在使用R语言处理表格时(xlsx, csv),有时里面含有缺失值,或者不规范的数值,比如下图有许多的问号"?",为了便于处理数据,这些都应该整行地删掉. 为了删掉那些包含"?"的行,需要先找到那些行,方法如下,通过 which(逻辑表达式) 函数找到对应行标 > data<- read.csv('breast_cancer.csv'); > which(data$x6=="?") [1] 24 41 140 146 159 16

R语言作为BI中ETL的工具,增删改 R语言提供了强大的R_package与各种数据库进行数据交互. 外加其强大数据变换清洗函数,为ETL提供一条方便快捷的道路. RODBC ROracal RMysql Rmongodb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/web/packages/rmongodb/vignettes/rmongodb_cheat_sheet.pdf step1 新建连接con,并查看其信息 library(RODBC) con<-odbcConn

R语言:表格的线图转化 最先选取的是北京各区普通住宅成交十年(2016年及2006年)涨幅对比.这张图比较plain,主要拿来练习: 1.数据表格的基本整理及计算 2. 数据的初步分析 3.线图的基本绘图 图片来自网络 图片输入为excel,然后倒入到r程序中. install.packages("openxlsx") library(openxlsx) readFilePath<-"E:/citystock.xlsx" mydata<-read.xls

添加/删除表格中的记录 我们的最终功能是在表格中添加删除 我们通过单机工具栏上的按钮来实现添加删除 当我们单击添加按钮的时候, 表单中 第一行默认填写New contact 光标自动聚焦 当用户点击删除按钮的时候,当前选中行被删除 并自动选中下一行, 当选中是最后一行 删除后 默认选中上一行. 我们提供添加/删除事件来完成功能 提供一个可以添加.删除网格中的记录 1.给添加按钮添加一个onClick 事件 toolbar.attachEvent("onclick",function(i

概率图模型 基于R语言 这本书中的第一个R语言程序 prior <- c(working =0.99,broken =0.01) likelihood <- rbind(working = c(good=0.99,bad=0.01),broken =c(good=0.6,bad=0.4)) data <- c("bad","bad","bad","bad") bayes <- function(prio

dtgrid 手动条件删除表格中的某一行 var grid = $.fn.DtGrid.init(dtGridOption); $(function () { grid.load(); }); function DeleteGood(id,goodName){ layer.confirm('确定删除商品['+goodName+']', { btn: ['确定','取消'], //按钮 shade: false //不显示遮罩 }, function(){ for (var i = 0; i <

目的: 1. 计算自定义模序在所有蛋白质的匹配位点和次数 2. 输出超过阈值的蛋白质序列到Hit_sequences.fasta 3. Hit_sequences.fasta中序列用小写字母,匹配用大写字母 4. 返回一个数据框,内容包存储ID.注释行(anno)括--.长度(len).匹配位置(Position),匹配次数(Hits),相应序列(tag) 一.问题思考: 1. 如何快速计算匹配位点 2. 输出文件如何构建 >序列ID(ACCESSION) 序列内容

问题: 使用forecast.Arima对带xreg的arima模型进行预测,报xreg Error pre.m4x <- forecast.Arima(m4x, h = 20, xreg = seq(429,448,by = 1)) 报错: Error in if (ncol(xreg) != ncol(object$call$xreg)) stop("Number of regressors does not match fitted model") : argument i

目的:读入序列文件(fasta格式),返回一个数据框,内容包括--存储ID.注释行(anno).长度(len).序列内容(content) 一.问题思考: 1. 如何识别注释行和序列内容行 2. 如何快速定位序列内容所在位置 二.你可能需要的知识--基本的R语言基础 1. R语言基本数据类型 2. 会使用帮助(help,?)及网络资源 3. 其他的部分可能需要你针对自己看到的问题自己想办法解决或者留言 ##--构建函数--## seq_import <- function( file ){ se

