navysummer的博客_R(4)

以自定义的方式读取数据

现在我们回头看看本节最开始遇到的那个问题。解决方法和水果例子完全相同，找到模式，然后分组。首先，看一下原始数据中典型的一行：2014-02-01,09:20:29,Ken,James,Hey, how are you?显然，每一行都具有相同的格式，也就是日期、时间、发送者、接收者、信息，并且用逗号隔

正则表达式

解决方法

原始数据

原创 2019-01-22 14:06:00 55 阅读

使用分组提取数据

在字符串模式中，我们使用括号对想要从文本中提取的部分做标记。在这个问题中，我们修改模式为：(\w+):\s(\d+)，其中有两组被标记：一个是通过"\w+"匹配的水果名，另一个是通过"\d+"匹配的水果数量。现在我们用改进后的模式来提取想要的信息。尽管 R 的内置函数已经完全能够胜任这项工作，我仍然

数据

正则表达式

字符串

原创 2019-01-22 14:05:00 109 阅读

寻找字符串模式

为了解决这个问题，计算机无需真正理解水果是什么。我们只需要找到一个能描述需要的模式即可。字面上，我们想要找到所有以一个单词开始，然后一个分号和一个空格，最后以一个整数而不是单词或者其他符号结尾的行。正则表达式提供了一系列用于表示模式的符号。上述模式可以被描述成^\w+:\s\d+$，其中的元符号（

字符串

匹配模式

正则表达式

原创 2019-01-22 14:04:00 103 阅读

格式化日期/时间

在数据分析中，常常会遇到日期和时间类型数据。与日期相关的最简单的函数可能是：Sys.Date( )返回当前日期；Sys.time( )返回当前时间。当本书被渲染出来的时候，打印出来的日期如下：Sys.Date()## [1] "2017-02-09"时间是：Sys.time()## [1] "20

数据

文本解析

格式化日期

原创 2019-01-22 14:02:00 419 阅读

格式化日期/时间为字符串

在前面的章节中，我们学习了如何将字符串转换为日期和日期/时间对象。在这一节中，将会学到相反的操作：根据特定的模板将日期和日期/时间对象转换回字符串。一旦创建了一个日期对象，每次打印时，它总是以标准格式表示： my_date## [1] "2016-02-10"我们可以使用 as.character(

时间对象

字符串

扩展包

原创 2019-01-22 14:00:00 469 阅读

将文本解析为日期/时间

我们可以根据初始值创建一个自定义日期：as.Date(1000, "1970-01-01")## [1] "1972-09-27"在更多的情况下，我们通过标准的文本格式来创建时间和日期：my_date <- as.Date("2016-02-10")my_date## [1] "2016-02-10

字符串

时间对象

数据

原创 2019-01-22 13:59:00 125 阅读

字符向量的基本操作

R 中的字符向量被用来存储文本数据。不同于其他编程语言的是，R 中字符向量并非单个字符、字母或者字母符号如 a、b、c。相反，它是一个包含字符串的向量。R 也提供了许多用来处理字符向量的内置函数。其中很多可以执行向量化操作，因此它们可以一步完成对多个字符串的处理。在本节中，你将学到更多有关字符向量中

字符串

字符串函数

连接字符串

原创 2019-01-22 13:57:00 108 阅读

在 R 中使用 Python 字符串函数

sprintf( )函数很强大，但并非适用于所有应用场景。例如，如果一些部分在模板中多次出现，那么就需要多次写一样的参数。这通常会使得代码冗长而且难以修改：sprintf("%s, %d years old, majors in %s and loves %s.", "James", 25,"Phy

占位符

格式化字符串

应用场景

原创 2019-01-22 13:56:00 86 阅读

格式化文本

有时候使用 paste( )连接文本并不是一个好主意，因为文本不得不被分离成多个小段，而且随着格式越来越长，也会变得难以阅读。举个例子，假设我们需要按以下格式打印出 students_df 中的每条记录：#1, name: Tony, age: 26, major: Physics在这种情况下，使用

占位符

4s

html

原创 2019-01-22 13:55:00 95 阅读

转换文本

许多情况下我们需要把文本转换为其他形式，所幸，对文本进行多种形式的转换并非难事。1．转换大小写当我们处理文本数据时，输入可能不符合我们设定的标准。例如，我们希望所有产品都用大写字母（从 A～F）进行分级，但实际输入的字母可能既有大写也有小写。转换大小写有利于确保输入的字符串在大小写上保持一致。tol

