用R语言提取数据框中日期对应年份(列表转矩阵) 在数据处理中常会遇到要对数据框中的时间做聚类处理,如从"%m/%d/%Y"中提取年份. 对应操作为:拆分成列表——列表转矩阵——利用索引从矩阵中提取第一列—— year<-strsplit(case_data2$Date,split = "-") # strsplit函数将数据拆分成列表 year1<-]# 将列表转换为矩阵,提取第一列——年份 case_data2$year1<-year1 其他办法

> #数据框可以包含不同模式(数值型.字符型.逻辑型等)的数据,是R中最常处理的数据结构.数据框可以通过函数data.frame()创建:mydata<-data.frame(coll,col2,col3,...)> #其中的列向量col1.col2.col3等可以为任何类型(如数值型.字符型或者逻辑型)每一列的名称可由函数names指定.实例如下:> #创建一个数据框> patientID<-c(1,2,3,4)> age<-c(25,34,28,52)&

R语言初学者,不怎么会,今天碰到的问题,查了好久才找到,原来如此简单 尼玛,下次再忘记抽自己3巴掌

#数据框 > df <- data.frame(id=c(1,2,3,4),name=c("a","b","c","d"),gender=c(TRUE,TRUE,FALSE,FALSE))> nrow(df) #4行[1] 4 > ncol(df) #3列[1] 3 > df2 <- data.frame(id=c(1,2,3,4),score=c(80,86,90,100))> df

as.data.frame(lapply(data,as.numeric))

1.添加列名 wts=c(1,1,1) names(wts)=c("setosa","versicolor","virginica") 2.为矩阵添加列名和行名 wts=matrix(0,3,4) row=c("row1","row2","row3") column=c("setosa","versicolor","virginica&q

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

目录 1. 去掉指定列中包含NA/Inf/NaN的行 2. 去掉指定列中包含其他乱七八糟字符串的行 3. 去掉整个数据框中包含非数值的行 只包含NA.NaN和Inf的情况 针对其他字符情况 4. 总结下推荐用法 这个需求还是很常见的,因为我们在处理数据的时候无法全面考虑到数据框中含有哪些类型的数据,比如含有NA.NaN或Inf,甚至是一些乱七八糟的字符串.这时不论做统计分析还是作图,都会带来意想不到的错误.为防止这种现象发生,有必要在分析数据前将这些含有特殊字符的行去掉. 1. 去掉指定列中包含

R语言 我要如何开始R语言_数据分析师 我要如何开始R语言? 很多时候,我们的老板跟我们说,这个东西你用R语言去算吧,Oh,My god!什么是R语言?我要怎么开始呢? 其实回答这个问题很简单,首先,你只需要知道R语言其实就是一种计算机语言,它很强大,它是专门用来进行计算的,它比C\C++.Perl都要强大,虽然他没有C那么的万能,没有Perl那么的文本处理能力,但是在计算和数据处理上,它绝对是一顶一的,而且当初它被提出来的初衷之一就是要让非计算机专业的人也能用计算机语言完成工作,极大程度上降低

R语言读写数据 一般做模型的时候,从外部的excel中读入数据,我现在常用的比较多的是read_csv(file) 读入之前先把excel数据转化成.csv格式 同样的把结果输出来的时候用的是write_csv(file) 我记得加载的包是zoo.. 我目前用到的是这个,回头补充