例如我们需要将一下数据的第二列从and处拆分为两列: before = data.frame(attr = c(1,30,4,6), type=c('foo_and_bar','foo_and_bar_2')) attr type 1 1 foo_and_bar 2 30 foo_and_bar_2 3 4 foo_and_bar 4 6 foo_and_bar_2 ==> attr type_1 type_2 1 1 foo bar 2 30 foo bar_2 3 4 foo bar 4 6

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   R语言连接数据库常用的方法有2种: 1.使用R数据库接口 连接MySQL,使用RMySQL包,使用前RMySQL包要先安装. library(RMySQL) 连接方式有2种: (1)使用dbConnectconn <- dbConnect(MySQL(), dbname = "rmysql", username="rmysql", password="rmysql&quo

安装R语言的包的方法: 1. 在线安装 在R的控制台,输入类似install.packages("TSA")  # 安装 TSA install.packages("TSA", contriburl="url",  dependencies = TRUE) # 安装TSA 2. 手动安装(离线安装) 在Windows下: 下载对应的package.zip文件 打开R的菜单条->Packages->"Install packa

目标:利用R语言统计描绘50组实验对比结果 第一步:导入.csv文件 X <- read.table("D:abc11.csv",header = TRUE, sep = ",") 第二步:绘图 ggplot(X, aes(x = aaa, y = bbb)) + geom_point() + geom_smooth(method = "lm") + labs(x = "横坐标标题", y = "纵坐标标题&q

1.不存在叫XXX这个名字的程序包 > library(reshape) Error in library(reshape) : 不存在叫‘reshape’这个名字的程辑包 解决方法:先安装,后加载 (1)安装,如需要安装reshape程序包 > install.packages("reshape") (2)加载 在R软件中选择 程序包——加载程序包——选中要加载的程序包的名字

0 引言 对于一些数据集,不可避免的出现缺失值.对缺失值的处理非常重要,它是我们能否继续进行数据分析的关键,也是能否继续大数据分析的数据基础. 1 缺失值分类 在对缺失数据进行处理前,了解数据缺失的机制和形式是十分必要的.将数据集中不含缺失值的变量称为完全变量,数据集中含有缺失值的变量称为不完全变量.从缺失的分布来将缺失可以分为完全随机缺失,随机缺失和完全非随机缺失. 完全随机缺失(missing completely at random,MCAR):指的是数据的缺失是完全随机的,不依赖于任何不

CSS选择器和XPath方法都是用来定位DOM树的标签,只不过两者的定位表示形式上存在一些差别: CSS 方法提取节点 library("rvest") single_table_page <- read_html("single-table.html") # 提取url里的所有表格 html_table(single_table_page) html_table(html_node(single_table_page,"table"))

css 选择器与 xpath 用法对比 目标 匹配节点 CSS 3 XPath 所有节点 ~ * //* 查找一级.二级.三级标题节点 <h1>,<h2>,<h3> h1,h2,h3 //h1,//h2,//h3 所有的P节点 <p> p //p p节点的所有子节点 <p>标签下的所有节点 p > * //p/* 查找所有包含attr属性的li标签 <li attr="~"> li[attr] li[@att

[怪毛匠子整理] 1.下载 wget http://mirror.bjtu.edu.cn/cran/src/base/R-3/R-3.0.1.tar.gz 2.解压: tar -zxvf R-3.0.1.tar.gz cd R-3.0.1 3.安装 yum install readline-devel yum install libXt-devel ./configure 如果使用rJava需要加上 --enable-R-shlib ./configure  --enable-R-shlib -

内容概览   尽管R是一门以数值向量和矩阵为核心的统计语言,但字符串有时候也会在数据分析中占到相当大的份量.   R语言是一个擅长处理数据的语言,但是也不可避免的需要处理一些字符串(文本数据).如何高效地处理文本数据,将看似杂乱无章的数据整理成可以进行统计分析的规则数据,是『数据玩家』必备的一项重要技能.   在编程语言里,文本处理绝对是一大热门,作为数据统计分析最热门的R语言,虽然处理方法没有其他的文本的编程语言丰富,但其处理文本的能力也是非常实用的.特别是在文本数据挖掘日趋重要的背景下,在数

博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html 目录: 零:写在前面的一些废话 一.R眼看琅琊榜的基本原理 1.导入数据 2.筛选数据 3.多条件筛选对话 4.导出数据 二.R眼看琅琊榜的基础分析 1.快速对文本分章节 2.快速定位人物出场章节 3.快速定位人物互动章节 三.总结 零:写在前面的一些废话 最近电视剧琅琊榜非常之火,除了主角以外,里面很多配角都非常出彩. 原著琅琊榜也是非常精彩的.有些电视剧里没明说的解析,在小说里会明文说出来

最近遇到一个很头疼的事,就是 R语言读写中文编码方式.在网上找到了一篇博文,谢谢博主的精彩分享,让我很快解决了问题,在此也分享一下 R语言读写数据的方法很多,这里主要是我在使用read.csv/read.table和write.csv/write.table时遇到的一些中文格式编码的问题.常见的中文编码方式两种:GBK(GB2312)和UTF-8.     Windows系统下: read.csv()和read.table()方法不指定文件格式时,默认读取的文件是GBK格式.Rstudio里面有