字符串

数据

大小写

原创 2019-01-22 13:53:00 114 阅读

连接字符串

在实践中，我们经常需要将多个字符串连接成一个。paste( )函数就是用来连接多个字符向量的函数。这个函数也使用空格作为默认分隔符：paste("Hello", "world")## [1] "Hello world"paste("Hello", "world", sep ="-")## [1] "

字符串

分隔符

连接字符串

原创 2019-01-22 13:51:00 376 阅读

打印文本

也许查看文本是我们对文本所能做的最基础的事情。R 提供了许多在控制台中查看文本的方式。最简单的方式是，直接在引号中输入文本："Hello"## [1] "Hello"如同由浮点数组成的数值向量，一个字符向量是一个由字符值或字符串组成的向量。Hello 是我们刚刚创建的字符向量中的第 1 个，也是唯

字符串

分隔符

浮点数

原创 2019-01-22 13:50:00 147 阅读

使用 apply 函数族

之前，我们讨论过可以使用 for 循环，在一个向量或列表上进行迭代，重复执行某个表达式。但是在实践中，for 循环往往是最后的选择，因为每次迭代都是相互独立的，所以我们可以使用更简洁更方便的读写方式来实现同样的效果。举个例子，以下代码使用 for 循环创建了一个列表，它由 3 个相互独立、服从正态分

迭代

高阶函数

数值方法

原创 2019-01-22 11:19:00 87 阅读

apply

apply 函数将一个函数应用到矩阵或数组的某个边际（ margin ）或维度上。例如，计算矩阵每一行的和，因为行是矩阵的第 1 个维度，所以我们指定 MARGIN = 1 ，这样就可以在每次迭代中，将 sum( )函数应用到矩阵的每个行切片（数值向量）上：mat <- matrix(c(1, 2,

迭代

最小值

函数应用

原创 2019-01-22 11:19:00 107 阅读

mapply

相比 lapply( )和 sapply( )在一个向量上迭代，mapply( )可以在多个向量上进行迭代。换句话，mapply 是 sapply 的多元版本：mapply(function(a, b, c) a * b + b * c + a * c,a = c(1, 2, 3), b = c(5

迭代

标量

原创 2019-01-22 11:18:00 55 阅读

vapply

尽管 sapply 非常方便和智能，但有时智能可能隐藏着风险。假如我们有一个数字列表：x <- list(c(1, 2), c(2, 3), c(1, 3))如果我们想得到一个向量，其中每个元素都是 x 中对应数字的平方。那么，sapply( )就比较方便易用，因为它会自动尝试简化结果的数据结构：s

迭代

数据结构

错误信息

原创 2019-01-22 11:17:00 106 阅读

sapply

列表并非总是存储结果的最佳容器。有时，我们希望将结果放在一个向量或者矩阵中。sapply( )函数可以根据结果的结构将其合理简化。假设，我们将平方运算应用到 1:10 的每个元素上。如果使用 lapply( )，返回的结果就是一个包含平方数的列表。实际上，结果列表的所有成分都是一个单值数值向量，所以

列表

原创 2019-01-22 11:16:00 85 阅读

lapply

正如前面展示的，lapply( )函数接收一个向量和一个函数作为输入参数。它将这个函数应用到向量中的每个元素，再将结果以列表的形式返回。当每次迭代都是相互独立时，这个函数就非常好用。因为在这种情况下，我们不需要构建一个显式迭代器来明确每步迭代过程。lapply( )不仅适用于向量，也适用于列表。假设

迭代

匿名函数

显式

原创 2019-01-22 11:15:00 113 阅读

数学函数

基本数学函数： abs, sqrt, ceiling, floor, trunc, round, signif, sin, asin, sinh, log(x, base=n), log, log10, exp 1 2 abs(-2) exp(c(-1,0,1,2)) 1 2 abs(-2) exp

正态分布

随机数

概率函数

原创 2019-01-22 11:12:00 142 阅读

使用逻辑函数

逻辑向量只取 TRUE 或 FALSE，主要用来筛选数据。实践中，由多个逻辑向量构建联合条件是很常见的，并且联合条件中有可能涉及多个逻辑运算符和逻辑函数。逻辑运算符逻辑函数处理缺失值逻辑强制转换

逻辑运算符

缺失值

数据

原创 2019-01-22 11:10:00 36 阅读

逻辑强制转换

一些被设定接收逻辑输入的函数也可以接收非逻辑向量，例如数值向量。但是，函数处理非逻辑向量的方式可能与逻辑向量有所不同。因为，非逻辑向量会被强制转换成逻辑向量。举个例子，如果我们在 if 条件中输入一个数值向量，它就会被强制转换：if (2) 3## [1] 3if (0) 0 else 1## [1

