A data frame is used for storing data tables. It is a list of vectors of equal length. For example, the following variable df is a data frame containing three vectors n, s, b. > n = c(2, 3, 5) > s = c("aa", "bb", "cc") 

教材目录 第一章 概率统计的基本知识 第二章 R软件的使用 第三章 数据描述性分析 第四章 参数估计 第五章 假设检验 第六章 回归分析 第七章 方差分析 第八章 应用多元分析(I) 第九章 应用多元分析(II) 第十章 计算机模拟 第一章 概率统计的基本知识   第二章 R软件的使用 2.1 求均值和方差 > X1 <- c(,,,,,,,,,,,) > mean(X1) [] 40.41667 > sd(X1) [] 3.028901 > X2 <- c(,,,,,

2.6 列表与数据框 2.6.1 列表 1.列表的构造 列表是一种特别的对象集合,它的元素也由序号(下标)区分,但是各元素的类型可以是任意对象,不同元素不必是同一类型,元素本身允许是其他复杂数据类型,比如,列表的一个元素也允许是列表 > Lst<-list(name="Fred",wife="Mary",no.children=3,child.ages=c(4,7,9));Lst $name [1] "Fred" $wife [1]

1 引言 Pandas是作为Python数据分析著名的工具包,提供了多种数据选取的方法,方便实用.本文主要介绍Pandas的几种数据选取的方法. Pandas中,数据主要保存为Dataframe和Series是数据结构,这两种数据结构数据选取的方式基本一致,本文主要以Dataframe为例进行介绍. 在Dataframe中选取数据大抵包括3中情况: 1)行(列)选取(单维度选取):df[].这种情况一次只能选取行或者列,即一次选取中,只能为行或者列设置筛选条件(只能为一个维度设置筛选条件). 2

2.5 多维数组和矩阵 2.5.1 生成数组或矩阵 数组有一个特征属性叫做维数向量(dim属性),维数向量是一个元素取正整数的向量,其长度是数组的维数,比如维数向量有两个元素时数组为2维数组(矩阵).维数向量的每一个元素指定了该下标的上界,下标的下界总为1 1.将向量定义成数组 向量只有定义了维数向量(dim属性)后才能被看作是数组 > z<-1:12 > dim(z)<-c(3,4);z [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 4 7 10 [2,] 2 5 8 1

df=df.reset_index(drop=True) ============ df = pd.read_csv('./train_file/train.csv').dropna()df_test = df.sample(frac=0.2, random_state=123456)df_train = df.drop(df_test.index)

这两天,由于要做一个文本分析的内容,所以搜索了一天R语言中的可以做文本分析的加载包,但是在安装包的过程,真是被虐千百遍,总是安装不成功.特此专门写一篇博文,把整个心塞史畅快的释放一下. --------------------------------------------------------------------------------回归正题,华丽丽的分割线-----------------------------------------------------------------

Fragstats中,有一个用于熟悉Fragstats软件的demon,在tutorial中的1种,有reg78b.asc文件,其文件内容是包含了山歌图像的行数和列数以及分辨率大小等基本信息. 采用R软件可以读入该文件以及显示该文件. 在文件选项中选择:改变工作目录 选项,制定到需要操作的文件夹作为工作目录. 在文件中选择新建语言脚本文件,输入如下代码: m<-as.matrix(read.table('reg78b.asc')) //将文件reg78b.asc作为矩阵读入到对象m中去. uv<

一.R软件 1.安装R:自行百度☺ 2.R控制台(R Console)和R程序脚本: 打开R软件,就会直接打开控制台,控制台可以显示程序运行的结果.错误提示等信息,也可以直接输入想要执行的操作并立即返回运行结果,箭头“>”表示等待输入. 程序脚本通过点击右上角“文件” - “新建程序脚本”来建立.如果想要长久的保存已经提交的程序代码,那么可以在程序脚本中编写,点击保存的时候会另存为一个后缀为“.R”的数据文件,如果直接在控制台编写代码,关闭软件后,已编写的代码会消失. 3.如何运行R程序脚本:

R软件导入数据_r语言怎么导入数据_R软件导入数据 R软件导入数据 1.Rcmdr安装包导入数据: 1.安装Rcmdr包,输入: install.packages("Rcmdr") 回车 接着就让其自动操作,选择一下镜像站就可以了. 2.接着运行,输入: library(Rcmdr) 回车 就会出现附件的图形界面,在这个界面上可以实现几乎所有的统计分析方法. 以后运行,只要输入 library(Rcmdr) 即可. ---------------------------- 2.鼠标导入

# 习题2 # 2.1 x=c(1,2,3) y=c(4,5,6) e=c(rep(1,3)) z=2*x+y+e;z x%*%y # 若x,y如答案那样定义为矩阵,则不能用%*%,因为,维数不对应, x%o%y # 答案 x<-matrix(1:3,nrow=3) y<-matrix(4:6,nrow=3) e<-matrix(c(1,1,1),nrow=3) z<-2*x+y+e;z crossprod(x,y)#内积 outer(x,y)#外积 # 2.2 A=matrix(

