散点图简介 散点图通常是用来表述两个连续变量之间的关系,图中的每个点表示目标数据集中的每个样本. 同时散点图中常常还会拟合一些直线,以用来表示某些模型. 绘制基本散点图 本例选用如下测试数据集: 绘制方法是首先调用ggplot函数选定数据集,并在aes参数中指明横轴纵轴.然后调用散点图函数geom_point()便可绘制出基本散点图.R语言示例代码如下: # 基函数 ggplot(ah, aes(x = ageYear, y = heightIn)) + # 散点图函数 geom_point()

1.R语言是解释性语言还是编译性语言?   解释性语言 2.简述R语言的基本功能.   R语言是一套完整的数据处理.计算和制图软件系统,主要包括以下功能: (1)数据存储和处理功能,丰富的数据读取与存储能力,丰富的数据处理功能. (2)数组运算工具 (3)完整连贯的统计分析工具 (4)优秀的统计制图功能 3.R语言通常用在哪些领域?   人工智能.统计分析.应用数学.计量经济.金融分析.财经分析.生物信息学.数据可视化与数据挖掘等. 4.R语言常用的分类和预测算法有哪些?   (1)K-近邻算法

R语言进阶之4:数据整形(reshape) 2013-05-31 10:15 xxx 网易博客 字号:T | T 从不同途径得到的数据的组织方式是多种多样的,很多数据都要经过整理才能进行有效的分析,数据整形不仅仅是为了改善数据的外观,也是进行一些统计分析和作图前必要的步骤.数据整形和数据凝练/汇总往往密不可分,这是门学问,是R语言数据处理的内容之一. AD:51CTO技术沙龙 | 赋予APP不同凡响的交互和体验>> 来源: http://developer.51cto.com/art/2013

写论文,没数据?R语言抓取网页大数据 纵观国内外,大数据的市场发展迅猛,政府的扶持也达到了空前的力度,甚至将大数据纳入发展战略.如此形势为社会各界提供了很多机遇和挑战,而我们作为卫生(医学)统计领域的一份子,更要把握好机会.放眼全球,大数据的应用规模仍在持续扩张,几乎每个行业都将目光瞄准了大数据背后的巨大价值.未来五到十年,是我国推进大数据发展的关键时期,打造高效的大数据应用机制和产业链迫在眉睫. 空格根据当前大数据行业发展的分析,我们着手大数据不妨从"可视化数据抓取"开始考虑.这里提

一.通过重新构建数据进行整形 数据整形最直接的思路就把数据全部向量化,然后按要求用向量构建其他类型的数据.这样是不是会产生大量的中间变量.占用大量内存?没错.R语言的任何函数(包括赋值)操作都会有同样的问题,因为R函数的参数传递方式是传值不传址,变量不可能原地址修改后再放回原地址. 矩阵和多维数组的向量化有直接的类型转换函数: as.vector,向量化后的结果顺序是先列后行再其他: > (x <- matrix(1:4, ncol=2))  #为节省空间,下面的结果省略了一些空行 [,1] 

转自:http://shujuren.org/article/45.html 在数据分析过程中最头疼的应该是如何应付脏数据,脏数据的存在将会对后期的建模.挖掘等工作造成严重的错误,所以必须谨慎的处理那些脏数据. 脏数据的存在形式主要有如下几种情况: 1)缺失值 2)异常值 3)数据的不一致性 下面就跟大家侃侃如何处理这些脏数据. 一.缺失值 缺失值,顾名思义就是一种数据的遗漏,根据CRM中常见的缺失值做一个汇总: 1)会员信息缺失,如身份证号.手机号.性别.年龄等 2)消费数据缺失,如消费次数.

案例分析:Prosper是美国的一家P2P在线借贷平台,网站撮合了一些有闲钱的人和一些急用钱的人.用户若有贷款需求,可在网站上列出期望数额和可承受的最大利率.潜在贷方则为数额和利率展开竞价. 本项目拟通过该数据集的探索,结合自己的理解进行分析,最终目的的是初步预测哪些人贷款后会还款.哪些人会赖账. 1.探索数据集 loandata = read.csv("prosperLoanData.csv") str(loandata) 结论:一共有81个变量,113937个对象 2.选择分析的变

一.聚类: 一般步骤: 1.选择合适的变量 2.缩放数据 3.寻找异常点 4.计算距离 5.选择聚类算法 6.采用一种或多种聚类方法 7.确定类的数目 8.获得最终聚类的解决方案 9.结果可视化 10.解读类 11.验证结果 1.层次聚类分析 案例:采用flexclust的营养数据集作为参考 1.基于5种营养标准的27类鱼,禽,肉的相同点和不同点是什么 2.是否有一种办法把这些食物分成若干各类 1.1计算距离 data(nutrient,package = 'flexclust') head(n

