这是原始数据的格式,当运行完下面的命令的时候,结果如下图 x=read.table("C:/Users/Administrator/Desktop/s1.txt") x=as.matrix(x) x 显然x是个字符串矩阵,如果我要删去x的第一列, y=x[,-1] y 结果如图 显然,y还是一个字符串矩阵,,如何将字符串矩阵转化为数值矩阵呢?使用apply()函数 y=apply(y,2,as.numeric) apply()函数里面的第2个值,如果为1,则修改的为行,如果取2则表示修

//函数fun功能:将a和b所指的两个字符串分别转化成面值相同的整数,并进行相加作为函数值返回,规定只含有9个以下数字字符. //重难点:字符数字转化为整型数字. #include <stdio.h> #include <string.h> #include <ctype.h> #define N 9 long ctod( char *s ) { ; while(*s)//指针指向字符串首地址. if(isdigit( *s)) {//此函数检查参数是否为字符整数类型.

as.data.frame(lapply(data,as.numeric))

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt name = np.array([['jack', 'ross', 'john', 'blues', 'frank', 'bitch', 'haha', 'asd', 'loubin']]) age = np.array([[12, 32, 23, 4,32,45,65,23,65]]) married = np.array([[1, 0, 1, 1, 0

select to_number('22.222') from dual

之前在网上找相关的资料,给出的方法都不合适, 经过很长时间的试错才知道源于python2.X和python3.X的不同, 原理都是采用map函数,但是二者返回的信息不同 Python2.x,可以使用map函数 ? 1 numbers = map(int, numbers) 如果是3.x,map返回的是map对象,当然也可以转换为List: ? 1 numbers = list(map(int, numbers)) 所以这里需要区别对待: 链接:http://www.jb51.net/articl

R语言  ggplot2包的学习   分析数据要做的第一件事情,就是观察它.对于每个变量,哪些值是最常见的?值域是大是小?是否有异常观测? ggplot2图形之基本语法: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离ggplot2是按图层作图ggplot2保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性ggplot2将常见的统计变换融入到了绘图中.ggplot的绘图有以下几个特点:第一,有明确的起始(以ggplot函数开始)与终止(一句语句一幅图):其二,图层之间的叠加

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

一些函数不知道什么意思要查,看数值例子,做笔记,知道函数的功能,函数和返回值. 网页上查找关键词,巧用查找(ctrl+F) 数据读取处理,有read.table   read R-读取数据(导入csv,txt,excel文件) read.table函数:read.table函数以数据框的格式读入数据,所以适合读取混合模式的数据,但是要求每列的数据数据类型相同. read.table读取数据非常方便,通常只需要文件路径.URL或连接对象就可以了,也接受非常丰富的参数设置: file参数:这是必须的

R是面向对象的语言,它跟其他编程语言的数据类型差不多,有四种,分别为:数值型,复数型,逻辑性和字符型 数值型:即数字,分为整数型和双精度型.数字可以用科学技术法表示,形式为Xe+m,意为x乘10的m次方.m为正表示10的正次方,m为负表示10的负次方.特殊的数值为inf(正无穷),-inf(负无穷),NaN(不存在). 数值型之间的计算包括加+,减-,乘*,除/,整除%/%,取余%%,乘方(^2),开方sqrt,指数^,对数log(n,base=m)(以m为底n的对数),log2,log10分别

数据探索 一.实验说明 1. 环境登录 无需密码自动登录,系统用户名shiyanlou,密码shiyanlou 2. 环境介绍 本实验环境采用带桌面的Ubuntu Linux环境,实验中会用到程序: 1. LX终端(LXTerminal): Linux命令行终端,打开后会进入Bash环境,可以使用Linux命令2. GVim:非常好用的编辑器,最简单的用法可以参考课程[Vim编辑器](http://www.shiyanlou.com/courses/2)3. R:在命令行输入‘R’  进入R语言

第四章:基本数据管理 一 贯穿整章的示例 二 变量的创建.重编码和重命名 三 日期值与缺失值 四 数据类型和类型转换 五 数据集的排序.合并与取子集 一 贯穿整章的示例(leadership)  ,,,,) > date<-c("10/24/08","10/28/08","10/1/08","10/12/08","5/1/09") > country<-c("us"

第二章:创建数据集 一 R中的数据 二 数据的输入 一R中的数据 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 R可以处理的数据类型:数值型.字符型.逻辑型.复数型(虚数).原生型(字节) R将类别型(包括名义型和有序型)变量称为因子 数据结构 R有许多用于存储数据的对象类型,包括标量.向量.矩阵.数组.数据框和列表 在R中,对象是指可以赋值给变量的任何事物 向量 向量是用于存储数值型.字符型.或逻辑型数据的一堆数组.用函数c()可以创建向量.单个向量的数据必须拥有相同的类型(

R语言是针对统计分析和数据科学的功能全面的开源语言,R的官方网址:http://www.r-project.org/  在Windows环境下安装R是很方便的 R语言的两种运行模式:交互模式和批处理模式:顾名思义交互模式是一条输入一条输出,而批处理模式则可让处理过程自动化 批处理模式演示: pdf("demo.pdf") #创建demo.pdf文件 hist(rnorm(1000)) #调用hist()画直方图,调用rnorm()生成随机数 dev.off() #将实际文件输出到磁盘上

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()

一般Excel就能实现根据相同的列或ID合并不同的文件,但对于大文件来说,比如几十个G的数据量,用Excel处理,不仅耗时,而且还会使电脑崩溃.R语言的优势就体现在这里了,处理大文件相当快. first<-read.table('/pheno/first.txt',header=T) first<-data.frame(first) rs123456761<-read.table("/SNP/rs123456761.ped",header=T) rs123456761

mysql 将指定列的浮点数转化为整数: update A set B =  cast(B as decimal(10,0))  -- 或者 update A set B = round(B,0) 例如:update hdcloude01.t_a01_eltable set t_a01_eltable.BatteryDal =  round(t_a01_eltable.BatteryDal, 0) where t_a01_eltable.`BatteryDal`  is not null;

             R语言两种方式求指定日期所在月的天数 days_monthday<-function(date){ m<-format(date,format="%m") days31<-c("01","03","05","07","08","10","12") days30<-c("04",&

常用连续型分布介绍及R语言实现 R的极客理想系列文章,涵盖了R的思想,使用,工具,创新等的一系列要点,以我个人的学习和体验去诠释R的强大. R语言作为统计学一门语言,一直在小众领域闪耀着光芒.直到大数据的爆发,R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器.随着越来越多的工程背景的人的加入,R语言的社区在迅速扩大成长.现在已不仅仅是统计领域,教育,银行,电商,互联网….都在使用R语言. 要成为有理想的极客,我们不能停留在语法上,要掌握牢固的数学,概率,统计知识,同时还要有创新精神,把R语言发挥到各个领

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