强制转换

逻辑值

字符串

原创 2019-01-22 11:09:00 69 阅读

处理缺失值

现实世界中的数据经常包含缺失值，用 NA 表示。下面的数值向量就是一个简单的例子：x <- c(-2, -3, NA, 2, 3, 1, NA, 0, 1, NA, 2)对缺失值进行算术运算也会产生缺失值：x + 2## [1] 0 -1 NA 4 5 3 NA 2 3 NA 4类似地，进行逻辑运算

缺失值

函数返回

数据

原创 2019-01-22 11:08:00 179 阅读

逻辑函数

在这一节中，我们将关注聚合逻辑向量并寻找真正的元素。1．聚合逻辑向量正如我们前面提到的，除了二元逻辑运算符，还有一些逻辑聚合函数也是非常有用的。最常用的两个逻辑聚合函数是any( )和all( )。只要给定逻辑向量的任何一个（至少一个）元素是TRUE，函数any( )就返回 TRUE；否则，函数 a

单调性

逻辑运算符

聚合函数

原创 2019-01-22 11:07:00 109 阅读

逻辑运算符

与很多编程语言类似，R 可以使用几个运算符进行逻辑运算，如表 5-1 所示。表 5-1运算符描述示例结果& 向量化 AND c(T, T) & c(T, F) TRUE, FALSE| 向量化 OR c(T, T) | c(T, F) TRUE, TRUE&& 单变量 AND c(T, T)

向量化

运算符

函数返回

原创 2019-01-22 11:06:00 95 阅读

使用原函数

在上一章中，我们学习了一些基于环境和扩展包的函数。本节我们将了解一些处理对象的基本函数。更具体地说，我将向你介绍更多识别数据对象类型（type）和维度（dimension）的函数。你将了解到这些函数的概念以及它们是如何组合使用的。检查对象类型识别数据维度

对象类型

数据

扩展包

原创 2019-01-22 11:04:00 116 阅读

识别数据维度

矩阵、数组和数据框的性质除了类和类型，还有维度。1．获取数据维度在 R 中，向量是通过一维数据结构创建的：vec <- c(1, 2, 3, 2, 3, 4, 3, 4, 5, 4, 5, 6)class(vec)## [1] "numeric"typeof(vec)## [1] "double"同

数据

数据结构

数组

原创 2019-01-22 11:03:00 124 阅读

检查对象类型

虽然 R 中的一切都是对象，但它们有不同的类型。试想我们正在处理一个用户自定义的对象，那么，就要根据输入对象的类型来创建相应的函数。例如，我们需要创建一个名为 take_it 的函数，如果输入对象是一个原子向量（例如数值向量、字符向量或者逻辑向量），函数就返回输入对象的第 1 个元素；如果输入对象是

错误信息

数据

内部类

原创 2019-01-22 11:01:00 122 阅读

循环表达式

循环（或迭代）通过迭代一个向量（for）或者检查某个条件是否被违背（while），来重复执行某个表达式。如果只需在输入值上做一些改变，而要重复执行同样的任务，那么这样的语言结构（循环）可以很大程度上减少冗余代码。使用 for 循环使用 while 循环

迭代

原创 2019-01-22 10:58:00 84 阅读

使用 while 循环

与 for 循环不同，while 循环会一直运行，直到给定条件不满足为止。例如，下面的 while 循环从 x=0 开始。每次循环都会检查 x<=10 是否成立。如果成立，就执行循环内部的表达式；如果不成立，就终止循环：x <- 0while(x <= 5) {cat(x, "", sep = ""

数据

数据库

分块

原创 2019-01-22 10:57:00 184 阅读

使用 for 循环

for 循环通过迭代一个给定向量或列表，重复执行某个表达式。for 循环的语法是这样的：for (var in vector) {expr}var 遍历 vector 中的各个元素值，expr 被反复迭代执行。如果 vector 中有 n 个元素，那么上述循环就等价于：var <- vector[[

迭代

数据

内置函数

原创 2019-01-22 10:55:00 142 阅读

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使用分组提取数据

寻找字符串模式

格式化日期/时间

格式化日期/时间为字符串

将文本解析为日期/时间

字符向量的基本操作

在 R 中使用 Python 字符串函数

格式化文本

转换文本

连接字符串

打印文本

使用 apply 函数族

apply

mapply

vapply

sapply

lapply

数学函数

使用逻辑函数

逻辑强制转换

处理缺失值

逻辑函数

逻辑运算符

使用原函数

识别数据维度

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