归一化化就是要把你需要处理的数据经过处理后(通过某种算法)限制在你需要的一定范围内.首先归一化是为了后面数据处理的方便,其次是保正程序运行时收敛加快. R语言中的归一化函数:scale 数据归一化包括数据的中心化和数据的标准化. 1. 数据的中心化所谓数据的中心化是指数据集中的各项数据减去数据集的均值.例如有数据集1, 2, 3, 6, 3,其均值为3,那么中心化之后的数据集为1-3,2-3,3-3,6-3,3-3,即:-2,-1,0,3,0 2. 数据的标准化所谓数据的标准化是指中心化之后的数

买了三本R语言的书,同时使用来学习R语言,粗略翻下来感觉第一本最好: <R语言编程艺术>The Art of R Programming <R语言初学者使用>A Beginner’s Guide to R <R语言实战>R in Action 一句话简介R语言:R是一种用于数据处理和统计分析的脚本语言,它受到由AT&T实验室开发的统计语言S(Statistics)的启发,且基本上兼容于S语言. 下载并安装R 从google中搜索R,第一个搜索结果就是R语言的网站

是单核苷酸多态性,人的基因是相似的,有些位点上存在差异,这种某个位点的核苷酸差异就做单核苷酸多态性,它影响着生物的性状,影响着对某些疾病的易感性.SNPedia是一个SNP调査百科,它引用各种已经发布的文章,或者数据库信息对SNP位点进行描述,共享着人类基因组变异的信息.我们可以搜索某个SNP位点来寻找与之相关的信息,也可以根据相关疾病,症状来寻找相关的SNP. 初次使用SNPedia   SNPedia主页网址为http://snpedia.com/index.php/SNPedia,比如我想

有这么一个需求,知道栅格上的坐标,想看看这个坐标上的栅格值是多少.坐标长这个样子 那么这样的坐标下的栅格值该怎么看 cellFromXY(the.stack$t1,c( -1505000,6835000)) 此行代码获取了该坐标位置下该像元在该栅格数据中的编号,唯一编号,执行后得到结果468,那么这就说明该像元的唯一编号为468. extract(the.stack$t1,468) 改行代码得到位于468编号处的栅格值,执行后得到了结果为23,实际上该值确实是23,因此在R语言中可以使用此方法查

1.数据的中心化 所谓数据的中心化是指数据集中的各项数据减去数据集的均值. 例如有数据集1, 2, 3, 6, 3,其均值为3 那么中心化之后的数据集为1-3,2-3,3-3,6-3,3-3,即:-2,-1,0,3,0 2.数据的标准化 所谓数据的标准化是指中心化之后的数据在除以数据集的标准差,即数据集中的各项数据减去数据集的均值再除以数据集的标准差. 例如有数据集1, 2, 3, 6, 3,其均值为3,其标准差为1.87 那么标准化之后的数据集为(1-3)/1.87,(2-3)/1.87,(3

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:apply族功能强大,实用,可以代替很多循环语句,R语言中不要轻易使用循环语句. 函数名 功能 特点 apply 按行.列运算均值.求和.众数等 简单运算 tapply=table apply 在apply之上加入table功能,可以分组汇总 table结合,可以分组汇总 lapply=list apply 都需要数据框格式,可以与l

运算符是一个符号,它告诉编译器执行特定的数学或逻辑操作. R语言丰富的内置运算符,并提供以下类型的运算符. 运算符类型 在R编程中有以下类型的运算符 - 算术运算符 关系运算符 逻辑运算符 赋值运算符 其他运算符 1.算术运算符 下表显示了R语言支持的算术运算符.运算符对向量的每个元素进行操作. 加法(+), 相加两个向量.示例代码: v <- c( 2,5.5,6); t <- c(8, 3, 4); print(v+t); R 执行上面示例代码,得到以下结果 - [1] 10.0 8.5

R语言运算符 运算符是一个符号,通知编译器执行特定的数学或逻辑操作. R语言具有丰富的内置运算符,并提供以下类型的运算符. 运算符的类型 R语言中拥有如下几种运算符类型: 算术运算符 关系运算符 逻辑运算符 赋值运算符 其他运算符 算术运算符 下表显示了R语言支持的算术运算符. 操作符对向量的每个元素起作用. 运算符 描述 例 + 两个向量相加 v <- c( 2,5.5,6) t <- c(8, 3, 4) print(v+t) 它产生以下结果 - 10.0 8.5 10.0 - 两个向量相

R语言数据重塑 R语言中的数据重塑是关于改变数据被组织成行和列的方式. 大多数时间R语言中的数据处理是通过将输入数据作为数据帧来完成的. 很容易从数据帧的行和列中提取数据,但是在某些情况下,我们需要的数据帧格式与我们接收数据帧的格式不同. R语言具有许多功能,在数据帧中拆分,合并和将行更改为列,反之亦然. 于数据帧中加入列和行 我们可以使用cbind()函数连接多个向量来创建数据帧. 此外,我们可以使用rbind()函数合并两个数据帧. # Create vector objects. city