> head(as.Date(data$日期,'%y%M%D'))[1] NA NA NA NA NA NA data日期格式如下: 解决办法: > head(as.Date(data$日期,'%y%m%d'))[1] "2017-06-01" "2017-06-01" "2017-06-01" "2017-06-01" "2017-06-01" "2017-06-01" f

基本数据类型 6种 numaric  如 12, 12.4 integer  如 2L,0L complex  包含实数和虚数 如 3+2i character  要用双引号或者单引号包括起来 如 "a","good" logical  如 TRUE,FALSE raw  是计算机能够直接识别的类型,是二进制的形式保存的数据 NULL  表示空值 NA  表示缺失值 高级数据类型 主要有6种 vector   向量 matrix   矩阵 array    数组 d

这几个都是R语言中的特殊值,都是R的保留字, NA:Not available  表示缺失值   用 is.na() 来判断是否为缺失值 NULL:表示空值,即没有内容  用 is.null() 来判断是否为空值 NaN:Not a Number,表示非数值   用 is.nan() 来判断是否为非数值 Inf:Infinite 表示无穷大  用 is.finite()   is.infinite() 来判断是否为无穷大数

为什么说JAVA中要慎重使用继承   这篇文章的主题并非鼓励不使用继承,而是仅从使用继承带来的问题出发,讨论继承机制不太好的地方,从而在使用时慎重选择,避开可能遇到的坑. JAVA中使用到继承就会有两个无法回避的缺点: 打破了封装性,子类依赖于超类的实现细节,和超类耦合. 超类更新后可能会导致错误. 继承打破了封装性 关于这一点,下面是一个详细的例子(来源于Effective Java第16条) public class MyHashSet<E> extends HashSet<E>

更多大数据分析.建模等内容请关注公众号<bigdatamodeling> 在对变量分箱后,需要计算变量的重要性,IV是评估变量区分度或重要性的统计量之一,R语言计算IV值的代码如下: CalcIV <- function(df_bin, key_var, y_var){ N_0<-table(df_bin[, y_var])[1] N_1<-table(df_bin[, y_var])[2] iv_c<-NULL var_c<-NULL for (col in c

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

关于go语言数据库存储和显示null值的问题困扰了我很久,并且也和群友讨论过这个问题,但是都没有得到相对满意和全面的答案.最近FQ找了几篇相对详细和权威的文章,分享给大家,希望和大家一起进步,go go go! 文章一:Go语言:解决数据库中null值的问题(转载国人文章) 文章二:How I handled possible null values from database rows in Golang?(需***) 文章三:Working effectively with database

在学习C语言的时候,我们常常会碰到C语言NULL值和数字 0 ,很多小伙伴搞不清楚他们之间的一个区别,今天我们就了解一下他们之间的区别,一起来看看吧! 先看下面一段代码输出什么: 输出<null> ,单步调试可以看出执行int *p=NULL,p的值为0x00000000,可以看出,NULL在实际底层调用中就是0, 在C语言中, NULL和0的值都是一样的,但是为了目的和用途及容易识别的原因,NULL用于指针和对象,0用于数值 对于字符串的结尾,使用'\0',它的值也是0,但是让人一看就知道这

Calinski-Harabasz准则有时称为方差比准则 (VRC),它可以用来确定聚类的最佳K值.Calinski Harabasz 指数定义为: 其中,K是聚类数,N是样本数,SSB是组与组之间的平方和误差,SSw是组内平方和误差.因此,如果SSw越小.SSB越大,那么聚类效果就会越好,即Calinsky criterion值越大,聚类效果越好. 1.下载permute.lattice.vegan包 install.packages(c("permute","lattic

在使用R语言处理表格时(xlsx, csv),有时里面含有缺失值,或者不规范的数值,比如下图有许多的问号"?",为了便于处理数据,这些都应该整行地删掉. 为了删掉那些包含"?"的行,需要先找到那些行,方法如下,通过 which(逻辑表达式) 函数找到对应行标 > data<- read.csv('breast_cancer.csv'); > which(data$x6=="?") [1] 24 41 140 146 159 16

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

导言:     较早之前就听说R是一门便捷的数据分析工具,但由于课程设计的原因,一直没有空出足够时间来进行学习.最近自从决定本科毕业出来找工作之后,渐渐开始接触大数据行业的技术,现在觉得是时候把R拿下了:用了3天时间,除了对R先有一个大概认识之外,也着手敲指令.由于计算机专业的底子还不错,而且先后接触过不下10种编程语言,感觉R语言入门上手还是挺简单的.下面是自己汇总的一些简单入门代码供大家参考,感兴趣的朋友也可逐行敲打测试. 1. 介绍变量.顺序结构.分支结构.循环结构.函数使用.获取帮助等知

前言 绘制统计图形时,半数以上的时间会花在调用绘图命令之前的数据塑型操作上.因为在把数据送进绘图函数前,还得将数据框转换为适当格式才行. 本文将给出使用R语言进行数据塑型的一些基本的技巧,更多技术细节推荐参考<R语言核心手册>. 数据框塑型 1. 创建数据框 - data.frame() # 创建向量p p = c("A", "B", "C") # 创建向量q q = 1:3 # 创建数据框:含p/q两列 dat = data.fra

    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&

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.这里主要介绍在基因组数据分析中可能会用到的函数. fread 做基因组数据分析时,常常需要读入处理大文件,这个时候我们就可以舍弃read.ta

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~ --------------------------- 上一篇(R语言实现︱局部敏感哈希算法(LSH)解决文本机械相似性的问题(一,基本原理))讲解了LSH的基本原理,笔者在想这么牛气冲天的方法在R语言中能不能实现得了呢? 于是在网上搜索了一下,真的发现了一个叫textreuse的包可以实现这样的功能,而且该包较为完整,可以很好地满足要求. 现在的版本是 0.1.3,最近的更新的时间为 2016-0

R语言︱数据集分组 大型数据集通常是高度结构化的,结构使得我们可以按不同的方式分组,有时候我们需要关注单个组的数据片断,有时需要聚合不同组内的信息,并相互比较. 一.日期分组 1.关于时间的包都有很多很好的日期分组应用. 2.cut()函数 cut(x, n):将连续型变量x分割为有着n个水平的因子 cut(x, breaks, labels = NULL, include.lowest = FALSE, right = TRUE, dig.lab = 3, ordered_result = F

R语言的基础包中提供了三种基本类型用于处理日期和时间,Date用于处理日期,它不包括时间和时区信息:POSIXct/POSIXlt用于处理日期和时间,其中包括了日期.时间和时区信息.R内部在存储日期和时间时,使用不同的方式: Date类:存储了从1970年1月1日以来开始计算的天数,更早的日期表示为负值,也就是说,Date类型是一个整数,以天为单位来计算日期,因此,Date适合用于计算日期. POSIXct类:记录了以时间标准时间(UTC)时区位准的,从1970年1月1日开始计时的秒数,即,PO

R语言语法基础二 重塑数据 增加行和列 # 创建向量 city = c("Tampa","Seattle","Hartford","Denver") state = c("FL","WA","CT","CO") zipcode = c(33602, 98104, 06161, 80294) # 组合向量成数据帧 address1 = cbind(c

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

1.获取数据 从 QQ 消息管理器中导出消息记录,保存的文本类型选择 txt 文件.这里获取的是某群从 2016-04-18 到 2016-05-07 期间的聊天记录,记录样本如下所示. 消息记录(此消息记录为文本格式,不支持重新导入) ================================================================ 消息分组:我的QQ群 =======================================================