R中如何两个数据集相同变量相减

2024-11-04

R语言数据集合并、数据增减、不等长合并

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 数据选取与简单操作: which 返回一个向量中指定元素的索引 which.max 返回最大元素的索引 which.min 返回最小元素的索引 sample 随机在向量中抽取元素 subset 根据条件选取元素 sort 升序排列元素 rev 反转所有元素 order 获取排序后的索引 table 返回频数表 cut 将数据分割为几部分 spl

js面试题--------JS中数字和字符,布尔类型相加相减问题

JS中数字和字符相加相减问题 <html lang="en"> <head> <meta charset="utf-8" /> <title></title> </head> <body> </body> </html> <script type="text/javascript"> var a = 100; var b = &

关于js的当前日期的格式化，和两个日期之间的相减的天数

function getFormatYMD(timesamp){ var date = new Date(timesamp); Y = date.getFullYear() + '-'; M = (date.getMonth()+1 < 10 ? '0'+(date.getMonth()+1) : date.getMonth()+1) + '-'; D = date.getDate(); D= D.toString().length==1 ? '0'+D:D; return Y+M+D;} 这个

（数据科学学习手札22）主成分分析法在Python与R中的基本功能实现

上一篇中我们详细介绍推导了主成分分析法的原理,并基于Python通过自编函数实现了挑选主成分的过程,而在Python与R中都有比较成熟的主成分分析函数,本篇我们就对这些方法进行介绍: R 在R的基础函数中就有主成分分析法的实现函数princomp(),其主要参数如下: data:要进行主成分分析的目标数据集,数据框形式,行代表样本,列代表变量 cor:逻辑型变量,控制是否使用相关系数进行主成分分析 scores:逻辑型变量,控制是否计算每个主成分的得分我们使用了R中自带的数据集USJudgeR

函数的光滑化或正则化卷积应用两个统计独立变量X与Y的和的概率密度函数是X与Y的概率密度函数的卷积

http://graphics.stanford.edu/courses/cs178/applets/convolution.html Convolution is an operation on two functions f and g, which produces a third function that can be interpreted as a modified ("filtered") version of f. In this interpretation we

MySQL两个日期字段相减得到秒的方法

一.MySQL中两个DateTime字段相减假定表名为tblName,两个DateTime字段名分别为beginDateTime,endDateTime,以下是相关两个mysql日期字段相减的SQL语句,这种方式两字段跨天,月,年都无问题. 得到两个日期字段之间的秒数 selec t (UNIX_TIMESTAMP(endDateTime) - UNIX_TIMESTAMP(beginDateTime)) dif_second from tblName 得到两个日期字段之间的分数 selec

R语言-探索两个变量

目的: 通过探索文件pseudo_facebook.tsv数据来学会两个变量的分析流程知识点: 1.ggplot语法 2.如何做散点图 3.如何优化散点图 4.条件均值 5.变量的相关性 6.子集散点图 7.平滑化简介: 如果在探索单一变量时,使用直方图来表示该值和整体的关系,那么在探索两个变量的时候,使用散点图会更适合来探索两个变量之间的关系案例分析: 1.根据年龄和好友数作出散点图 #导入ggplot2绘图包library(ggplot2) setwd('D:/Udacity/数据分析

@有两个含义：1，在参数里，以表明该变量为伪参数 ,在本例中下文里将用@name变量代入当前代码中2，在字串中，@的意思就是后面的字串以它原本的含义显示，如果不

@有两个含义:1,在参数里,以表明该变量为伪参数 ,在本例中下文里将用@name变量代入当前代码中 2,在字串中,@的意思就是后面的字串以它原本的含义显示,如果不加@那么需要用一些转义符\来显示一些特殊字符举例1:(2) stringsql ="update Table1 set name =@name where ID = '1'";//未采用SqlParameter SqlParameter sp =newSqlParameter("@name","

R语言：利用caret包中的dummyVars函数进行虚拟变量处理

dummyVars函数:dummyVars creates a full set of dummy variables (i.e. less than full rank parameterization----建立一套完整的虚拟变量先举一个简单的例子: survey<-data.frame(service=c("very unhappy","unhappy","neutral","happy","very

php中比较两个变量是否相等的最高效写法

<?php //php中比较两个变量是否相等的最高效写法 function isEqual($a,$b){ return $a==$b; } var_dump(isEqual(3,3));//true var_dump(isEqual(3,4));//false ?>

CMake中的两种变量(Variable types in CMake)

在CMake中存在两种变量:normal variables and cache varialbes .正常变量就像是脚本内部变量,相当于程序设计中定义的局部变量那样.而CMakeLists.txt相当于一个函数,第一个执行的CMakeLists.txt相当于主函数.所以正常变量.不能跨越CMakeLists.txt文件(they are not persisted across CMake runs).cache变量如果在set中设置成了INTERNAL,那么它与正常变量是一样的效果,就是两个

变量赋值理解--Pyton中让两个值互换的方法

#Pyton中让两个值互换的方法 #方法一:可以理解为相当于是同时赋值 a = 5 b = 4 a,b = b,a print(a,b) #方法二:可以理解为拿箱子过程 c = 10 d = 20 e = c #定义第三个人e,将箱子 c 给 e 拿着 c = d #将箱子 d 给到 c d = e #将箱子 e 给到 d ,交换完成 print(c,d)

