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~ --------------------------- 分箱法在实际案例操作过程中较为常见,能够将一些数据离散化,等级化,比如年龄段,我们并不想知道确切的几岁,于是乎可以将其分组.分段. 基础函数中cut能够进行简单分组,并且可以用于等宽分箱法. 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.(参考来自: R语言︱数据集分组.筛选) [plain] view plain c

R语言最基本的数据类型-向量(vector) 1.插入向量元素,同一向量中的所有的元素必须是相同的模式(数据类型),如整型.数值型(浮点数).字符型(字符串).逻辑型.复数型等.查看变量的类型可以用typeof(x)函数查询. > #插入向量元素 > x <- c(88,5,12,13) > x [1] 88 5 12 13 > x <- c(x[1:3],168,x[4]) #插入168数字在13之前 > x [1] 88 5 12 168 13 > 2.

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

1. 入门 将摄氏度转化为华氏度 >> 27*1.8+32 [1] 80.6 [1]:表示数字的向量索引号,在 R 语言中任何一个数字都看作一个向量. 向量化 >> temp <- c(27, 29, 23, 14) >> temp * 1.8 + 32 [1] 80.6 84.2 73.4 57.2 c()在这里是一个函数(combine 的缩写),而且是泛型函数,用于对参数的连接, c(..., recursive = FALSE) 再来看一个操作: >

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,

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

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

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

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

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

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.

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

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

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

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')

对于大多数需要来说,当我们需要计算两个向量相加时,我们需要分别对这两个向量的元素进行遍历,所以写起来非常的麻烦.下面看看R语言是如何实现的. 首先,将1:5赋予一个名为x的向量 > X<- : > X [] 然后,我们用这个向量加上另一个向量 例如:让x加上6:10,可以如下执行: > x + : [] 就是这么简单,这是因为R语言是向量化的语言,它可以在一个步骤中同时执行多个操作,这是其他非向量化编程语言所不具备的.

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

该函数和excel中的&一样,可以将不同类型的数据放在一起. paste(....,sep="",collapse=NULL) ...表示要加在一起的数据类型,e.g ​p<-paste("b",1:5) "b 1" "b 2" "b 3" "b 4" "b 5" 注意这里每一项中间有空格隔开,如果不想要空格,需要使用sep参数 p<-paste(

语法: plot(x, y, ...) x,y分别是两个向量,x为横轴坐标,y为纵轴坐标 其他参数: type= "p" for points, 散点图 默认 "l" for lines,    线图 "b" for both,   描点连线,点与线不相连 "c" for the lines part alone of "b",  线图,点空白 "o" for both ‘overplo