#说明 文中‘test’均为模拟名称，原始编码为GKB方式
推荐大家使用Rstudio，界面友好
偏统计
###2.Rstudio基本操作####
#2.1查看R语言自带的数据集####
data()
#直接输入数据集的名称，查看这些数据
CO2
#2.2快捷键####
#Ctrl+Enter：运行光标所在行的代码，也可以用来运行鼠标选中区域的代码
#Ctrl+L：清除控制台中的代码
#C
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2023-08-21 15:36:50
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R语言数据读取介绍引言结构安排数据读取函数文本数据readLines函数键盘键入数据scan函数讲解表格数据.xlsx文件介绍表格数据函数参数介绍快速读入参数介绍竞赛数据练习2020美赛C题2019华为杯E题数据查看函数表 介绍引言毕业季来临，很多小伙伴都在积极准备论文。无论是数据分析、实证分析还是数值模拟，都离不开一个趁手的软件。R语言作为一款集开源、免费、优秀的可视化等优点于一身的软件自然是
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2023-07-27 23:58:18
245阅读
R语言 数据结构分析过程：探索性数据分析—统计推断–数据分析–报告展示探索性数据分析: 数据可视化统计推断：结论+结论是错误的概率（<=5%)回归分析：拟合数据-预测数据机器学习：训练模型+预测开发数据产品——GoogleVis API(R制作交互式html)、Manipulate、rCharts(交互式javascrip)、Shiny(嵌入网页的交互式R程序的平台)/Slidify(基于R
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2023-08-04 20:25:02
251阅读
# 如何使用R语言查看iris数据集
## 引言
在数据科学领域，R语言是一种非常重要的程序设计语言，尤其适用于统计分析和数据可视化。在R中，内置了许多经典的数据集，其中最著名的便是`iris`数据集。作为一名刚入行的小白，掌握如何查看并分析`iris`数据集是一个非常好的起点。本文将详细说明如何在R中查看`iris`数据集，并展示相应的代码和每一步的意义。
## 整体流程
以下是查看`i
在R语言中，可以使用多种方法来查看数据集。本文将介绍几种常用的方式，包括使用基本的函数、图形界面和第三方包。
### 1. 使用基本函数
R语言内置了一些基本的函数，可以用来查看数据集的结构、内容和摘要信息。以下是一些常用的函数：
- `str()`函数：查看数据集的结构，包括变量的类型和长度等信息。
- `head()`函数：查看数据集的前几行，默认为前6行。
- `tail()`函数：查
原创
2023-10-20 08:04:59
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## R语言查看数据集格式
数据是现代社会中不可或缺的一部分，我们需要对数据进行处理和分析以获取有用的信息。在R语言中，我们可以使用各种函数和方法来查看数据集的格式，包括数据类型、列名和行数等信息。本文将介绍如何使用R语言查看数据集的格式，并提供相应的代码示例。
### 1. 导入数据集
在开始之前，我们首先需要将数据集导入到R语言环境中。R语言支持导入各种格式的数据集，包括CSV、Exce
掌握R语言的实验环境，掌握R的安装，R包的安装，载入与使用，以及一些综合实例的实现。1.登录R的主页,了解R的最新动态。2.请登录R的CRAN社区 ,下载最新版本的R软件。3.打开帮助文档首页，并查阅其中的“Introduction to R”。可以看见相应的R的介绍。4.打开R数据包下载页面，查阅当前数据包情况.点击可以查看所以按发行日期排列的数据包5.综合实例安装vcd包（一个可用于可视化类别
