目录 前言 方法一:dplyr的bind_rows 方法二:plyr的rbind.fill 前言 通常我们用rbind和cbind合并相同行列的数据框.当两个数据框具有不同行列数目时,直接用会报错. > df1 <- data.frame(a = c(1:5), c = c(6:10));df1 a c 1 1 6 2 2 7 3 3 8 4 4 9 5 5 10 > df2 <- data.frame(a = c(11:15), b = c(16:20));df2 a b 1 1

R语言基础:数组和列表 数组(array) 一维数据是向量,二维数据是矩阵,数组是向量和矩阵的直接推广,是由三维或三维以上的数据构成的. 数组函数是array(),语法是:array(dadta, dim),其中data必须是同一类型的数据,dim是各维的长度组成的向量. 1.产生一个三维和四维数组. 例1:xx <- array(1:24, c(3, 4, 2)) #一个三维数组 例2:yy <- array(1:36, c(2, 3, 3, 2)) #一个四维数组   2.dim()函数可

3.3缺失值处理 R中缺失值以NA表示,判断数据是否存在缺失值的函数有两个,最基本的函数是is.na()它可以应用于向量.数据框等多种对象,返回逻辑值. > attach(data) The following objects are masked fromdata (pos = 3): city, price, salary > data$salary=replace(salary,salary>5,NA) > is.na(salary) [1] FALSEFALSE TRUE

所谓数组(或向量)a和b的外积,指的是a的每个元素和b的每个元素搭配在一起相乘得到的新元素.当然运算规则也可自己定义.外积运算符为 %o%(注意:百分号中间的字母是小写的字母o).比如: > a <- 1:2 > b <- 3:5 > d <- a %o% b > d [,1] [,2] [,3] [1,] 3 4 5 [2,] 6 8 10 注意维数公式为: dim(d) = c( dim(a) , dim(b) ) 实际上R语言提供了一个更为一般化得外积函数o

4.1 R绘图概述 以下两个函数,可以分别展示二维,三维图形的示例: >demo(graphics) >demo(persp) R提供了多种绘图相关的命令,可分成三类: 高级绘图命令:在图形设备上产生一个新的图区,它可能包括坐标轴.标签.标题等. 低级绘图命令:在一个己经存在的图形上加上更多的图形元素,如额外的点.线和标签. 交互式图形命令:允许交互式地用鼠标在一个已经存在的图形.上添加图形信息或者提取图形信息. 使用R语言作图,主要按照以下步骤进行: ①取原始数据,准备好绘图需要的变量. ②

nanana,作为一个不合格的数学专业学生,脑袋不好使,又穷逼,只好学点儿实用的东西,希望能养活自己~~~ 不瞎哔哔,想做数据方面工作的时候在犹豫是学R还是学python,一点儿python基础都没有强行用了一个python爬虫,发现python还是比较的麻烦(但是还是后来还是花了一些时间学了一些python基础的语法,发现python真的很棒,但是总感觉R更加的合适,R真的是比较美妙的东西~~~)所以现在在R的路上飘渺着~~~请多指教啦! 1. R向量 我很喜欢这东西,做大物实验的时候太方便了

5.6 多组数据分析及R实现 5.6.1 多组数据的统计分析 > group=read.csv("C:/Program Files/RStudio/002582.csv") > group=na.omit(group) #忽略缺失样本 > summary(group) 时间 开盘 最高 2013/08/26: 1 Min. :13.6 Min. :13.9 2013/08/27: 1 1st Qu.:18.2 1st Qu.:18.5 2013/08/28: 1 Me

1.针对显示行数限制: 模仿现在很流行的"查看更多"的模式,动态加载数据. 我相信这一点建议别人也提过,还请总部对此开展头脑风暴,因为在实际使用中客户总是不理解为何要限制行数,解释为了性能考虑依旧不解. 2.针对数据导出建议: 导出的数据源可以另外弹出个过滤界面或者过滤导出向导,引导客户进行导出,数据源从数据库取数.作为导出功能的一个补充. 通过专业人员的分析,现给出以下说明和解决方案: 问题1:首先限制行数确实是性能考虑,目前登陆列表界面默认加载2000行数据,这也是综合考虑后给出的

