数据预处理函数 数据修改修改数据标签行列删除 例如data[-1，-3]：表示删除数据集data的第一行和第三行缺失值处理：判断是否缺失判断缺失模式在有缺失数据的情况下进行的数据分析是不可能的，处理缺失数据主要有三种方法：删除缺失样本：前提是缺失数据的比例比较少，而且确实数据是随机出现的，这样删除缺失数据后对分析结果影响不大，R可以使用complete
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2023-06-13 22:40:55
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只是在一次上课中听到老师说起用C实现从1到100万的累加，于是再也忘不掉2333 于是作为小小白的我开始了一段艰辛的学习历程 看懂本文所需的主要知识储备： 1.if判断语句 2.数组 3.for循环和循环镶嵌结构 话不多说，在此是我的思考与学习过程，具体分为三个步骤1.实现从1到n的累加这个应该很好理解，只需要简单利用数学公式即可/ *从1到n的累加*/
#include<stdio.h&g
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2023-07-07 22:30:54
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基础ls()显示内存中的对象rm()删除内存中对象,rm(list=ls())删除全部?lm显示帮助help(lm)帮助getwd()获取当前工作目录setwd("C:/data")改变工作目录从外部文件中读取数据mydata<-read.table("test.data"), 返回的是一个数据框scan()返回一个数值型向量read.fwf()用于读取固定宽度格式的数据存储数据write(
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2023-08-29 21:15:27
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上节我们简单介绍了Dataframe的定义，这节我们具体来看一下Dataframe的操作首先，数据框的创建函数为 data.frame( )，参考R语言的帮助文档，我们来了解一下data.frame( )的具体用法：Usage
data.frame(..., row.names = NULL, check.rows = FALSE,
check.names = TRUE, f
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2023-05-24 16:53:44
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R语言导出数据1. 建立数据和数据框例子age<-c(1,7,5,2,11,9,3,9,12,3)weight<-c(4.8,5.3,7.2,5.2,8.5,6.3,6.0,10.4,10.2,6.1)f<-data.frame(age,weight)2. 导出数据框数据为几种主要格式write.table(f,file = "e:/test.txt")write.table(f
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2023-06-12 14:18:26
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R语言data.table速查手册介绍R中的data.table包提供了一个data.frame的高级版本，让你的程序做数据整型的运算速度大大的增加。data.table已经在金融，基因工程学等领域大放光彩。他尤其适合那些需要处理大型数据集（比如 1GB 到100GB）需要在内存中处理数据的人。不过这个包的一些符号并不是很容易掌握，因为这些操作方式在R中比较少见。这也是这篇文章的目的，为了给大家提
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2023-05-28 18:10:30
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在R语言中，要表示从n到1的序列，我们可以使用函数`seq()`和`rev()`来实现。下面将详细介绍具体的实现方法。
首先，我们使用`seq()`函数创建一个从n到1的序列，步长为-1，即递减的序列。然后，再使用`rev()`函数将这个序列进行翻转，得到从n到1的递增序列。
下面是具体的代码示例：
```R
n Reverse_sequence
Reverse_sequence
原创
2024-03-22 07:17:59
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for-in语句for-in语句是一种精准迭代语句，可以用来枚举对象的属性，用以遍历一个对象的全部属性。for…in声明用于对数组或者对象的属性进行循环操作；for…in循环中的代码每执行一次，就会对数组的元素或对象的属性进行一次操作。for-in的语法：for (变量 in 对象)
{
执行代码
}“变量”用来指定变量，指定的变量可以是数组元素，也可以是对象的属性。实例1：for (var
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2023-06-13 22:40:42
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# R语言中的奇数生成与可视化
R语言是一种用于统计计算和图形可视化的强大工具。从简单的数据生成到复杂的统计分析，R都能轻松应对。在这篇文章中，我们将探讨如何使用R语言生成1到n的奇数，并通过可视化来帮助我们更好地理解这些数据。
## 生成奇数的基本方法
我们首先需要在R中生成从1到n的所有奇数。奇数是指不能被2整除的整数。因此，我们可以通过一个简单的循环或使用向量化操作来实现。在R中，我们
原创
2024-10-24 05:09:58
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一. 使用变量赋值输入数据1.1 知识描述使用变量赋值来完成数据的输入，是几乎所有数据分析平台通用的基础内容，一般适用于人脑可以适应的小型数据样本，比如你现在是一名老师，十几名学生经历了期中考试，现在成绩已出，你需要知道学生成绩的相关统计数据，那么最直接的办法就是使用R的赋值输入，直接使用键盘敲入数据，本节将详细介绍如何使用R的赋值命令输入你所需要分析的数据。1.2 相关知识在数据的变量赋值输入关
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2023-06-20 14:52:23
