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

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

R语言分析朝阳医院数据 本次实践通过分析朝阳医院2016年销售数据,得出“月均消费次数”.“月均消费金额”.“客单价”.“消费趋势”等结果,并据此作出可视化图形. 一.读取数据: library(openxlsx) #1.读取目标数据 salesData <-read.xlsx("D:/test/朝阳医院2016年销售数据.xlsx,sheet=1") 二.对数据进行预处理: 1.列名重命名:打开excel表格发现列名都是中文名称,所以这里要对列名进行修改. names(sale

R语言处理Web数据 许多网站提供的数据,以供其用户的消费.例如,世界卫生组织(WHO)提供的CSV,TXT和XML文件的形式的健康和医疗信息报告.基于R程序,我们可以通过编程提取这些网站的具体数据.R中一些程序包,用来提取网络数据形式- "RCurl",XML", 和"stringr". 它们被用于连接到的URL,确定所需链接的文件,并将它们下载到本地环境. 安装R程序包 下面的软件包都需要处理的URL和链接文件.如果它们没有R环境中,可以使用下面的命令

R语言实现金融数据的时间序列分析及建模 一 移动平均    移动平均能消除数据中的季节变动和不规则变动.若序列中存在周期变动,则通常以周期为移动平均项数.移动平均法可以通过数据显示出数据长期趋势的变动规律.   R可用filter()函数做移动平均.用法:filter(data,filter,sides) 1.简单移动平均   简单移动平均就是将n个观测值的平均数作为第(n 1)/2个的拟合值.当n为偶数时,需进行二次移动平均.简单移动平均假设序列长期趋势的斜率不变.    以我国1992到20

WUSTOJ 1233: 输出杨辉三角前n行 题目 原题链接 Description 输出杨辉三角前n行. Input 输入一个数n(n <= 9) Output 输出杨辉三角前n行.(注意行末不能有多余的空格,数字以%3d的格式输出) Sample Input 3 4 Sample Output 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 3 3 1 分析 考虑到多组输入,用二维数组提前初始化,再按照格式输出比较快,循环里面都每次单独计算的话可能较慢(未测试) 杨辉三角原理 第1列和对

时间序列与数据挖掘 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: 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3. R:在命令行输入‘R’进入交互式环境,下面的代码都是在交互式环境运行4. 数据:在命令行终端输入以下命令:

在数据挖掘的过程中,数据预处理占到了整个过程的60% 脏数据:指一般不符合要求,以及不能直接进行相应分析的数据 脏数据包括:缺失值.异常值.不一致的值.重复数据及含有特殊符号(如#.¥.*)的数据 数据清洗:删除原始数据集中的无关数据.重复数据.平滑噪声数据.处理缺失值.异常值等 缺失值处理:删除记录.数据插补和不处理 主要用到VIM和mice包 install.packages(c("VIM","mice")) 1.处理缺失值的步骤 步骤: (1)识别缺失数据:

异常值检测 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’进入交互式环

介绍 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3. R:在命令行输入‘R’即可进入交互式环境,下面的代码都是在交互式环境运行. 3. 环境使用 使用R语言交互式环境输入

1. 背景 R语言和Python用于数据分析和数据处理,并生成相应的直方图和散点图 需要实现一个展示平台,后端使用Java,分别调用R语言和调用Python,并返回数据和图给前端显示 这个平台主要实现多维度数据的特征选择,以及数据集协变量偏移(Covariate shift)的纠正的功能 本质就是一个Java调用R语言以及Java调用Python的Demo,做得很简单,大神勿喷 2. 技术栈 Java 用的是 Springboot R语言 Python 前端用的是 Vue + ElementUI

Data Frame一般被翻译为数据框,感觉就像是R中的表,由行和列组成,与Matrix不同的是,每个列可以是不同的数据类型,而Matrix是必须相同的. Data Frame每一列有列名,每一行也可以指定行名.如果不指定行名,那么就是从1开始自增的Sequence来标识每一行. 初始化 使用data.frame函数就可以初始化一个Data Frame.比如我们要初始化一个student的Data Frame其中包含ID和Name还有Gender以及Birthdate,那么代码为: studen

#安装R语言R3.3版本会出现各种so不存在的问题,退回去到R3.1版本时候就顺利安装.在安装R环境之前,先安装好中文(如果没有的话图表中显示汉字成框框了)和tcl/tk包(少了这个没法安装sqldf)sudo yum install fonts-chinese tcl tcl-devel tclx tk tk-devel -y安装中文字体后重新加载 service xfs reload (不过在有台机器上总是失败,后来重启机器OK)sudo service xfs reload有些包会需要rg

Data Frame一般被翻译为数据框,感觉就像是R中的表,由行和列组成,与Matrix不同的是,每个列可以是不同的数据类型,而Matrix是必须相同的. Data Frame每一列有列名,每一行也可以指定行名.如果不指定行名,那么就是从1开始自增的Sequence来标识每一行. 初始化 使用data.frame函数就可以初始化一个Data Frame.比如我们要初始化一个student的Data Frame其中包含ID和Name还有Gender以及Birthdate,那么代码为: studen

介绍 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’进入交互式环境,下

回归 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3. R:在命令行输入‘R’进入交互式环境,下面的代码都是在交互式环境运行. 3. 环境使用 使用R语言交互式环境输入实验

决策树和随机森林 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.3. R:在命令行终端输入‘R’,进入R的交互式环境,下面的代码都是在交互式环境运行. 3. 环境使用 使用

数据解析 XML是一种可扩展标记语言,它被设计用来传输和存储数据.XML是各种应用程序之间进行数据传输的最常用的工具.它与Access,Oracle和SQL Server等数据库不同,数据库提供了更强有力的数据存储和分析能力,例如:数据索引.排序.查找.相关一致性等,它仅仅是存储数据.事实上它与其他数据表现形式最大的不同是:它极其简单,这是一个看上去有点琐细的优点,但正是这点使它与众不同. 针对XML格式数据,R语言XML包可以对其进行数据导入与处理,详见下面的案例说明. 案例1 直接输入一段标

上周在中国R语言大会北京会场上,给大家分享了如何利用R语言交互数据可视化.现场同学对这块内容颇有兴趣,故今天把一些常用的交互可视化的R包搬出来与大家分享. rCharts包 说起R语言的交互包,第一个想到的应该就是rCharts包.该包直接在R中生成基于D3的Web界面. rCharts包的安装 require(devtools) install_github('rCharts', 'ramnathv') rCharts函数就像lattice函数一样,通过formula.data指定数据源和绘图

数据对象 创建向量相关的方法 R语言的向量用法非常像python, 就比如这个seq(0,10,2), 从0到10, 步长为2, 涉及到的元素作为向量里的内容进行创建. 这里的用法非常像Matlab, 可以直接对向量进行科学计算. (我记得在python里类似这样的乘法是"重复"的作用, 也就是(1,2,3)会变成(1,2,3,1,2,3,1,2,3)) rep方法, 例子如下, 创建一个向量, 连续5个100, 然后是连续2个200, 然后是连续3个300 runif方法会取n个随机