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2023-09-21 23:38:01
1913阅读
# R语言查看数据集变量个数
## 1. 简介
在进行数据分析和处理时，了解数据集的变量个数是非常重要的。R语言提供了简单的方法来查看数据集的变量个数。本文将教会你如何使用R语言来查看数据集的变量个数。
## 2. 流程
下面是查看数据集变量个数的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需数据集 |
| 2 | 查看数据集的变量个数 |
## 3.
原创
2023-10-26 17:35:45
234阅读
## 使用R语言查看数据集：一种入门指南
在数据科学的领域中，R语言因其强大的数据分析和可视化能力，越来越受到研究者和分析师的青睐。在处理数据集时，了解如何高效地查看和操作数据是非常重要的。本文将介绍如何在R语言中查看数据集的基本方法，并提供相应的代码示例。
### 数据集的基本概念
在R中，数据集通常存储为数据框（data frame），它类似于Excel中的表格，包含多行和多列的数据。通
# 如何在R语言中查看包自带数据集
## 简介
在R语言中，很多包都会附带一些数据集，这些数据集可以用来进行练习和学习。对于刚入行的小白来说，可能不知道如何查看这些包自带的数据集。作为一名经验丰富的开发者，我将在本文中向你展示如何在R语言中查看包自带数据集。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个流程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装和加载需
如何使用R内置的数据集R在datasets包中提供了100多个可以使用的数据集|通过data()函数加载入内存data()
dim(data()$results)
data()$results
data()$results[,4]向量rivers #北美141条河流长度state.abb #美国50个州的双字母缩写state.area #美国50个州的面积state.name #美国50个州的全称
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2023-08-23 14:19:59
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总结常用的查看数据方法：函数功能tail()查看表尾head()查看表头dim()查看数据维度str()给出各字段名及类型levels()查看字段给出的所有级别table()将变量制成表，观察每个组的情况summary()查看数据大致分布，给出最小值，分位数等信息names()查看数据字段名dim()dim(mtcars)
[1] 32 11str()str(mtcars)
'data.fram
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2023-05-24 14:29:44
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本文将对R语言中自带的heart数据集进行分析。本文会包含所有代码，尽可能多的使用有关可视化的函数以及数据分析的模型。一、研究概述1.1 数据集简介 数据集来源：使用R语言 glmpalh 包中自带的数据heart.data &
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2023-06-21 10:20:06
173阅读
## R语言查看数据集变量名
在数据分析和处理的过程中，了解数据集中的变量名是非常重要的。通过查看变量名，我们可以对数据集有一个初步的了解，并决定采取的进一步分析方法。在R语言中，我们可以使用一些简单的命令来查看数据集的变量名。
### 1. 查看数据集
首先，我们需要导入数据集。R语言中有很多方法可以导入数据集，比如使用`read.csv`函数导入CSV文件，使用`read.table`函
原创
2023-10-21 07:50:49
477阅读
## 如何查看导入的数据集
在R语言中，我们经常需要导入数据集进行分析和处理。但是，有时候我们可能会忘记导入的数据集是什么样子的，包含哪些变量，或者数据类型是什么。在这种情况下，我们需要查看导入的数据集的内容，以便更好地了解数据，为后续的分析做准备。
### 问题背景
假设我们已经通过以下代码将一个数据集导入到R中：
```R
data
前言 R作为一种统计分析软件，是集统计分析与图形显示于一体的。它可以运行于UNIX,Windows和Macintosh的操作系统上，而且嵌入了一个非常方便实用的帮助系统，相比于其他统计分析软件，R还有以下特点： 1.R是自由软件。这意味着它是完全免费,开放源代码的。可以在它的网站及其镜像中下载任何有关的安装程序、源代码、程序包及其源代码、文档资料。标准的安装文件身自身就带有许多模块和内嵌统计函数
多方法实现单一决策树
决策树比较简单明晰，但存在不稳定的风险，数据的微小变化会导致最佳决策树结构的巨大变化，且决策树可能会变得比较复杂。其算法原理参见https://zhuanlan.zhihu.com/p/148010749。笔记中主要以R语言中iris数据集描述实现步骤。data("iris")
#导入iris数据集set.seed(1926)
#
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2023-05-23 16:18:48
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数据集结构数据集通常是由数据构成的一个矩形数组，行表示观测，列表示变量。不同的行业对于数据集的行和列叫法不同。统计学家称它们为观测（observation）和变量（variable），数据库分析师则称其为记录（record）和字段（field），数据挖掘和机器学习学科的研究者则把它们叫作示例（example）和属性（attribute）。（摘录自R语言实战第2版）R 的数据结构R中有许多用于存储数
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2023-09-16 22:15:15
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目录1.加载数据2. 查看数据3. 数据类型转化3.1 批量转化变量为因子型3.2 插入缺失值4. 重命名列变量5. 创建新变量6. 删除列变量7. 列变量重排序8. 行观测重排序 8.1升序排列 8.2 降序排列8.3 缺失值排序9. 数据筛选子集9.1 筛选行数据9.2 筛选列变量10. 修改因子水平顺序11. 修改因子水平名称12. 连续变量转分类变量13.
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2023-06-16 20:21:22
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摘要本文以R语言为基础，利用数据预览，探索式数据分析，缺失值的填补，增加新特征以及去除相关特征等方法，并通过构建随机森林模型，参数调优的方式对kaggle上的泰坦尼克项目进行了生存预测，结果是得分为0.81818，前4%。一、项目介绍泰坦尼克生存预测是Kaggle上参赛人数较多的竞赛之一，对于数据爱好者来说是初入机器学习领域相对比较容易的比赛，属于入门级比赛项目。比赛的目的其实很简单
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2023-08-13 22:17:01
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