1.sink()在代码开始前加一行:sink(“output.txt”),就会自动把结果全部输出到工作文件夹下的output.txt文本文档.这时在R控制台的输出窗口中是看不到输出结果的.代码结束时用sink()切换回来. 示例: sink("a.txt") x<-rnorm(100,0,1) mean(x) sink() 注:此处输出为mean(x). 2.stargazer() library(stargazer) #导入数据 mydata <- read.csv(&q

R语言计算moran‘I install.packages("maptools")#画地图的包 install.packages("spdep")#空间统计,moran'I install.packages("tripack") install.packages("RANN") library("maptools") library("spdep") library("trip

R语言计算出一个N个属性的相关矩阵(),然后再将相关矩阵输出到CSV文件. 读入的数据文件格式如下图所示: R程序采用如下语句: data<-read.csv("I:\\SB\landuse1986\\copy-number-sb2074.landuse.1986.class.csv")//括号内为读入的csv数据文件的绝对地址,其中的斜杠采用向左的双斜杠 write.csv(cor(data,method="spearman"),file="I:\

更多大数据分析.建模等内容请关注公众号<bigdatamodeling> 在对变量分箱后,需要计算变量的重要性,IV是评估变量区分度或重要性的统计量之一,R语言计算IV值的代码如下: CalcIV <- function(df_bin, key_var, y_var){ N_0<-table(df_bin[, y_var])[1] N_1<-table(df_bin[, y_var])[2] iv_c<-NULL var_c<-NULL for (col in c

R语言对于数值计算很方便,最近用到了计算方差,标准差的功能,特记录. 数据准备 height <- c(6.00, 5.92, 5.58, 5.92) 1 计算均值 mean(height) [1] 5.855 2 计算中位数 median(height) [1] 5.92 3 计算标准差 sd(height) [1] 0.1871719 4 计算方差 var(height) [1] 0.03503333 5 计算两个变量之间的相关系数 cor(height,log(height)) [1] 0

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+mongo的组合真是各种坑等着踩 由于mongo中的时间戳普遍使用的是unix timestamp的格式,因此需要对每天的数据进行计算的时候,很容易就想到对timestamp + gap对方式来实现每天的时间范围. 但这时候就埋下了一个坑,这个坑就是计算精度的问题. ms级的时间戳长度是12位,R中会识别成1.421112+e12的格式.gap的则是 1000 * 60 * 60 *24 * i,数量级是10^8.两者相加,在取某个i的时候,会出现加出来的数据与下一天的timestamp对不

在使用R的时候会发现R对CPU的利用率并不是很高,反正当我在使用R的时候,无论R做何种运算R的CPU利用率都只有百分子几,这就导致一旦计算量大的时候计算时间非常长,会给人一种错觉(R真的在计算吗?会不会我的程序死掉了?).今天,我看到了一篇博客介绍的方法,迫不及待的尝试了一下,只能说:太牛逼了!下面是我的测试截图: 前:

1   从该链接中下载测试数据,http://pan.baidu.com/share/link?shareid=3322971616&uk=3862050759   2   把测试文件Analysis.txt拷贝到R默认的目录下,,目录可在chang dir下选择     3   在R环境中输入程序 algae <- read.table('Analysis.txt', header=F, dec='.', col.names=c('season','size','speed','mxPH'

import xlrd import jieba import pymysql import matplotlib.pylab as plt from wordcloud import WordCloud from collections import Counter import numpy as np def getExcelData(excel,txt): readbook = xlrd.open_workbook(excel) sheet = readbook.sheet_by_inde

R 语言是一门主要用于统计计算和绘图的高级编程语言.这份 R 语言编码风格指南旨在让我们的 R代码更容易阅读.分享和检查.以下规则系与 Google 的 R 用户群体协同设计而成. 概要: R编码风格约定 文件命名: 以 .R (大写) 结尾 标识符命名: variable.name, FunctionName, kConstantName 单行长度: 不超过 80 个字符 缩进: 两个空格, 不使用制表符 空白 花括号: 前括号不折行写, 后括号独占一行 赋值符号: 使用 <-, 而非 = 分

R语言简介 R语言是一种为统计计算和图形显示而设计的语言环境,是贝尔实验室(Bell Laboratories)的Rick Becker.John Chambers和Allan Wilks开发的S语言的一种实现,提供了一系列统计和图形显示工具.S语言也是目前比较流行的统计软件S-PLUS的基础.http://hovertree.com/ R语言的创始人Ross Ihaka和Robert Gentleman,由于这两位“R之父”的名字都是以R开头,所以就称之为R语言. R语言是一组数据操作,计算和

