中.ggplot的绘图有以下几个特点:第一,有明确的起始(以ggplot函数开…

参考内容: RMySQL数据库编程指南R语言使用RMySQL连接及读写Mysql数据库 RMySql包安装和加载优点问题,试着根据提示简单安装和加载可以使用,后续再查询资料解决. 3.2.1 连接数据库 dbConnect(MySQL(),host="localhost",dbname,user="",password="", ...) library(RMySql) #可能是安装RMySQL的问题,导致直接library(RMySql)提示不存…

tidyr包:reshape2的替代者,功能更纯粹 tidyr包的应用 tidyr主要提供了一个类似Excel中数据透视表(pivot table)的功能;gather和spread函数将数据在长格式和宽格式之间相互转化,应用在比如稀疏矩阵和稠密矩阵之间的转化;separate和union方法提供了数据分组拆分.合并的功能,应用在nominal数据的转化上 R将整洁数据定义为:每个变量的数据存储在自身的列中,每个观测值的数据存储在其自身的行中.整洁数据是进行数据再加工的基础. tidyr包主要涉…

相比dplyr包,data.table包能够更大程度地提高数据的处理速度,这里就简单介绍一下data.tale包的使用方法. data.table:用于快速处理大数据集的哦 数据的读取 data.table包中数据读取的函数:fread() data.table的创建 library(data.table) DT = data.table(x=rep(c("a","b","c"),each=3), y=c(1,3,6), v=1:9) DT #…

为什么用Shiny Shiny让数据分析师写完分析与可视化代码后,稍微再花几十分钟,就可以把分析代码工程化,将分析成果快速转化为交互式网页分享给别人.所以,如果你是一名使用R的数据分析师,选择Shiny是非常明智的,因为它不需要你有新的技能,且开发起来实在太快.它跟通常我们了解的其他框架不一样:其他框架一般都是前后端分离,后端提供json,前端根据json绘图绘表,需要若干个程序员协同开发完成.然而这种可视化的小工具往往是得不到研发资源的支持,只能本数据分析师一人操刀前后端全包. #######…

plotly包:让ggplot2的静态图片变得可交互 Plotly 是个交互式可视化的第三方库,官网提供了Python,R,Matlab,JavaScript,Excel的接口,因此我们可以很方便地在这些软件中调用Plotly,从而实现交互式的可视化绘图. plotly支持facet,不过当facet的图形超过9个以后,legend处会出现bug. 栗子: library(plotly)set.seed(100)d <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 1000)…

lubridate包,非常强大,能够识别各种类型的日期.字符型和时间型数据,都是格式比较特别的你数据,在处理时,比较麻烦,但是有了lubridate这个包之后,时间处理变得非常简单,这个包函数命名简单,格式比较统一. 解析日期和时间 首先,lubridate函数的方便之处在于无论年月日之间以什么间隔符分隔,它总能找到正确的值且返回的是数字值,比如: > year("2016-10-24")  [1] 2016> year("2016/10/24")[1]…