当获取到原始数据时,我们通常的做法是对该数据进行分割成小片段,然后对各小片段进行计算统计,最后整合成最终的数据.这是统计学里数据处理的一般规律. R语言为我们提供了相应的函数来分别处理这三个阶段任务. 分割:split()和subset()函数. 计算:apply(),lapply(),tapply(),sapply() 整合:aggregate() 注意几点: 1.向量,矩阵,数组的长度就是它元素的个数,用length获取:而数据集,列表的长度则是它变量的个数,注意二者的不同. 实际上,向量和

Reference: http://saiyaren.iteye.com/blog/1943207 1.     Shell  读取文件和写文件 for line in $(<top30000.url.utf-8.http_server_front_hphp.txt); do tmp_port=8080; for((i=0;i<=7;i++));do echo ${line/192\.168\.12\.63/192\.168\.12\.63:$tmp_port} >>top3000

以下是我关于如何在R语言中读取.csv文件及一些需要注意的细节的总结,希望能帮助到大家~

前言: RCurl工具包的作者是由Duncan Temple Lang现任加州大学 U.C. Davis分校副教授.他曾致力于借助统计整合进行信息技术的探索.使用者通过RCurl可以轻易访问网页,进行相关数据的抓取以及下载,为数据分析提供原始素材.近年RCurl在数据分析业界中使用也越来越流行. Step1:安装RCurl install.packages('RCurl') Step2:代码实现 =========================== #利用RCurl包批量下载(抓取)文件 li

在unix.windows外部需要调用R脚本执行,然后又需要输入不同的参数,类似shell脚本的命令行参数输入,可以使用Rcript命令实现. 命令格式:Rscript [options] [-e expression] file [args]file表示需要执行的脚本,[options] [-e expression] 可以有也可以不用. [args]是参数列表. 首先需要在file文件中的第一行加入: Args <- commandArgs() 然后按照以下格式执行 Rscript *.R

串行 APPLY<- function(m){ mTemp <- apply(m, 2, mysort) return(mTemp)} snowfall包的并行 SNOWFALL<-function(m,ncl){ library(snowfall) sfInit(parallel = TRUE, cpus = ncl) mTemp<- sfApply(m,2,mysort) sfStop() return(mTemp)}

    批量画图任务中,需要在R中传入若干参数,之前对做法是在perl中每一个任务建立一个Rscript,这种方式超级不cool,在群里学习到R的@ARGV调用方式,差不多能够达到批量任务的要求: args <- commandArgs() 该方法将环境变量传入到一个atomic vector中,其中的值依次(下标从1开始)为: args[1] = 当前R引用的库? args[2] ＝ -slave args[3] = -no-restore args[4] = --file=R脚本名称 arg

#include<stdio.h> #include<iostream> using namespace std; int main() { char s[50]; char delims[] = " "; FILE *fs; fopen_s(&fs, "check-in.txt", "rt"); if (fs == NULL) { printf("file open error\n"); re

下载安装 readr 因为使用内置函数 read.table() 读入应该是格式不符合要求会报错 library(readr) help(package="readr") 可以使用里面的 read_table(),下面来检测一下 library(dplyr) read.table('E:\\forpython\\chapters\\chap1.txt') %>% head() read_table('E:\\forpython\\chapters\\chap1.txt') %&g

R语言  ggplot2包的学习   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

获取文件有多少行 //获取文件有多少行 int getN(char *path) { FILE *pf = fopen(path, "r"); if (pf==NULL) { ; } else { ; while (!feof(pf)) { ] = { }; fgets(str, , pf); i++; } fclose(pf); return i; } } 宏定义行数 //数据的行数 #define N 13180820 文件按行切割 //文件切割 void space(char *