来自 Google 的 R 语言编码风格指南R 语言是一门主要用于统计计算和绘图的高级编程语言. 这份 R 语言编码风格指南旨在让我们的 R 代码更容易阅读.分享和检查. 以下规则系与 Google 的 R 用户群体协同设计而成. 概要: R编码风格约定 文件命名: 以 .R (大写) 结尾 标识符命名: variable.name, FunctionName, kConstantName 单行长度: 不超过 80 个字符 缩进: 两个空格, 不使用制表符 空白 花括号: 前括号不折行写, 后括

  一, R语言所处理的工作层: 解释一下: 最下面的一层为数据源,往上是数据仓库层,往上是数据探索层,包括统计分析,统计查询,还有就是报告 再往上的三层,分别是数据挖掘,数据展现和数据决策. 由上图可知,R语言是可以用于数据挖掘,数据展现,而后领导根据展现的数据来决策,R语言在数据展现的方面,拥有很强大的功能. 二,R语言的数据结构: 包括如下的几项:包括向量,矩阵,数组,数据框,列表和因子 1,向量: 创建向量的方法一共有三种,分别如下: 第一种,使用c()的这个方法: 由于博客中木有R语言

R语言︱数据集分组 大型数据集通常是高度结构化的,结构使得我们可以按不同的方式分组,有时候我们需要关注单个组的数据片断,有时需要聚合不同组内的信息,并相互比较. 一.日期分组 1.关于时间的包都有很多很好的日期分组应用. 2.cut()函数 cut(x, n):将连续型变量x分割为有着n个水平的因子 cut(x, breaks, labels = NULL, include.lowest = FALSE, right = TRUE, dig.lab = 3, ordered_result = F

一.R是什么 R语言是由新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman两个人共同发明. 其词法和语法分别源自Schema和S语言. R定义:一个能够自由幼小的用于统计计算和绘图的语言和环境,它提供了广泛的统计分析和绘图技术. 二.R的优势 国际上R语言已然是专业数据分析领域的标准. 1.R是免费的开源软件. 2.全面的统计研究平台,提供了各种各样的数据分析技术. 3.R是一个程序设计语言,所以他的能力可以很容易地通过使用用户定义的函数扩展. 4.R拥有顶尖水准的制图功能

[怪毛匠子整理] 1.下载 wget http://mirror.bjtu.edu.cn/cran/src/base/R-3/R-3.0.1.tar.gz 2.解压: tar -zxvf R-3.0.1.tar.gz cd R-3.0.1 3.安装 yum install readline-devel yum install libXt-devel ./configure 如果使用rJava需要加上 --enable-R-shlib ./configure  --enable-R-shlib -

数据导入 以下R包主要用于数据导入和保存数据 feather:一种快速,轻量级的文件格式.在R和python上都可使用readr:实现表格数据的快速导入.中文介绍可参考这里readxl:读取Microsoft Excel电子表格数据openxlsx:读取Microsoft Excel电子表格数据googlesheets:读取google电子表格数据haven:读取SAS,SPSS和Stata统计软件格式的数据httr:从网站开放的API中读取数据rvest:网页数据抓取包xml2:读取HTML和

摘要:R语言的知识体系并非语法这么简单,如果都不了R的全貌,何谈学好R语言呢.本文将展示介绍R语言的知识体系结构,并告诉读者如何才能高效地学习R语言. 最近遇到很多的程序员都想转行到数据分析,于是就开始学习R语言.总以为有了其他语言的编程背景,学习R语言就是一件很简单的事情,一味地追求速度,但不求甚解,有些同学说2周就能掌握R语言,但掌握的仅仅是R语言的语法,其实这只能算是入门. R语言的知识体系并非语法这么简单,如果都不了R的全貌,何谈学好R语言呢.本文将展示介绍R语言的知识体系结构,并告诉读

R语言中文社区历史文章整理(类型篇)   R包: R语言交互式绘制杭州市地图:leafletCN包简介 clickpaste包介绍 igraph包快速上手 jiebaR,从入门到喜欢 Catterplots包,让你绘制不一样的图 今天再来谈谈REmap包 ggplot2你需要知道的都在这... R访问数据库管理系统(通过RODBC包和RMySQL包两种方式) NLP——自然语言处理(三)text2vec包 Rattle:数据挖掘的界面化操作 借助caret包实现特征选择的工作 R语言的高质量图形

编码不友好,对中文不友好,逼着你用RStudio.Jupyter Notebook/Jupyter Lab.图标丑,每次点击感觉辣眼睛. 为节省内存,R语言计算默认有效数字为7位,比Excel的15位还坑,幸好可以用options(digit=20)调整.为节省内存,很多函数默认会把strings转为factor,部门.性别等转化尚能接受,姓名等转化不能接受. 严格区分等于.赋值.参数设置. 向量化,代码简洁,写起来爽.为统计而生,函数化,写起来快. 序号从1开始,方便排版报表.write.cs