目录 前言 方法一:dplyr的bind_rows 方法二:plyr的rbind.fill 前言 通常我们用rbind和cbind合并相同行列的数据框.当两个数据框具有不同行列数目时,直接用会报错. > df1 <- data.frame(a = c(1:5), c = c(6:10));df1 a c 1 1 6 2 2 7 3 3 8 4 4 9 5 5 10 > df2 <- data.frame(a = c(11:15), b = c(16:20));df2 a b 1 1

在R语言的帮助文档里,apply函数的功能是: Retruns a vector or array or list of values obtained by applying a function to margins of an array or matrix. 就是说apply把一个function作用到array或者matrix的margins(可以理解为数组的每一行或者每一列)中,返回值时vector.array.list. 简单的说,apply函数经常用来计算矩阵中行或列的均值.和值

subset() 函数: subset(dataset , subset , select ) dataset 是 要进行操作的数据集 subset 是对数据的某些字段进行操作 select 选取要显示的字段 Example : ```{r spdep} hightech aa = subset(hightech,year==2001&province=="北京",select = c("year","province","PA

1.seq() 用来生成一组数字的函数. Usage: ## Default S3 method:seq(from = 1, to = 1, by = ((to - from)/(length.out - 1)),length.out = NULL, along.with = NULL, ...)seq.int(from, to, by, length.out, along.with, ...)seq_along(along.with)seq_len(length.out) Arguments:

R语言常用函数 基本 一.数据管理vector:向量 numeric:数值型向量 logical:逻辑型向量character:字符型向量 list:列表 data.frame:数据框c:连接为向量或列表 length:求长度 subset:求子集seq,from:to,sequence:等差序列rep:重复 NA:缺失值 NULL:空对象sort,order,unique,rev:排序unlist:展平列表attr,attributes:对象属性mode,typeof:对象存储模式与类型nam

R语言封装函数 原帖见豆瓣:https://www.douban.com/note/279077707/ 一个完整的R函数,需要包括函数名称,函数声明,函数参数以及函数体几部分. 1. 函数名称,即要编写的函数名称,这一名称就作为将来调用R函数的依据.2. 函数声明,函数名称 <- function, 即声明该对象的类型为函数.3. 函数参数,这里是输入的数据,函数参数是一个虚拟出来的一个对象.函数参数所等于的数据,就是在函数体内部将要处理的值,或者对应的数据类型. 函数体内部的程序语句进行数据

linux c语言 select函数用法 表头文件 #i nclude<sys/time.h> #i nclude<sys/types.h> #i nclude<unistd.h> 定义函数 int select(int n,fd_set * readfds,fd_set * writefds,fd_set * exceptfds,struct timeval * timeout); 函数说明 select()用来等待文件描述词状态的改变.参数n代表最大的文件描述词加1

R语言table()函数比较有用,两个示例尤其是混淆矩阵这个案例比较有用: 例子一:统计频次 z<-c(1,2,2,4,2,7,1,1);z1<-table(z);summary(z1); z1#实现z中各数据频次的统计z1 2 4 7 3 3 1 1 names(z1)#居然是有名字的[1] "1" "2" "4" "7"例子二:实现混淆矩阵 t=table(c(1,0,1,1,1,0,0,1),c(0,0,1,

在医学统计学或者流行病学里的现场调查.样本选择经常会提到一个词:随机抽样.随机抽样是为了保证各比较组之间均衡性的一个很重要的方法.那么今天介绍的第一个函数就是用于抽样的函数sample:   > x=1:10       > sample(x=x)        [1]  3  5  9  6 10  7  2  1  8  4 第一行代码表示给x向量赋值1~10,第二行代码表示对x向量进行随机抽样.结果输出为每次抽样抽得的结果,可以看出该抽样为无放回抽样------最多抽n次,n为x向量中元

