# 如何在R语言中使用swiss数据集
## 概述
在这篇文章中，我将向你展示如何在R语言中使用swiss数据集。swiss数据集包含了关于瑞士的一些基本统计数据，是一个很好的学习和练习数据集。
### 流程
下面是使用swiss数据集的整个流程，我们将通过几个步骤来实现这个目标。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 加载swiss数据集 |
| 2 | 查看数据
原创
2024-06-24 04:29:41
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R语言网络爬虫工具中比较常用的包有RCurl、XML、rvest等，本文以新浪财经频道A股交易数据的抓取为例简单总结一下rvest包的用法。install.packages('rvest')
library(rvest)url <- 'http://vip.stock.finance.sina.com.cn/corp/go.php/vMS_FuQuanMarketHistory/stoc
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2023-08-28 17:24:48
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http://blog.sina.com.cn/s/blog_597fcb450100c3um.html 【转】R与SAS、SPSS的比较 (2009-03-05 20:29:40)
转载 标签： 教育分类： 学习R与SAS、SPSS的比较R语言 R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是
探索性分类建模分析本报告的主要内容：对报告使用的iris数据和wine数据做介绍。简要介绍基本判别分析、朴素贝叶斯和k近邻的原理。结合原理进行建模分析。对本次报告的总结。代码以及参考。数据介绍本次报告主要使用两个数据：鸢尾花iris数据和酒wine的数据。鸢尾花iris数据：主要有5个字段变量，150个观测数据。其中前4个变量分别是Speal.Length, Sepal.Width, Petal.
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2023-09-09 07:19:23
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数据集2.1数据集概念概念：通常是由数据构成的矩形数据不同行业对数据集的行和列叫法不同行业人行列统计学家观测（observation）变量（variable）数据库分析师记录（record）字段（field）数据挖掘和机器学习研究中示例（example）属性（attribute）可处理的数据类型（模式）：数值型、字符型、逻辑型、复数型、原生型（字节）存储数据的结构：标量、向量、数据、数据框和列表实
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2024-05-18 14:40:25
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本笔记前面的笔记参照b站视频，后面的笔记参考了付费视频 笔记顺序做了些调整【个人感觉逻辑顺畅】，并删掉一些不重要的内容，以及补充了个人理解 系列笔记目录【持续更新】：1.R语言 R语言是S语言的一种实现。R是一个全面的统计研究平台，提供了各式各样的数据分析技术，拥有顶尖的绘图功能。 R中有大量的扩展功能，这些扩展功能称为R的包，目前R已经有5000个以上的扩展包 R的官网：https://www
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2023-12-28 14:27:38
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就目前来看，找到一个特定的数据集来解决各种机器学习问题，甚至进行实验还是比较困难的。本文作者Will Badr便列举了八大机器学习数据集。不仅包含用于实验的大型数据集，还附带对数据集的描述以及使用示例。有的还包含用于解决与该数据集相关机器学习问题的算法代码。1、Kaggle数据集数据集地址：https://www.kaggle.com/datasets2、Amazon数据集数据集地址：https:
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
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2024-07-25 19:09:16
58阅读
一、数据科学数据科学：计算和统计技术的综合应用，用于解决一些真实世界中的问题。 计算：获得结果 统计：分析和建模 真实世界：机器学习、AI数据科学Data Science = 统计+数据处理+机器学习+科学探究+可视化+商业分析+大数据数据科学：数据收集-提出初始问题-解决问题-阐释方案 数据科学不是统计学。 统计学：包括更多数学和理论领域的内容，偏向算法。 数据科学：更偏向实践应用。数据可视化、
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2023-07-24 22:07:08
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摘要: 仅用于记录R语言学习过程：内容提要：字符串的处理、正则表达式、stringi包和stringr包正文： 字符串的处理n 导读：u nchar(x)函数：字符串的个数：> x <- c('fudan','jiaoda')> nchar(x)[1] 5 6 #返回字符串的个数u length()函数：返回
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2023-12-26 16:47:09
44阅读
1、数据框是R语言里中的一种数据结构，其内部可以由多种数据类型，每一列是一个变量，每行是一个观测记录。在R中数据框是很通用的数据结构，它是一种特殊的列表对象2、初始化数据框 1. > mydataframe=data.frame(
2. + name=c(\"张三\", \"李四\", \"王五\", \"赵六\", \"丁一\"),
3. + sex=c(\"F\", \"F\",