老师简介: Gino老师,即将步入不惑之年,早年获得名校数学与应用数学专业学士和统计学专业硕士,有海外学习和工作的经历,近二十年来一直进行着数据分析的理论和实践,数学.统计和计算机功底强悍. 曾在某一世界500强公司核心部门担任高级主管负责数据建模和分析工作,在实践中攻克统计建模和数据分析难题无数,数据处理与分析科学精准,在实际应用中取得良好的效果. Gino老师担任数据分析培训师多年,探索出一套以实例讲解带动统计原理理解和软件操作熟悉的方法,授课的学生能迅速理解统计原理并使用统计软件独立开展数

博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html ---- 前言: 应用背景兼吐槽 继续延续之前每个月至少一次更新博客,归纳总结学习心得好习惯. 这次的主题是论R与excel的结合,又称 论如何正确把EXCEL文件喂给R处理 分为: 1. xlsx包安装及注意事项 2.用vba实现xlsx批量转化csv 以及,这个的对象,针对跟我一样那些从R开始接触编程的,一直以来都是用excel做数据分析的人……编程大牛请轻拍 之所以要研究这个,是因为最近

在win32位的系统下,RODBC包内的函数是可以直接运行的,但在win64位的系统则不支持! 1.读取外部文件read.table()---csv,txt,excel 最基本函数是read.table(),先介绍read.table(),然后再介绍专门用来读csv的read.csv(). Description Reads a file in table format and creates a data frame from it, with cases corresponding to l

笔者寄语:小规模的读取数据的方法较为简单并且多样,但是,批量读取目前看到有以下几种方法:xlsx包.RODBC包.批量转化成csv后读入. R语言中还有一些其他较为普遍的读入,比如代码包,R文件,工作空间等. source  #读取R代码dget    #读取R文件load    #读取工作空间 -------------------------------- SPSS-STATA格式的读入包--foreign 读取其他软件的格式foreigninstall.packages("foreign&

R语言的文件写入 官方文档介绍如下: write.table(x, file = "", append = FALSE, quote = TRUE, sep = " ", eol = "\n", na = "NA", dec = ".", row.names = TRUE, col.names = TRUE, qmethod = c("escape", "double"

本文对应<R语言编程艺术> 第8章:数学运算与模拟: 第10章:输入与输出: 第11章:字符串操作: 第12章:绘图 ========================================================================= 数学运算与模拟 数学函数: 数学函数 说明 exp() 以自然常数e为底的指数函数 log() 自然对数 log10() 以10为底的常用对数 sqrt() 平方根 abs() 绝对值 sin(), cos() 三角函数 min()

常规读取 一般我们读取文件时都会读取全部的文件然后再进行操作,因为R是基于内存进行计算的. data <- read.table("C:\\Users\\Hider\\Desktop\\test.txt", header = TRUE, encoding = "gbk") 但是当读取的数据量很大的时候,读取的时间会让人捉急,而且会把内存给占满,读完数据之后就不用进行下一步操作了,因为电脑都卡死了. 所以只读取数据的前n行是一个不错的选择,边读取边进行处理. 读

R语言CSV文件 在R语言中,我们可以从存储在R环境外部的文件读取数据.还可以将数据写入由操作系统存储和访问的文件. R可以读取和写入各种文件格式,如:csv,excel,xml等. 在本章中,我们将学习如何从csv文件中读取数据,然后将数据写入csv文件. 该文件应该存在于当前工作目录中,以方便R可以读取它. 当然,也可以设置自己的目录,并从那里读取文件. 获取和设置工作目录 可以使用getwd()函数来检查R工作区指向哪个目录,使用setwd()函数设置新的工作目录. # Get and p

rm(list=ls())path = 'J:/lab/EX29 --在R语言中进行文件(夹)操作'setwd(path)cat("file A\n", file="A") #创建一个文件A,文件内容是'file A','\n'表示换行,这是一个很好的习惯cat("file B\n", file="B")  #创建一个文件Bfile.append("A", "B")  #将文件B的内容附

按行切割大文件(linux split 命令简版) #-*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'KnowLifeDeath' ''' Linux上Split命令可以方便对大文件进行分割,该PY脚本是在Windows上按指定行数切割文件 Python Version: 2.7 ''' import time import sys print time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time())) '