有时候会用R语言写一下简单的脚本处理函数,加入需要调试的话可以按照下面的步骤进行: fun <- function(x , y){ x + y x - y x * y x / y } debug(fun) 先创建一个简单的函数,然后用debug() 函数对创建的fun()函数进行debug.这时控制台没有任何变化,但是当再次运行创建函数时会进入debug状态: fun( + ) debugging + ) debug at #: { x + y x - y x * y x/y } Browse[

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

Pvalue 计算 项目设计pvalue计算,但是由于.net 没有类似的公式或者函数,最终决定使用.net 调用R语言 采用.net 调用r语言的公用函数 需要安装 r语言环境 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/ 前端调用api 发现需要ajax 同步调用 public string GetPValue(double[] data1, double[] data2) { REngine.SetEnvironmentVariables(); RE

最近用R语言画图,plot 函数是用的最多的函数,而他的参数非常繁多,由此总结一下,以供后续方便查阅. plot(x, y = NULL, type = "p", xlim = NULL, ylim = NULL, log = "", main = NULL, sub = NULL, xlab = NULL, ylab = NULL, ann = par("ann"), axes = TRUE, frame.plot = axes, panel.

oralce中使用 count 函数判断 行数 需要注意 一定是count 有值的字段,接下来看一组语句 --查询数据 select * from kk_create_ka where auto_id='D7313B4716AD4062B82D3CD8513DA7A8'; --count select count(I_E_Flag) from kk_create_ka where auto_id='D7313B4716AD4062B82D3CD8513DA7A8'; select count(*

在R语言编译器中,设置当前工作文件夹可以用setwd()函数. > setwd("e://桌面//")> setwd("e:\桌面\")> setwd("e:/桌面/") 这三种结构都是可以编译通过的, 但是在VS C#中却不行,只有一种能运行成功. (PS:R语言在VS中运行要先配置环境,还没配置的童鞋先要配置好,才可运行,如有问题可看我前面的随笔.) 就是这种结构,engine.Evaluate("setwd('e

以为对read.table/read.delim很熟了,谁知又掉坑里了. 我有个3万多行的数据集,包括样品表达量和注释信息.大概长这样: 本来3万多行,可是读进来的时候变成了1万多行,而且read.delim和read.table减少的行数还不一样.我用Excel打开,再另存为txt格式读入后,数据行数变回正常的3万多. MP <- read.delim("combine_test.txt",sep = '\t',header = T) MP1 <- read.table(

#include <stdio.h> int main() { int lin = 0,wor = 0,cha = 0; int flag = 0; int c; while((c = getchar()) != EOF) { if(c == '\n') lin++; if(c == '\n' ||c == ' ' || c == '\t') { cha++; flag = 0; } else if(flag == 0) { wor++; flag = 1; } } printf("

parse()函数能将字符串转换为表达式expression:eval()函数能对表达式求解 A <- : B <- 'print(A)' class(B) C <- parse(text = B) D <- eval(C) 输出: 如果将这两个函数与apply系列函数配合,将起到循环的效果.

plot(x=x轴数据,y=y轴数据,main="标题",sub="子标题",type="线型",xlab="x轴名称",ylab="y轴名称",xlim = c(x轴范围,x轴范围),ylim = c(y轴范围,y轴范围))

1.变量变换        as.array(x),as.data.frame(x),as.numeric(x),as.logical(x),as.complex(x),as.character(x),...转换变量类型:使用如下命令可得到全部列表,methods(as)        factor():将一个向量转化为一个因子2.变量信息        is.na(x),is.null(x),is.array(x),is.data.frame(x),is.numeric(x),is.compl

1.变量变换        as.array(x),as.data.frame(x),as.numeric(x),as.logical(x),as.complex(x),as.character(x),...转换变量类型:使用如下命令可得到全部列表,methods(as)        factor():将一个向量转化为一个因子 2.变量信息        is.na(x),is.null(x),is.array(x),is.data.frame(x),is.numeric(x),is.comp