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语言的基础包中提供了两种类型的时间数据,一类是Date日期数据,它不包括时间和时区信息,另一类是POSIXct/POSIXlt类型数据,其中包括了日期.时间和时区信息.基本总结如下: 日期data,存储的是天:时间POSIXct 存储的是秒,POSIXlt 打散,年月日不同:日期-时间=不可运算. 一般来讲,R语言中建立时序数据是通过字符型转

R语言中的横向数据合并merge及纵向数据合并rbind的使用 我们经常会遇到两个数据框拥有相同的时间或观测值,但这些列却不尽相同.处理的办法就是使用merge(x, y ,by.x = ,by.y = ,all = ) 函数. #合并ID<-c(1,2,3,4)name<-c("A","B","C","D")score<-c(60,70,80,90)student1<-data.frame(ID,na

R语言系列:生成数据 (2014-05-04 17:41:57) 转载▼ 标签: r语言 教育 分类: 生物信息 生成规则数据1.使用“:“,如x=1:10,注意该方法既可以递增也可以递减,如y=10:12.seq,有两种用法:①seq(起点,终点,步长); ②seq(length=9, from=1, to=5)    seq还有一种简写:seq(x)    #相当于1:length(x),但当length(x)为0时,返回integer(0)3.c(1,2,8)4.使用scan(),可以等待

https://www.weixin765.com/doc/gmlxlfqf.html 在对不平衡的分类数据集进行建模时,机器学**算法可能并不稳定,其预测结果甚至可能是有偏的,而预测精度此时也变得带有误导性那么,这种结果是为何发生的呢?到底是什么因素影响了这些算法的表现? 在不平衡的数据中,任一算法都没法从样本量少的类中获取足够的信息来进行精确预测因此,机器学**算法常常被要求应用在平衡数据集上那我们该如何处理不平衡数据集?本文会介绍一些相关方法,它们并不复杂只是技巧性比较强 本文会介绍处理非

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~ --------------------------- 分箱法在实际案例操作过程中较为常见,能够将一些数据离散化,等级化,比如年龄段,我们并不想知道确切的几岁,于是乎可以将其分组.分段. 基础函数中cut能够进行简单分组,并且可以用于等宽分箱法. cut函数:cut(x, n):将连续型变量x分割为有着n个水平的因子.(参考来自: R语言︱数据集分组.筛选) [plain] view plain c

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

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

主要学习如何把几种常用的数据格式导入到R中进行处理,并简单介绍如何把R中的数据保存为R数据格式和csv文件. 1.保存和加载R的数据(与R.data的交互:save()函数和load()函数) a <- 1:10 save(a, file = "data/dumData.Rdata")  # data文件为当前工作目录下的文件,必须存在 rm(a) load("data/dumData.Rdata") print(a)   2.导入和加载.csv文件(writ

DT 包提供了 JavaScript 库 DataTables 的一个R接口,它使得R对象(矩阵或数据框)可以在HTML页面上显示为表格. 该包的DataTables函数生成的表格提供了数据的筛选.分页.排序及其他功能,目前依法不再CRAN上. 安装方法 install.packages("DT", repos="https://cloud.r-project.org/") 查看文档 ??DT 使用方法 该包的一个主要函数是 datatable().这个函数通过创建

数据集的概念 数据集通常是由数据构成的一个矩形数组,行表示观测,列表示变量.表2-1提供了一个假想的病例数据集. 不同的行业对于数据集的行和列叫法不同.统计学家称它们为观测(observation)和变量 (variable),数据库分析师则称其为记录(record)和字段(field),数据挖掘和机器学习学科的研 究者则把它们叫作示例(example)和属性(attribute). 我们在R中使用术语:观测和变量.可以清楚地看到此数据集的结构(本例中是一个矩形数组)以及其中包含的内容和数据类型