1. 在matlab中将数据保存到*.mat 文件夹 save("data.mat","data","label")#将data和label两个变量保存到data.mat文件夹中 2.在R语言中安装R.matlab包 install.packages('R.matlab') 3.读取*.mat 文件中的数据 library(R.matlab) ob<-readMat("data.mat")# 返回的是一个列表,通 $进行

算法提高 6-9删除数组中的0元素   时间限制:1.0s   内存限制:512.0MB      编写函数CompactIntegers,删除数组中所有值为0的元素,其后元素向数组首端移动.注意,CompactIntegers函数需要接收数组及其元素个数作为参数,函数返回值应为删除操作执行后数组的新元素个数. 输入时首先读入数组长度,再依次读入每个元素. 将调用此函数后得到的数组和函数返回值输出. 样例输入 72 0 4 3 0 0 5 样例输出 2 4 3 54   记得这题是第二次做了吧,

方法一: 按照R导论中的方法,使用RODBC包, library(RODBC) channel<-odbcConnectExcel("file.xlsx") da2<-sqlFetch(channel,"Sheet1") odbcClose(channel) 结果: 未能成功,原因是 odbcConnectExcel is only usable with 32-bit Windows 即只能在32位的电脑中使用,64位的则不可以. 方法二: 使用xls

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

判断ori_data[,1]中是否存在元素a: a %in% ori_data[,1] 如果存在返回 true,否则返回 false    

变量可以通过使用 rm()函数来删除.下面我们删除变量var.3.然后再打印变量时出现异常错误. rm(var.3) print(var.3) 当上面的代码执行时,它产生以下结果: [1] "var.3" Error in print(var.3) : object 'var.3' not found 所有的变量可以通过使用rm()和 ls()函数来一起删除. rm(list=ls()) print(ls()) 当上面的代码执行时,它产生以下结果: character(0)

使用attach(file)时,一定要配合使用detach(file),否则再此运行程序时极易出现问题,The following objects are masked ... 此外工作空间中不能有与file里的变量同名的全局变量存在,如果有会显示masked attach()与with的使用方法与区别可参见http://www.cnblogs.com/Make-It-Fun/p/5265396.html

#include <stdio.h> #include <string.h> #define NR(x) sizeof(x)/sizeof(x[0]) int Del_char(const char *input, char *output) { int i , j , k = 0; int flag ; int len ; //判断输入输出的字符串数组是否为空 if(input == NULL || output == NULL) { //如果为空,返回错误码 return -1

在R语言编译器中,设置当前工作文件夹可以用setwd()函数. > setwd("e://桌面//")> setwd("e:\桌面\")> setwd("e:/桌面/") 这三种结构都是可以编译通过的, 但是在VS C#中却不行,只有一种能运行成功. (PS:R语言在VS中运行要先配置环境,还没配置的童鞋先要配置好,才可运行,如有问题可看我前面的随笔.) 就是这种结构,engine.Evaluate("setwd('e

Iris的R语言命令工具箱(1) 最近在做数据分析,使用了R语言做了些数据处理和可视化,在此记下遇到过的问题.应用过的命令.处理方式以及工具包- *版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明本文地址.http://www.cnblogs.com/o0Iris0o/p/6365927.html* 1.CSV格式文件数据导入导出 --------------- ** 1.1 导入CSV数据(导入CSV数据之后储存为"Data Frame数据框"数据结构)** ## 导入csv数据 ## 第一

本文目录 公共参数列表 par 颜色相关 字体相关 字体大小相关 线条相关 符号相关 线条和符号大小相关 结束 本文首发:program-dog.blogspot.com 注1:本文也曾在csdn发布,不过无法忍受csdn超长时间的审核,迁移到博客圆了. 本作品采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议进行许可. 这一篇介绍par参数比较基础的几个参数用法,涉及颜色,字体,线条和符号,坐标轴,添加图例,组合做图留到下一篇文章. 上一篇文章已经详细的介绍了R语言可视化技术的