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# R语言数据分析入门
## 前言
R语言是一种用于数据分析和统计建模的编程语言。它具有强大的数据处理和可视化能力，被广泛应用于各个领域的数据分析工作中。本文将介绍R语言的基本语法和常用数据处理技巧，帮助读者快速入门数据分析。
## R语言基础
### 安装和配置R环境
首先，需要在本地安装R语言环境。可以从[R官网](
安装完成后，可以通过命令行或者R集成开发环境（如RStudio）
原创
2023-09-10 14:35:49
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1、基本数据类型(numeric,logical,character,NA,double,complex,integer)2、日期变量常用函数Sys.Date()-返回系统当前的日期，Sys.time()-返回系统当前的日期和时间，date()-返回系统当前的日期和时间，as.Date()-将字符串形式的日期值转换为日期变量，as.Date(x,format="",...)as.POSIXllt(
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2024-02-28 10:45:29
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DF = data.frame(x=rep(c("b","a","c"),each=3),y=c(1,3,6),v=1:9)> DT=as.data.table(DF,keep.rownames = TRUE) > DT rn x y v 1: 1 b 1 1 2: 2 b 3 2 3: 3 b 6 3 4: 4
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2023-07-08 10:56:37
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# R语言中的数据处理与分析
## 简介
R语言是一种用于数据分析和统计建模的编程语言。它提供了丰富的工具和包，用于数据处理、可视化、统计分析和机器学习等任务。R语言具有开源、跨平台、易于学习和灵活的特点，因此在学术界和业界广泛使用。
本文将介绍R语言中常用的数据处理和分析技术，包括数据读取、数据清洗、数据可视化和统计分析等。
## 数据读取
在R语言中，我们可以使用多种方式读取数据，如
原创
2023-07-31 07:55:47
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student$Name
student$Birthdate下面我们再运行str(student)看看修改后的结果：‘data.frame’:3 obs. of 4
variables:
$ ID : num 11 12 13
$ Name : chr “Devin” “Edward” “Wenli”
$ Gender : Factor w/ 2
levels “F”,”M”: 2 2
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2023-06-20 15:40:52
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本文的示例数据框集(egData)如下： 值标签：if(FALSE){值标签，levels代表变量实际值，labels代表标签值}
egData$sex <- factor(egData$sex, levels = c(1,2),labels = c("male", "female")) 简单的数据处理函数：if(FALSE){显示对象中元素/成分的数量}
length(egData)
i
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2023-11-10 08:20:48
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Enumeration (or enum) in C Enumeration (or enum) is a user defined data type in C. It is mainly used to assign names to integral constants, the names
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2018-11-08 11:03:00
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1、data.table简介 R语言data.frame包的扩展，为R语言提供了快速整合金和处理大型数据的能力。学习data.table可以结合SQL语句学习，理解起来就很简单了。下面具体介绍一下data.table中。 data.table基本命令语法为：DT[i, j, by]。  
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2023-08-05 11:26:24
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1、基本数据类型(numeric,logical,character,NA,double,complex,integer)2、日期变量常用函数Sys.Date()-返回系统当前的日期，Sys.time()-返回系统当前的日期和时间，date()-返回系统当前的日期和时间，as.Date()-将字符串形式的日期值转换为日期变量，as.Date(x,format="",...)as.POSIXllt(
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2023-08-04 14:16:39
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什么是DataFrame引用 r-tutor上的定义：DataFrame 是一个表格或者类似二维数组的结构，它的各行表示一个实例，各列表示一个变量。没错，DataFrame就是类似于Excel表格和MySQL数据库一样是一个结构化的数据体。而这种结构化的数据体是当代数据流编程中的中流砥柱，几乎所有先进算法的载体都是DataFrame，比如现在我们耳熟能详的逻辑回归算法、贝叶斯算法、支持向
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2023-07-24 10:11:26
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