参考自:https://wenku.baidu.com/view/ae5f76f94b35eefdc9d3336e.html

https://www.zhihu.com/question/24501195 节选: 看了这么多答案,觉得 Hadley Wickhamhad.co.nz 在R使用者的地位好高啊.其实我也觉得Hadley的每个包都很好用,尤其是CRAN - Package plyr(他写的包中,这个接触得比较晚,所以感觉更加相见恨晚).其他作者的包有: CRAN - Package xkcd 把你的图绘制成xkcd http://xkcd.com风格 CRAN - Package magrittr 向前管道操

R中实现脚本调用,以及函数调用 这里的列子是test.R调用mysql_con.R中的函数 mysql_con.R # 使用RMySQL操作数据库 # 载入DBI和RMySQL包 #library(DBI) library(RMySQL) mysql_con <- function(sql){ # 创建数据库连接 con ") #说明用什么字符集来获取数据库字段 dbGetQuery(con, "SET NAMES gbk") #dbSendQuery(con, &qu

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

1.安装Java程序(官网win7 64位系统的Java安装程序及网址http://www.java.com/zh_CN/download/manual.jsp),选择windows 64位脱机安装到R目录下 2.在R里面输入: install.packages("rJava") install.packages("xlsx") 安装这两个包,会提示你还有一个包, "xlsxjars"这个包一般会在这个过程中自动安装,如果没有安装的话,可以再按照

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

下面列出了可用于数据挖掘的R包和函数的集合.其中一些不是专门为了数据挖掘而开发,但数据挖掘过程中这些包能帮我们不少忙,所以也包含进来. 1.聚类 常用的包: fpc,cluster,pvclust,mclust 基于划分的方法: kmeans, pam, pamk, clara 基于层次的方法: hclust, pvclust, agnes, diana 基于模型的方法: mclust 基于密度的方法: dbscan 基于画图的方法: plotcluster, plot.hclust 基于验证的

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

SparkR (R on Spark) 概述 SparkDataFrame 启动: SparkSession 从 RStudio 来启动 创建 SparkDataFrames 从本地的 data frames 来创建 SparkDataFrames 从 Data Sources(数据源)创建 SparkDataFrame 从 Hive tables 来创建 SparkDataFrame SparkDataFrame 操作 Selecting rows(行), columns(列) Groupin

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~ --------------------------- R语言·文本挖掘︱Rwordseg/rJava两包的安装 笔者:文本挖掘中这两个包可谓是"老顽固",做文本挖掘必须要过的关卡,今天倒腾了一天,桌面下了一堆东西,终于弄出来了.故此,赶紧记录下来,以后可用: 关于这两个包的安装问题,有很多很多教程,很多方法,我就不一一介绍,如果我介绍的方法你安装不了,那你就得去下面的参考链接找找其他的方

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~ --------------------------- 笔者看到微信公众号探数寻理中提到郎大为Chiffon老师的wordcloud2,于是尝鲜准备用一下.但是在下载的时候,遇见很多问题,安装问题困扰着... 包中函数本身很好用,很简单,而且图形众多. -------------------------------------------- 一.wordcloud2包的安装 官方郎大为老师githu

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~ --------------------------- 笔者寄语:与前面的RsowballC分词不同的地方在于这是一个中文的分词包,简单易懂,分词是一个非常重要的步骤,可以通过一些字典,进行特定分词.大致分析步骤如下: 数据导入--选择分词字典--分词 但是下载步骤比较繁琐,可参考之前的博客: R语言·文本挖掘︱Rwordseg/rJava两包的安装(安到吐血) ------------------

目录 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(续) rugarch 包的使用 简单实验 rugarch 参数估计的行为 极端大样本 结论 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(续) 本文承接<在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题> 链接:https://www.cnblogs.com/xuruilong100/p/9986088.html 在之前的博客<在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题>中,Curtis Miller 讨论了 fGarch 包和 tseri

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

总结R中使用 xpath 和 css selectors 获取标签内容(xpath功能强大,而CSS选择器通常语法比较简洁,运行速度更快些) 例:抓取下面标签的内容: <h3 class="lister index unbold text"><span>小明他很忙</span></h3> (1)使用xpath(与python里使用xpath 相似,R中可以使用html_text() 获取标签中的内容,如"<span>

目录 R 中的设计模式 不动点算法 包装器模式 接口模式 柯里化(Currying) 闭包(Closures) 缓存模式 计数器模式 R 中的设计模式 本文翻译自 Design Patterns in R(By Sebastian Warnholz). 本文的灵感来源于: Stuart Sierra 的演讲,关于函数式编程中的设计模式:以及 我从 F# for fun an profit 想到的想法:以及 我在使用 R 的过程中用不同方法解决问题获得的反馈. 设计模式似乎是一个很大的词,特别是因

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]

一.apply族函数 1.apply  应用于矩阵和数组 # apply # 1代表行,2代表列 # create a matrix of 10 rows x 2 columns m <- matrix(c(1:10, 11:20), nrow = 10, ncol = 2) # mean of the rows apply(m, 1, mean) [1] 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 # mean of the columns apply(m, 2, mean) [1]

R中cluster中包含多种聚类算法,下面通过某个数据集,进行三种聚类算法的评估 # ============================ # 评估聚类 # # ============================ # 引入fpc包(cluster.stats) library(fpc) # 引入包库(clara.fanny) library(cluster) #=====调用聚类算法====================================================

在Rstdio使用的是3.5.1的64位R版本中遇到问题:The Perl script 'WriteXLS.pl' failed to run successfully. 首先使用 Sys.which("perl")  输出空串,表明未安装perl. perl "" 安装上perl之后,运行又出现了: Error in as.vector(x) : no method for coercing this S4 class to a vector 但是代码里并没有出

导入Excel数据至R语言的几种方法 如有如下Excel数据源,如何将数据导入R语言呢?今天主要来介绍几种常见的方法: 一.使用剪贴板,然后使用read.table函数: 首先选择Excel中的数据源,然后复制: 在Rstudio中输入如下脚本,回车即可: read.table("clipboard", header = TRUE) 注:header = TRUE,表示首行为标题行,若为FALSE则标题行也算在正文第一行,结果如下: 二.将Excel另存为csv文件,然后使用read.