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2023-07-31 10:48:17
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R语言 一、数组 > x=c(1:6)
> x
[1] 1 2 3 4 5 6
> is.vector(x) #判断x是一个向量
[1] TRUE
> is.array(x) #判断x不是一个数组
[1]
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2023-08-25 10:53:04
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有时数据需要比向量更复杂的存储方式。幸运的是，R软件提供了很多的数据结构。常见的有数据框（data.frame）、矩阵（matrix）、列表（list）以及数组（array）。数据框类似于电子表格，矩阵类似于人们熟悉的矩阵数学计算，列表对于程序员比较熟悉。 01数据框数据框是R语言中最有用的功能之一，它也是R语言的易用性经常被提及的原因之一。直观上，数据框就像Excel电子表格一样有列和
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2023-07-07 22:22:42
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数据框是一种表格式的数据结构，其结构与矩阵类似，但数据框的每一列必须命名且为同类型数据。数据框用于组织存储多个存储类型不相同的变量。数据框是一张二维表格，行和列分别称为观测和变量，在R中分别称为记录和域，域名即变量名。在实际运用中，数据框是R中最多使用的数据结构。如上为一组数据框，排名行称为表头，即为该数据框的各域名，除去域名行，数据框中的每一行可以视作一个列表，每一列可以视为一个矩阵。（一）数据
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2023-07-31 10:41:43
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生信技能树R语言部分学习笔记dir() #列出工作目录下的文件
ls() #列出环境中的变量1. 认识csv格式csv打开方式：
(1)默认excel
(2)记事本打开
(3)sublime（适用大文件）
(4)R语言读取：读进R语言之后的数据是一个数据框，可赋值，变量名与文件名无必然联系，对数据框进行的修改不会同步到表格文件。2. 认识分隔符常见分隔符：
逗号，
空格
制表符（\t）C
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2023-06-21 22:56:58
544阅读
R语言提取PDF表格数据#简单！！！R语言提取PDF表格数据#简单！！！#需要用到pdftables包以及api号，api需要从https://pdftables.com网站注册申请api，一般申请后可以免费转50页pdfinstall.packages("pdftables")library("pdftables")write.csv(head(iris,20),file = "test.csv
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2023-08-31 09:30:22
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R语言数据挖掘实战系列（2）二、R语言简介R语言是一种为统计计算和图形显示而设计的语言环境，具有免费、多平台支持，同时可以从各种类型的数据源中导入数据，具有较高的开放性以及高水准的制图功能。R是一个体系庞大的应用软件，主要包括核心的R标准包和各专业领域的其他包。R在数据分析、数据挖掘领域具有特别优势。R安装R可在其主页（https://www.r-project.org/）上获得，根据所选择的平台
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2023-10-18 19:18:40
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要点：1）数据可视化：直方图hist()、QQ图qq.plot()、箱图boxplot()、二维箱图bwplot()2）空值处理：查找complete.cases()、空值删除na.omit()、均值/中位值填充mean()/median()3）多元回归：lm()4）回归树：rpart()5）模型选择/交叉验证：6）模型预测：1、问题描述监测和早期预测有害海藻开花对提升河流水质有很大作用。我们希望
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2023-10-07 23:42:20
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目录1.载入R包2.利用AnnoProbe下载GEO数据库中的数据3.提取表达矩阵和临床信息4.输出文件1.获得GEO数据库中的数据下面以GSE14520数据系为例：获得GEO数据库中的数据总体上分为两种办法：1.从GEO数据库中下载；2.用R包下载（1）从GEO数据库中下载进入GEO网站，找到对应的Series Matrix File(s)即表达矩阵进行下载，保存到本地进行加载。 在R
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2023-06-21 10:40:21
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本文将探讨 Fisher 和 Anderson 鸢尾花数据集（查看文末了解数据获取方式）中呈现的三个变量之间的关系，特别是virginica 和 versicolor 级别的因变量变量物种对预测变量花瓣长度和花瓣宽度的逻辑回归。单因素方差分析和数据可视化都确定了因变量的一个因素水平，即 I. setosa，很容易与其他两个因素线性分离，具有非常明显的均值和方差，因此不是我们对逻辑回归感兴趣。相关视
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2023-06-21 10:30:44
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