在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题（基于 rugarch 包）

目录在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(基于 rugarch 包) 导论 rugarch 简介指定一个 $\text{GARCH}(1, 1)$ 模型模拟一个 GARCH 过程拟合一个 $\text{GARCH}(1,1)$ 模型 rugarch 中的优化与参数估计优化器的选择结论在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(基于 rugarch 包) 本文翻译自<Problems in Estimating GARCH Parameters in R (Part 2

在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题

目录在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题 GARCH 模型基础估计 GARCH 参数 fGarch 参数估计的行为结论译后记在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题本文翻译自<Problems In Estimating GARCH Parameters in R > 原文链接:https://ntguardian.wordpress.com/2017/11/02/problems-estimating-garch-parameters-r/ 更新(11/2/17 3:00

（数据科学学习手札19）R中基本统计分析技巧总结

在获取数据,并且完成数据的清洗之后,首要的事就是对整个数据集进行探索性的研究,这个过程中会利用到各种描述性统计量和推断性统计量来初探变量间和变量内部的基本关系,本篇笔者便基于R,对一些常用的数据探索方法进行总结: 1.描述性统计量部分 1.1 计算描述性统计量的常规方法 summary() summary()函数提供了最小值.最大值.四分位数和数值型变量的均值,以及因子向量和逻辑型向量的频数统计: > #挂载鸢尾花数据 > data(iris) > #计算鸢尾花各变量的基本描述统计量 &

R中的统计模型

R中的统计模型这一部分假定读者已经对统计方法,特别是回归分析和方差分析有一定的了解.后面我们还会假定读者对广义线性模型和非线性模型也有所了解.R已经很好地定义了统计模型拟合中的一些前提条件,因此我们能构建出一些通用的方法以用于各种问题.R提供了一系列紧密联系的统计模型拟合的工具,使得拟合工作变得简单.正如我们在绪论中提到的一样,基本的屏幕输出是简洁的,因此用户需要调用一些辅助函数来提取细节的结果信息. 1定义统计模型的公式下面统计模型的模板是一个基于独立的方差齐性数据的线性模型用矩阵术语表

（数据科学学习手札58）在R中处理有缺失值数据的高级方法

一.简介在实际工作中,遇到数据中带有缺失值是非常常见的现象,简单粗暴的做法如直接删除包含缺失值的记录.删除缺失值比例过大的变量.用0填充缺失值等,但这些做法会很大程度上影响原始数据的分布或者浪费来之不易的数据信息,因此怎样妥当地处理缺失值是一个持续活跃的领域,贡献出众多巧妙的方法,在不浪费信息和不破坏原始数据分布上试图寻得一个平衡点,在R中用于处理缺失值的包有很多,本文将对最为广泛被使用的mice和VIM包中常用的功能进行介绍,以展现处理缺失值时的主要路径: 二.相关函数介绍 2.1 缺失值

简单介绍一下R中的几种统计分布及常用模型

统计学上分布有很多,在R中基本都有描述.因能力有限,我们就挑选几个常用的.比较重要的简单介绍一下每种分布的定义,公式,以及在R中的展示. 统计分布每一种分布有四个函数:d――density(密度函数),p――分布函数,q――分位数函数,r――随机数函数.比如,正态分布的这四个函数为dnorm,pnorm,qnorm,rnorm.下面我们列出各分布后缀,前面加前缀d.p.q或r就构成函数名:norm:正态,t:t分布,f:F分布,chisq:卡方(包括非中心) unif:均匀,exp:指数,wei

在R中整理数据

原始数据一般分散杂乱,并含有缺失和错误值,因此在进行数据分析前首先要对数据进行整理. 一.首先,了解原始数据的结构. 可使用如下函数(归属baseR)来查看数据结构: class(dataobject) 查看数据对象的类别 dim(dataobject) 查看数据的维度 names(dataobject) 查看列名 str(dataobject) 查看数据概要 glimpse(dataobject) 查看数据概要二.将数据变得整洁可使用下列函数(归属package: tidyr)整理数

R语言编程艺术（2）R中的数据结构

本文对应<R语言编程艺术>第2章:向量:第3章:矩阵和数组:第4章:列表:第5章:数据框:第6章:因子和表 ========================================================================= R语言最基本的数据类型就是向量(vector),单个数值和矩阵都是向量的一种特例. 声明:R中不需要声明变量,但是注意函数式语言的特性,如果读写向量中的元素时,R事先不知道对象是向量的话,则函数没有执行的对象.如下代码是无法工作的: y[1]

(2)R中的数据类型和数据结构

R中的数据结构主要面向<线性代数>中的一些概念,如向量.矩阵等.值得注意的是,R中其实没有简单数据(数值型.逻辑型.字符型等),对于简单类型会自动看做长度为1的向量.比如: > b=5 > length(b) [1] 1 > typeof(b) [1] "double" > mode(b) [1] "numeric" R中最重要的数据结构是向量(vector)和矩阵(matrix). 向量由一系列类型相同的有序元素构成:矩阵是数组

R中如何两个数据集相同变量相减

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