本文参考数据挖掘与R第二章节 读入数据 方法1,下载Data mining with r的配套包 install.packages('DMwR') 方法2,下载txt数据,并且读入数据.方法见上文.     Summary()#的到数据的摘要,概括.(包括最大,小值,中值,均值,4分为,NA的数量) summary(algae)     season       size       speed         mxPH            mnO2       autumn:40   lar

setwd("d:/r/r-data/")data=read.table("salary.txt",header=T)attach(data)mean(Salary) #工资的平均值length(Salary) #数据个数cumsum(Salary) #累加 salary1=cut(Salary,3) #将数据分为三组table(salary1) salary1=cut(Salary,3,labels=c("low","medium&q

library(MASS)#载入package MASSdata(package="MASS") #查看MASS中的数据集data(SP500,package="MASS") #载入MASS中的SP500数据集data(SP500) #简化写法getwd() #返回当前工作目录setwd("d:/r/r-data") #将当前工作路径修改为 data=read.table("d:/r/r-data/salary.txt",he

导入csv: read.csv() 导入txt: read.table() 注意,txt文件编码为unicode的导入r会报错,需转换成ANSI 读入excel:需要安装xlsx包,安装此包前先下载好jre,用read.xlsx()读入 借助数据库:如果数据格式复杂(例如没有分隔符等),导入R中不好处理,可以先导入数据库中,再借用RMySQL包取数.数据库推荐mysql,百度软件下载一个,30多M 日常工作中一般的数据文件格式就分为以上三种,导入失败一般都是文件编码的问题. 如果上面有不对的地方

安装Tushare 打开RStudio,在控制台输入命令: > install.packages('Tushare') Tushare的R包需要依赖httr.tidyverse.forecast和data.table这四个包. 由于Tushare包中申明了依赖关系,因此这四个依赖包也会自动下载下来.如果下载过程卡住了,导致下载失败,可以重试几次,毕竟CRAN的服务器不在大陆,后面将介绍如何使用CRAN的国内镜像. 载入Tushare 如同安装过程,在载入Tushare的同时,R也会自动载入其依赖

htmlParse 函数 htmlParse加抓HTML页面的函数. url1<-"http://www.caixin.com/"url<-htmlParse(url1,encoding="UTF-8") 但是有的网站会出现报错.例如淘宝,错误信息为: Warning message:XML content does not seem to be XML: 'https://www.taobao.com/' 原因为htmlParse可以抓取http的页面

Prepare the data 数据来自UCIhttp://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/credit-screening,一个信a用卡的数据,具体各项变量名以及变量名代表的含义不明(应该是出于保护隐私的目的),本文会用logit,GBM,knn,xgboost来对数据进行分类预测,对比准确率 预计的准确率应该是: xgboost > GBM > logit > knn Download the data datas

从直观上看,数据框类似矩阵

1 数据的输入 1.1 键盘输入 首先新建一张空表: dat<-data.frame(age=numeric(0),gender=character(0),weight=numeric(0)) 使用edit修改表,弹出数据编辑器: dat<-edit(dat) 填入数据之后,查看表: dat 12.读取文本文件  input.txt 直接使用read.table()即可,若不知道当前的工作目录,可以使用函数getwd()来查看 1.3 读取带分隔符的文本  scan.csv dtcsv<

f <- function(start_time) { start_time <- as.POSIXct(start_time) dt <- difftime(Sys.time(), start_time, units="secs") # Since you only want the H:M:S, we can ignore the date... # but you have to be careful about time-zone issues format(

前言 绘制统计图形时,半数以上的时间会花在调用绘图命令之前的数据塑型操作上.因为在把数据送进绘图函数前,还得将数据框转换为适当格式才行. 本文将给出使用R语言进行数据塑型的一些基本的技巧,更多技术细节推荐参考<R语言核心手册>. 数据框塑型 1. 创建数据框 - data.frame() # 创建向量p p = c("A", "B", "C") # 创建向量q q = 1:3 # 创建数据框:含p/q两列 dat = data.fra