今天接手一个重复性工作, 需要手工把产品运营们在excel里写的活动规则, 插入数据库表中.为了减少出错, 提高效率. 再加上最近刚刚学R语言, 就用R练练手, 自动生成mysql的sql语句. 一次性提交. 刚才就是判断一个值是否是整数折腾了一小会儿.后来发现R判断这个很简单. 就是as.integer(money) != as.numeric(money) require("XLConnect")library("WriteXLS")wb <-loadWo

R语言判断 决策结构要求程序员指定要由程序评估或测试的一个或多个条件,以及如果条件被确定为真则要执行的一个或多个语句,如果条件为假则执行其他语句. 以下是在大多数编程语言中的典型决策结构的一般形式 R提供以下类型的决策语句. 单击以下链接以检查其详细信息. Sr.No. 声明和描述 1 if语句 if语句由一个布尔表达式后跟一个或多个语句组成. 2 if ... else语句 if语句后面可以有一个可选的else语句,当布尔表达式为false时执行. 3 switch语句 switch语句允许根

数字和字符串可以使用 format()函数的格式化为特定样式. 语法 format()函数的基本语法是: format(x, digits, nsmall,scientific,width,justify = c("left", "right", "centre", "none")) 以下是所使用的参数的说明: x - 为向量输入 digits - 是显示总位数 nsmall - 是最小位数的小数点右边 scientific 

判断ori_data[,1]中是否存在元素a: a %in% ori_data[,1] 如果存在返回 true,否则返回 false    

x = 1111111234.6547389758965789345 y = formatC(x, digits = 8, format = "f") # [1] "1111111234.65473890" format(100000000/1000, scientific=FALSE) REF: https://www.r-bloggers.com/number-formatting/ https://stackoverflow.com/questions/344

说明 在前一篇中,我们介绍了 R 语言和 R Studio 的安装,并简单的介绍了一个示例,接下来让我们由浅入深的学习 R 语言的相关知识. 本篇将主要介绍 R 语言的基本操作.变量和几种基本数据类型,好对 R 语言的使用方法有一个基本的概念.通过本篇的学习,你将了解到: R 语言有哪些基本操作 什么是变量,以及如何给变量赋值 R 语言有哪些基本数据类型,如何确定变量的数据类型 R 语言的基本操作 R 语言的默认提示符是 > ,它表示正在等待输入命令,每次输入命令后敲击回车即可执行当前命令. R

现在有一个人,如何对这个人怎么识别这个人?那么就对其存在的特征进行提取,比如,提取其身高,其相貌,其年龄,分析这些特征,从而确定了,这个人就是这个人,我们绝不会认错. 同理,对数据进行分析,也是提取出数据的特征,对其特征进行分析,从而确定这些数据所呈现的信息状况,从而确定了这些数据的独特性和唯一性,因为他呈现的信息是唯一的,绝不与别的是相同的. 那么这些特征是什么呢?拥有哪些特征呢?似乎应该是经过无数科学家的总结,终于发现了几个重要的特征,包括数字特征和分布特征,这个数字特征,包括集中位置,分散

在R语言进行数据分析时,经常需要找不同组间的相同和不同,那你应该掌握如下几个函数,让你事半功倍. 交集intersect两个向量的交集,集合可以是数字.字符串等 # 两个数值向量取交集intersect(x=1:4, y = 2:6)# [1] 2 3 4 # 两个字符向量取交集intersect(x=letters[1:4], y = letters[2:6])# [1] "b" "c" "d" # 混合向量intersect(x=c(&quo

JavaScript 判断一个数字是否含有小数点,如果含有,则返回该数字:如果不含小数点,则小数点后保留两位有效数字: function hasDot(num){ if(!isNaN(num)){ return ( (num + '').indexOf('.') != -1 ) ? num: num.toFixed(2); } } var num = 16; console.log(hasDot(num)); // 16.00 var num2 = 18.01; console.log(hasD

R语言中用double表示日期,即从1970-1-1距离给定日期的天数,将5位数字日期转为正常日期格式的方法 as.Date(16543,origin='1970-1-1')

C 语言实例 - 判断数字为几位数 用户输入数字,判断该数字是几位数. 实例 #include <stdio.h> int main() { long long n; ; printf("输入一个整数: "); scanf("%lld", &n); ) { // n = n/10 n /= ; ++count; } printf("数字是 %d 位数.", count); } 运行结果: 输入一个整数: 数字是 位数.

此书网上有英文电子版:Machine Learning with R - Second Edition [eBook].pdf(附带源码) 评价本书:入门级的好书,介绍了多种机器学习方法,全部用R相关的包实现,案例十分详实,理论与实例结合. 目录 第一章 机器学习简介 第二章 数据的管理和理解 第三章 懒惰学习--使用近邻分类 第四章 概率学习--朴素贝叶斯分类 第五章 分而治之--应用决策树和规则进行分类 第六章 预测数值型数据--回归方法 第七章 黑箱方法--神经网络和支持向量机 第八章 探

    R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快.包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度.因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率.这里我们主要讲的是它对数据框结构的快捷处理. 和data.frame的高度兼容 DT = data.table(x=rep(c("b&

[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 -

dplyr包是Hadley Wickham的新作,主要用于数据清洗和整理,该包专注dataframe数据格式,从而大幅提高了数据处理速度,并且提供了与其它数据库的接口:tidyr包的作者是Hadley Wickham, 该包用于“tidy”你的数据,这个包常跟dplyr结合使用. dplyr.tidyr包安装及载入 install.packages("dplyr") install.packages("tidyr") library(dplyr) library(t

2.1数据集的概念 变量的类型是不同的,比如标示符.日期变量.连续变量.名义变量.有序型变量等,记得数据挖掘导论中有专门的描述. R可以处理的数据类型包括了数值型.字符型.逻辑型.复数型(虚数).原生型(字节). 2.2数据结构 R拥有很多存储数据的对象类型,包括 标量.向量.矩阵.数组.数据框.列表.它们可以用下图表示: 因子是R中的名义型或者有序型变量,比较特殊. 2.2.1向量 标量是只有一个元素的向量,一般用来保存常量.其他没什么说的. seq函数: seq(, to = , by =

R语言数据分析利器data.table包-数据框结构处理精讲 R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快.包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度.因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率.这里我们主要讲的是它对数据框结构的快捷处理. 和data.frame的高度兼容

本文对应<R语言实战>第4章:基本数据管理:第5章:高级数据管理 创建新变量 #建议采用transform()函数 mydata <- transform(mydata, sumx = x1 + x2, meanx = (x1 + x2)/2) 重编码 < 小于 <= 小于或等于 > 大于 >= 大于或等于 == 严格等于(比较浮点类型时慎用,易误判) != 不等于 !x 非x x | y x或y x & y x和y isTRUE(x) x是否为TRUE

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

概率基础和R语言 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语言发挥到各个领域.让我们一起