正文: 在编程中,无论是OC还是C亦或是C++语言,所声明的整数变量都会在内存中占有固定的存储空间,而这些存储空间都是固定的. 比如我们知道的int.long.short.unsigend int.unsigend long.unsigend long long等等,都有固定的存储空间,而哪怕是64位系统下的变量unsigend long long,能存储的最大范围只有. 下边复习一下基础类型的存储范围以及所占字节: 编程语言的基础类型速查表 char -128 ~ +127 (1 Byte)s

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

1.在R语言中,怎样找到满足条件的数呢? 比如给定一个向量c2.要求找到数值大于0的数: > c2  [1] 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.06 0.09 0.20 0.09 0.08 0.14 0.14 0.23 [15] 0.08 0.06 0.12 0.20 0.14 0.11 0.20 0.14 0.17 0.15 0.18 0.15 0.20 0.12 [29] 0.23 0.08 0.12 0.08 0.23 0.12 0.08 0.17 0.18

将两个有序链表合并为一个新的有序链表并返回.新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的. 示例: 输入:1->2->4, 1->3->4输出:1->1->2->3->4->4 思路: 先把两个链表合并,然后冒泡排序!初学者の笨比解法@@ struct ListNode* mergeTwoLists(struct ListNode* l1, struct ListNode* l2){     int i,j,temp,len=0;    struct

Merging Data Adding Columns To merge two data frames (datasets) horizontally,  use the merge function. In most cases, you join two data frames  by one or more common key variables (i.e., an inner join). # merge two data frames by ID   total <- merge(

假设存在文件file1.xlsx,其内容如下: 存在文件file2.xlsx,其内容如下: 现在我想从第七列开始,将file2所有的字符替换成file1一样的,即第七.八.九.十列不需要改变,因为file1和file2的字符一致的(3和1,2和4):从第11列开始,file1和file2的字符不一样了.我的命名规则是从第11列开始,file2的2改为3,4改1,3改为2,1改为4: 下面是代码的实现过程: install.packages("openxlsx") #安装openxlsx

函数计算字符数量,包括在一个字符串的空格的个数. 语法 nchar()函数的基本语法是: nchar(x) 以下是所使用的参数的说明: x - 向量输入. 示例 result <- nchar("Count the number of characters") print(result) 当我们上面的代码执行时,它产生以下结果: [1] 30

void main(){ Sqlist L,L1; InitList(&L); InitList(&L1); ListInsert(&L, 1, 2); ListInsert(&L, 2, 3); ListInsert(&L, 1, 1); ListInsert(&L1,1,1); ListInsert(&L1,2,2); ListInsert(&L1,3,4); for (int i = 0; i <L1.length; i++) {

https://stackoverflow.com/questions/16248241/concatenate-two-slices-in-go Add dots after the second slice: //---------------------------vvv append([]int{1,2}, []int{3,4}...)

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

dplyr是由Hadley Wickham主持开发和维护的一个主要针对数据框快速计算.整合的函数包,同时提供一些常用函数的高速写法以及几个开源数据库的连接.此包是plyr包的深化功能包,其名字中的字母“d”即来源于data frame,以示其专注于数据框数据的整理和操作.我们将在本章中着重介绍一些数据处理方面的常用功能函数. 1.1管道函数 在前面的简介中,我们计算了cran上的可用的函数包的数量: > contrib.url("http://mirrors.xmu.edu.cn/CRAN

1.向量 向量是R语言中最基本的数据类型,在R语言中没有单独的变量. (1)  创建向量 R语言中可以用 = 或者 <- 来赋值. 向量名 <- 向量 或  向量名 = 向量 向量的创建方式有c()函数,seq()函数等. 注:R中的向量默认为列向量,如果要得到行向量需要对其进行转置. (2)  引用 待引用向量为:test = c(6,7,8,9,10). a.用下标引用 向量名[下标值] 或  向量名[下标值1:下标值2] (下标值1至下标值2的所有数值) 注:R语言下标值从1开始. 另外

数据框(data.frame)是最常用的数据结构,用于存储二维表(即关系表)的数据,每一列存储的数据类型必须相同,不同数据列的数据类型可以相同,也可以不同,但是每列的行数(长度)必须相同.数据框的每列都有唯一的名字,在已创建的数据框上,用户可以添加计算列,这样,R引擎根据同一行的数据列,计算出表达式的值,并把该值作为计算列的值.数据框是数据分析中最重要的数据对象,必须熟练掌握数据框的操作. 一,创建数据框 创建数据框,常用的方式是:读取文件.读取关系表和使用函数创建,用户应根据实际的需要,选择合