目的:须要把数据框的行列进行转置 方法: # 原始数据框 > hrl_jd_mon     年份 一月 二月 三月 四月 五月 六月 七月 八月 九月 十月 十一月 十二月 1 2010年 51.2 45.8 55.8 62.9 63.8 59.5 80.5 78.0 66.0 92.3  50.80   55.6 2 2011年 54.8 54.4 64.1 78.5 64.5 63.4 95.3 89.2 68.8 86.1  51.40   52.4 3 2012年 53.0 46.1 5…

当我们想要把数据框的行或者列按照指定的顺序排列时,可以通过行名称或者列名称快速排列 data <- data.frame(matrix(1:9, ncol=3)) rownames(data) <- c("C1", "C2", "C3") colnames(data) <- c("R1", "R2", "R3") data R1 R2 R3 C1 1 4 7 C2 2…

1.用0替代数据框中的缺失值NA 生成数据框: > m <- matrix(sample(c(NA, :), , replace = TRUE), ) > d <- as.data.frame(m) V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 1 4 3 NA 3 7 6 6 10 6 5 2 9 8 9 5 10 NA 2 1 7 2 3 1 1 6 3 6 NA 1 4 1 6 4 NA 4 NA 7 10 2 NA 4 1 8 5 1 2 4 NA 2 6…

前言 绘制统计图形时,半数以上的时间会花在调用绘图命令之前的数据塑型操作上.因为在把数据送进绘图函数前,还得将数据框转换为适当格式才行. 本文将给出使用R语言进行数据塑型的一些基本的技巧,更多技术细节推荐参考<R语言核心手册>. 数据框塑型 1. 创建数据框 - data.frame() # 创建向量p p = c("A", "B", "C") # 创建向量q q = 1:3 # 创建数据框:含p/q两列 dat = data.fra…

上篇我们了解了Python中pandas内封装的关于数据框的常用操作方法,而作为专为数据科学而生的一门语言,R在数据框的操作上则更为丰富精彩,本篇就R处理数据框的常用方法进行总结: 1.数据框的生成 利用data.frame()函数来创建数据框,其常用参数如下: ...:数据框的构成向量的变量名,顺序即为生成的数据框列的顺序 row.names:对每一行命名的向量 stringAsFactors:是否将数据框中字符型数据类型转换为因子型,默认为FALSE > a <- 1:10 > b…

1.R数据的保存与加载 可通过save()函数保存为.Rdata文件,通过load()函数将数据加载到R中. > a <- 1:10 > save(a,file='d://data//dumData.Rdata') > rm(a)   #将对象a从R中删除 > load('d://data//dumData.Rdata') > print(a) [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 2.CSV文件的导入与导出 下面创建df1的数据框,通过函…

R语言数据重塑 R语言中的数据重塑是关于改变数据被组织成行和列的方式. 大多数时间R语言中的数据处理是通过将输入数据作为数据帧来完成的. 很容易从数据帧的行和列中提取数据,但是在某些情况下,我们需要的数据帧格式与我们接收数据帧的格式不同. R语言具有许多功能,在数据帧中拆分,合并和将行更改为列,反之亦然. 于数据帧中加入列和行 我们可以使用cbind()函数连接多个向量来创建数据帧. 此外,我们可以使用rbind()函数合并两个数据帧. # Create vector objects. city…

R语言数据预处理 一.日期时间.字符串的处理 日期 Date: 日期类,年与日 POSIXct: 日期时间类,精确到秒,用数字表示 POSIXlt: 日期时间类,精确到秒,用列表表示 Sys.date(), date(), difftime(), ISOdate(), ISOdatetime() #得到当前日期时间 (d1=Sys.Date())   #日期        年月日 (d3=Sys.time())   #时间        年月日时分秒  通过format输出指定格式的时间 (d2…

R语言数据接口 R语言处理的数据一般从外部导入,因此需要数据接口来读取各种格式化的数据 CSV # 获得data是一个数据帧 data = read.csv("input.csv") # 可以使用类似于SQL的where查询 retval = subset(data,dept == "IT" & salary > 600) print(retval) # 写入文件 # row.names=FALSE是为了去除额外的行号 write.csv(retval…

最棒的7种R语言数据可视化 随着数据量不断增加,抛开可视化技术讲故事是不可能的.数据可视化是一门将数字转化为有用知识的艺术. R语言编程提供一套建立可视化和展现数据的内置函数和库,让你学习这门艺术.在可视化的技术实现之前,让我们先看看如何选择正确的图表类型. 选择正确的图表类型 基本的展现类型有如下四种: 1.   比较 2.   组成 3.   分布 4.   关系 为了确定哪一种类型的图表适合你的数据,我建议你应该回答一些问题比如, § 在一个图表中你想展现多少个变量? § 每个变量中你会显…