利用R语言命令自动更新R语言软件的版本. install.packages("installr") library(installr) updateR()

2.3 对象和它的模式与属性 R是一种基于对象的语言,R的对象包含了若干个元素作为其数据,另外还可以有一些特殊数据称为属性,并规定了一些特定操作(如打印.绘图).比如,一个向量是一个对象,一个图形也是一个对象.R对象分为单纯对象和复合对象两种,单纯对象的所有元素都是同一种基本类型(如数值.字符串),元素不再是对象:复合对象的元素可以是不同类型的对象,每个元素是一个对象. 2.3.1 固有属性:mode 和length > mode(c(1,3,5)>5) [1] "logical&q

在R中,和排序相关的函数主要有三个:sort(),rank(),order().    sort(x)是对向量x进行排序,返回值排序后的数值向量.rank()是求秩的函数,它的返回值是这个向量中对应元素的“排名”.而order()的返回值是对应“排名”的元素所在向量中的位置.    下面以一小段R代码来举例说明:> x<-c(97,93,85,74,32,100,99,67)> sort(x)[1]  32  67  74  85  93  97  99 100> order(x)

2.4 因子 统计中的变量有几中重要类别:区间变量.名义变量和有序变量.区间变量取连续的数值,可以进行求和.平均值等运算.名义变量和有序变量取离散值,可以用数值代表,也可以是字符型值,其具体数值没有加减乘除的意义,不能用来计算,而只能用来分类或计数.名义变量如性别.省份.职业,有序变量如班级.名次 2.4.1 factor()函数 > sex<-c("M","F","M","M","F") &g

2.2 数字.字符与向量 2.2.1 向量 1.向量的赋值 x<-c(10.4,5.6,3.1,6.4,21.7) 2.向量的运算 x<-c(-1,0,2);y<-c(3,8,2) v<-2*x+y+1 v x*y x/y x^2 y^x 5%/%3 5%%3 exp(x) sqrt(y) sqrt(-2) sqrt(-2+0i) x<-c(10,6,4,7,8) 3.与向量有关的函数 min(x) max(x) range(x) which.min(x) which.max

1.getwd()      获取默认的目录 2.> mydata <- read.csv("1.csv")  读取1.csv文件中的数据,并赋值给一个mydata的对象3.> head(mydata,10)  显示mydata前十条数据 4.> plot(mydata$日产油量,mydata$日产水量)  画散点图 5.> plot(mydata$日产油量[mydata$年月>200601],mydata$日产水量[mydata$年月>200

摘自 方匡南 等编著<R数据分析-方法与案例详解>.电子工业出版社 R包简介 R包提供了一个加载所需代码.数据和文件的集合.R软件自身就包含大约30种不同功能的包,这些基本包提供了R软件的基本功能.与此同时,R作为一个开源软件,它提供了各种统计计算函数,从而方便使用者能够灵活机动的进行数据分析,甚至创造出符合特定需要的新统计计算方法,而这些函数大多是以包的形式提供,这些都是世界各地R用户自己编写的,并上传到网上分享.因此,制作出属于用户自己的R包,并与全世界的R用户共享是一件非常有意思的事情.

如何制作自己的R包? 摘自 方匡南 等编著<R数据分析-方法与案例详解>.电子工业出版社 R包简介 R包提供了一个加载所需代码.数据和文件的集合.R软件自身就包含大约30种不同功能的包,这些基本包提供了R软件的基本功能.与此同时,R作为一个开源软件,它提供了各种统计计算函数,从而方便使用者能够灵活机动的进行数据分析,甚至创造出符合特定需要的新统计计算方法,而这些函数大多是以包的形式提供,这些都是世界各地R用户自己编写的,并上传到网上分享.因此,制作出属于用户自己的R包,并与全世界的R用户共享是

转载自https://blog.csdn.net/lijinlon/article/details/81676859 Python数据分析首先需要进行数据清洗处理,涉及到很多DataFrame和Series相关知识,这里对涉及到的常用方法进行整理,主要设计数据增减.变更索引.数值替换等.其中一些函数的参数并没有介绍齐全,可以通过参考pandas文档或者在编辑器输入方法+?查询(例如df.reindex?),实践是检验知识水平的最好途径. import pandas as pd import nu

1.封装 目的:就是为了让类更加安全 做法: 1 要将成员做成私有的 2 在类里面做方法来间接访问成员变量 3 在方法里面加控制 简单的: 第一个魔术方法:给变量赋值的        __set function __set($n,$v)    第一个参数变量名,第二个参数变量值 { if($n=="age" )                       加限制条件 { if($v>18 && $v<50) { $this->$n =$v; } }