R语言学习旅程之数据对象与运算_光环大数据培训

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R语言学习旅程之数据对象与运算_光环大数据培训

1 数据对象与运算

利用ls()可以查看工作空间中存在的数据对象有哪些

数据对象的命名不要使用c.length等常用函数

利用is.charactor() as.charactor()可以辨别和转换数据对象格式

2数据对象的构造

例如x=c()

利用assign()进行赋值例如assign(“w”,c(1,2,3))

length()求长度mode()求数值类型

R产生序列1.用:2.seq(from,to,by)或者seq(下界,by=,length) 3 rep(x,times)产生重复序列

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下面是一些常用函数

sum()求和median()求中位数max()求最大var()求方差min()求最小sd()求极值差range()秋极差sort()排序mean()求均值rev()反排序rank()求秩prod()求积append()添加replace()替换match()匹配pmatch()部分匹配

其中append(数据对象,添加对象,afer=)

2.2.2矩阵

matrix(data=,nrow=,ncol=,dimnames=list())

diag()生产对角矩阵

A[]提取元素

A%*%B矩阵相乘A*B对用元素乘

dim返回行列数 solve求逆

as.matrix() 把非矩阵转化为矩阵is.matrix()判断是否为矩阵

eigen()求特征值 det()求行列式

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t()矩阵转置 apply()对矩阵应用函数

例如apply(A,2,sum)对矩阵按列求和

2.2.3数组生成函数array(数据,length,dimnames=list()) 2.2.4列表list(变量1=分量1,变量2=分量2)

lst[[1]]分量提取lst[[1]][2:3]

lst$

2.2.5数据框利用data.frame()生成数据框

row.names(student)=c()对行名称改变

2.2.6因子函数factor()

列出因子levels()

2.3数据的录入及编辑

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1. 1 c 函数 2 scan()空格分开scan(file=“dat.txt”)不推荐用推荐read.table( “student.txt”,header=t)读取文本文档

address=网址 read.table(file=url(address))读取网址

对于其他的

先运行library(foreign)

然后对于sas用read.xport()spss用read.spss()

对于excel先转化为csv格式然后用read.csv()

2.3.3编辑数据data.entry(xx=())需要已存在或已定义

fix()

对于保存用write(数据,“名称”)

2.4 函数循环和条件

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写函数时类似与c语言

函数名=fuction(参数1,参数2……)

{函数体

函数返回值

}

fuction必不可少的。for(变量,in变量取值) {表达式

}

条件表达式while(条件){表达式

}

利用return()返回函数值

以下内容为系统自动转化的文字版,可能排版等有问题,仅供您参考:

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1 数据对象与运算

利用 ls()可以查看工作空间中存在的数据对象有哪些

数据对象的命名不要使用 c.length 等常用函数

利用 is.charactor() as.charactor()可以辨别和转换数据对象格式

2 数据对象的构造

例如 x=c()

利用 assign()进行赋值例如 assign(“w”,c(1,2,3))

length()求长度 mode()求数值类型

R 产生序列 1.用:2.seq(from,to,by)或者 seq(下界,by=,length)

3 rep(x,times)产生重复序列

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光环大数据--大数据培训&人工智能培训 http://hadoop.aura-el.com 下面是一些常用函数 sum()求和 median()求中位数 max()求最大 var()求方差 min()求最小 sd() 求极值差 range()秋极差 sort()排序 mean()求均值 rev()反排序 rank() 求秩 prod()求积 append()添加 replace()替换 match()匹配 pmatch() 部分匹配

其中 append(数据对象,添加对象,afer=)

2.2.2 矩阵

matrix(data=,nrow=,ncol=,dimnames=list())

diag()生产对角矩阵

A[]提取元素

A%*%B 矩阵相乘 A*B 对用元素乘

dim 返回行列数

solve 求逆

as.matrix() 把非矩阵转化为矩阵 is.matrix()判断是否为矩阵

eigen()求特征值 det()求行列式

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光环大数据--大数据培训&人工智能培训 http://hadoop.aura-el.com t()矩阵转置 apply()对矩阵应用函数

例如 apply(A,2,sum)对矩阵按列求和

2.2.3 数组 生成函数 array(数据,length,dimnames=list())

2.2.4 列表 list(变量 1=分量 1,变量 2=分量 2)

lst[[1]]分量提取 lst[[1]][2:3]

lst$

2.2.5 数据框利用 data.frame()生成数据框

row.names(student)=c()对行名称改变

2.2.6 因子函数 factor()

列出因子 levels()

2.3 数据的录入及编辑

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光环大数据--大数据培训&人工智能培训 http://hadoop.aura-el.com 1. 1 c 函数 2 scan()空格分开 scan(file=“dat.txt”)不推荐用

推荐 read.table( “student.txt”,header=t)读取文本文档

address=网址

read.table(file=url(address))读取网址

对于其他的

先运行 library(foreign)

然后对于 sas 用 read.xport()spss 用 read.spss()

对于 excel 先转化为 csv 格式然后用 read.csv()

2.3.3 编辑数据 data.entry(xx=())需要已存在或已定义

fix()

对于保存用 write(数据,“名称”)

2.4 函数循环和条件

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光环大数据--大数据培训&人工智能培训 http://hadoop.aura-el.com 写函数时类似与 c 语言

函数名=fuction(参数 1,参数 2??)

{函数体

函数返回值

}

fuction 必不可少的。for(变量,in 变量取值 )

{表达式

}

条件表达式 while(条件){表达式

}

利用 return()返回函数值

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光环大数据--大数据培训&人工智能培训 http://hadoop.aura-el.com 对于函数这一部分大家可以参照视频中老师讲的函数去理解。

注意事项

本章的内容是 R 语言的基础,以后都要用到,因此所有内容需要很了解。

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