常用包: ——数据处理:lubridata ,plyr ,reshape2,stringr,formatR,mcmc: ——机器学习:nnet,rpart,tree,party,lars,boost,e1071,BayesTree,gafit,arules: ——可视化包:ggplot2,lattice,googleVis: ——地图包:ggmap,RgoogleMaps,rworldmap: 金融包: ——时间序列:zoo,xts,chorn,its,timeDate: ——金融分析:quan

平时都是几百万的数据量,这段时间公司中了个大标,有上亿的数据量. 现在情况是数据已经在数据库里面了,需要用R分析,但是完全加载不进来内存. 面对现在这种情况,R提供了ff, ffbase , ETLUtils  的解决方案. 它可以很简单的加载,转换数据库的数据进入R内存,ETLUtils 包现在已经扩展了read.odbc.ffdf 方法用来查询Oracle, MySQL, PostgreSQL & sqlite databases.. 下面我们就来展示一个例子. require(ETLUti

2.3.6 导入 SPSS 数据 IBM SPSS数据集可以通过foreign包中的函数read.spss()导入到R中,也可以使用Hmisc 包中的spss.get()函数.函数spss.get()是对read.spss()的一个封装,它可以为你自动设 置后者的许多参数,让整个转换过程更加简单一致,最后得到数据分析人员所期望的结果. 首先,下载并安装Hmisc包(foreign包已被默认安装): install.packages("Hmisc") 然后使用以下代码导入数据: libr

上文介绍了,如何生成序列,本文介绍一下如何取出其数据子集 取出元素的逻辑值 > x<-c(0,-3,4,-1,45,90,5) > x>0 [1] FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE 取出符合条件的值的值 > x[x>0] [1]  4 45 90  5 > x[x>5 | x<(-2)] [1] -3 45 90 > x[x>1 & x<20] [1] 4 5 用负号‘-’排除

案例分析:拍拍贷是中国的一家在线借贷平台,网站撮合了一些有闲钱的人和一些急用钱的人.用户若有贷款需求,可在网站上选择借款金额. 本项目拟通过该数据集的探索,结合自己的理解进行分析,最终目的的是初步预测贷款的利率和哪些因素有关. 0.加载包 library(ggplot2) library(gridExtra) library(utf8) library(dplyr) library(tidyr) library(GGally) library(RColorBrewer) library(care

豆瓣排名前25电影及评价爬取 url <-'http://movie.douban.com/top250?format=text' # 获取网页原代码,以行的形式存放在web 变量中 web <- readLines(url,encoding="UTF-8") # 找到包含电影名称的行 name <- str_extract_all(string = web, pattern = '<span class="title">.+</

col=ifelse(x<0, "blue", "red") #如果x值为负值,用蓝色表示,反之,用红色表示 abline(v=0,col="grey",lwd=2,lty=6) #用灰色画出垂直线x=0,如果将v=0用h=0代替,表示画水平线y=0 效果图如下:

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

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:情感分析中对文本处理的数据的小技巧要求比较高,笔者在学习时候会为一些小技巧感到头疼不已. 主要包括以下内容: 1.批量读取txt字符文件(导入.文本内容逐行读取.加入文档名字). 2.文本清洗(一级清洗,去标点:二级清洗去内容:三级清洗,去停用词) 3.词典之间匹配(有主键join.词库匹配%in%) 4.分词之后档案id+label

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

昨天学了一下R语言dplyr包,处理数据框还是很好用的.记录一下免得我忘记了... 先写一篇入门的,以后有空再写一篇详细的用法. #dplyr learning library(dplyr) #filter() #选择符合条件的数据框的行,返回数据框 #Usage #filter(.data, ...) # ...为限制条件 #eg filter(starwars, species == "Human") filter(starwars, mass > 1000) # Multi

什么是R语言编程? R语言是一种用于统计分析和为此目的创建图形的编程语言.不是数据类型,它具有用于计算的数据对象.它用于数据挖掘,回归分析,概率估计等领域,使用其中可用的许多软件包. R语言中的不同数据对象是什么?它们是R语言中的6个数据对象.它们是向量,列表,数组,矩阵,数据框和表. 什么使R语言中的有效变量名?有效的变量名称由字母,数字和点或下划线字符组成.变量名以字母或不以数字后跟的点开头. 数组和矩阵之间的主要区别是什么?矩阵总是二维的,因为它只有行和列.但是阵列可以具有任何数量的维度,

R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间的语句就是是注释. R是动态类型.强类型的语