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

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

with(priority.train, table(From.EMail)) 统计priority.train中From.EMail的频数

目的:须要把数据框的行列进行转置 方法: # 原始数据框 > hrl_jd_mon     年份 一月 二月 三月 四月 五月 六月 七月 八月 九月 十月 十一月 十二月 1 2010年 51.2 45.8 55.8 62.9 63.8 59.5 80.5 78.0 66.0 92.3  50.80   55.6 2 2011年 54.8 54.4 64.1 78.5 64.5 63.4 95.3 89.2 68.8 86.1  51.40   52.4 3 2012年 53.0 46.1 5

Status ListInsert_Sq(SqList *L,int i,LElemType_Sq e) { LElemType_Sq *newbase; LElemType_Sq *p,*q; if(i<0 || i>(*L).length+1) return ERROR; // i值不合法 if((*L).length >= (*L).listsize) { //若存储空间已满,需开辟新空间 newbase = (LElemType_Sq*)realloc((*L).elem,((*

原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_40331034/article/details/79461705 构造一种存储结构,通过某种函数(hashFunc)使元素的存储位置与它的关键码之间能够建立一一映射的关系,那么在查找时通过该函数可以很快找到该元素. 说到哈希表,,首先就得说到哈希函数,哈希函数是用来得到给定key值的在哈希表中的存储位置的. 哈希函数也并不是固定的,可以自己根据情况来定,一般常用常见的有直接定制法,除留余数法,平方取中法,折叠法,随机数法,数学

//将3*5矩阵中第k列的元素左移到第0列,第k列以后的每列元素依次左移,原来左边的各列依次绕到右边. #include <stdio.h> #define M 3 #define N 5 void fun(int (*a)[N],int k) { int i,j,p,temp; /**********found**********/ ; p<= k; p++) ; i<M; i++)//总共三行,三次循环 { temp=a[i][];//每一行记录第一个元素 /*********

R语言基础:数组和列表 数组(array) 一维数据是向量,二维数据是矩阵,数组是向量和矩阵的直接推广,是由三维或三维以上的数据构成的. 数组函数是array(),语法是:array(dadta, dim),其中data必须是同一类型的数据,dim是各维的长度组成的向量. 1.产生一个三维和四维数组. 例1:xx <- array(1:24, c(3, 4, 2)) #一个三维数组 例2:yy <- array(1:36, c(2, 3, 3, 2)) #一个四维数组   2.dim()函数可

数据结构 创建向量和矩阵 函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind() 求平均值,和,连乘,最值,方差,标准差 函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod() 帮助文档 函数help() 生成向量 seq() 生成字母序列letters 新建向量 Which()函数,rev()函数,sort()函数 生成矩阵 函数matrix() 矩阵运算 函数t(),矩阵加减 矩阵运算 矩阵相乘,函数diag() 矩阵

接R语言笔记3--实例1 R语言中的可视化函数分为两大类,探索性可视化(陌生数据集,不了解,需要探索里面的信息:偏重于快速,方便的工具)和解释性可视化(完全了解数据集,里面的故事需要讲解别人:偏重全面,美观的工具). R语言中的绘图包: graphics(自带) >探索性 lattice >探索性 ggplot2 >解释性 1.对x1进行直方图分析,绘制直方图hist()       2.探索各科成绩的关联关系,散点图绘制函数plot()            3.列联表分析,列联函数t

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处   机器学习的研究领域是发明计算机算法,把数据转变为智能行为.机器学习和数据挖掘的区别可能是机器学习侧重于执行一个已知的任务,而数据发掘是在大数据中寻找有价值的东西. 机器学习一般步骤 收集数据,将数据转化为适合分析的电子数据 探索和准备数据,机器学习中许多时间花费在数据探索中,它要学习更多的数据信息,识别它们的微小差异 基于数据训练模型,根据你要学习什么的设想,选择你要使用的一种或多种算法 评价模型的性能,需要依据一定的检验标准 改进模型的性能,有

本文作者:任坤,厦门大学王亚南经济研究院金融硕士生,研究兴趣为计算统计和金融量化交易,pipeR,learnR,rlist等项目的作者. 近年来,非关系型数据逐渐获得了更广泛的关注和使用.下面分别列举了一个典型的关系型数据表和一个典型的非关系型数据集. 关系型数据:一组学生的基本数据,包括姓名(Name).性别(Gender).年龄(Age)以及专业(Major). NAME GENDER AGE MAJOR Ken Male 24 Finance Ashley Female 25 Statis

R语言数据类型[转!!]Zhao-Pace  https://www.cnblogs.com/zhao441354231/p/5970544.html   R语言用来存储数据的对象包括: 向量, 因子, 数组, 矩阵, 数据框, 时间序列(ts)以及列表, 下面讲意义介绍. 1. 向量(一维数据): 只能存放同一类型的数据 语法: c(data1, data2, ...), 访问的时候下标从1开始(和Matlab相同); 向量里面只能存放相同类型的数据. > x <- c(1,5,8,9,1,

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:

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

原文链接:http://www.biostatistic.net/thread-5065-1-1.html R语言在画图形的时候,经常遇到颜色设定问题,用户可以根据color.rgb值和hsv值来设定不同的颜色.第一列是颜色,第二列是hsv,第三列是rgb<ignore_js_op> 在颜色设定时,最好是根据自己想要的颜色来设定.这样我们能做到心中有数.所有可以用下面方法来设定颜色,简单有效. library(grDevices);ramp <- colorRamp(c("re

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

本文对应<R语言实战>第15章:处理缺失数据的高级方法 本文仅在书的基础上进行简单阐述,更加详细的缺失数据问题研究将会单独写一篇文章. 处理缺失值的一般步骤: 识别缺失数据: 检查导致数据缺失的原因: 删除包含缺失值的实例或用合理的数值代替(插补)缺失值. 缺失数据的分类: 完全随机缺失(MCAR):某变量的缺失数据与其他任何观测或未观测的变量都不相关: 随机缺失(MAR):某变量上的缺失数据与其他观测变量相关,与它自己的未观测值不相关: 非随机缺失(NMAR):不属于MCAR或MAR的变量.

本文对应<R语言实战>第14章:主成分和因子分析 主成分分析(PCA)是一种数据降维技巧,它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量,这些无关变量成为主成分. 探索性因子分析(EFA)是一系列用来发现一组变量的潜在结构的方法.通过寻找一组更小的.潜在的或隐藏的结构来解释已观测到的.显式的变量间的关系. 这两种方法都需要大样本来支撑稳定的结果,但是多大是足够的也是一个复杂的问题.目前,数据分析师常使用经验法则:因子分析需要5~10倍于变量数的样本数.另外有研究表明,所需样本量依赖于因子数目.与

本文对应<R语言实战>第11章:中级绘图:第16章:高级图形进阶 基础图形一章,侧重展示单类别型或连续型变量的分布情况:中级绘图一章,侧重展示双变量间关系(二元关系)和多变量间关系(多元关系)的绘图:高级绘图进阶一章介绍四种图形系统,主要介绍lattice和ggplot2包. ========================================================================= 散点图: 主要内容:把多个散点图组合起来形成一个散点图矩阵,以便可以同时