“ 本章节是数据预处理的第一步:了解数据(集)。只有充分了解了数据,我们才能对数据做进一步的预处理和后续深入的分析。”目录1 数据结构str()dim()head()2 描述性统计分析summary()psych::describe()分组计算doBy::summaryBy分组计算psych::describeBy3 频数和列联表table 一维计数xtabs 多维(交叉)计数gmo
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2023-06-21 18:32:19
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第二章 数据与运算向量、对象和函数是R的核心组成部分和关键概念。1.向量向量是R中用来组成数据的最小单位,是学习其他内容的基础。R中不存在0维数据或者标量数据,即使是单独的一个整数或字符,都是长度为1的向量。因为不可再分,向量也被称作原子向量。向量的索引是从1开始的,如果访问超出长度的元素,则会得到NA值,另外如果给超出长度索引的位置赋值,则之前的空值会用NA补全。创建向量用赋值的方式x <
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2023-08-10 12:35:20
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# 统计元素个数的方法:使用R语言
## 介绍
统计元素个数是数据分析中常见的任务之一。R语言是一种非常强大的统计分析工具,提供了丰富的函数和库来处理各种数据操作。本文将介绍如何使用R语言来统计元素个数,并通过实例演示其用法。
## 准备工作
在开始之前,您需要安装R语言并准备一些数据。本文将使用一个包含不同水果的数据集来进行演示。您可以将以下数据保存为一个名为"fruits.csv"的文
原创
2023-10-17 06:26:09
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# 使用R语言统计个数的方案
## 1.问题背景
假设我们有一份销售数据表格sales_data.csv,其中包含了客户的姓名、购买日期和购买的产品信息。我们需要统计每个客户购买的产品数量。
## 2.方案概述
我们将使用R语言来读取数据表格,然后根据客户姓名进行分组,最后统计每个客户购买的产品数量。
## 3.方案实施步骤
### 3.1 数据准备
首先,我们需要准备数据表格sal
原创
2023-09-07 20:23:22
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老师所给的题目要求是 这是一道对英文进行分词的词频统计。 首先当然是要导入这个文档以及所需要的的包(绘制频数图需要ggplot2包,绘制词云需要wordcloud2包)###################################################
setwd("D://1Study//R//CH 03")
getwd()
#########################
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2023-10-17 14:39:14
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今天一早上起来又扑到R上面写笨人的matlab课作业(悲),脑壳一整个晕晕……这份作业是我用R语言从CHIP数据库提取数据,做前期数据处理和变量计算,之后给同组的建模的同学,让她用matlab建模。 重编码和变量筛选之后,数据大致是这个样子↑(文件:total2.csv) 在拆分
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2023-08-07 21:55:45
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文章目录前言描述水平的统计量平均数分位数中位数四分位数众数描述差异的统计量(数据离散程度)极差四分位差方差和标准差变异系数标准分数描述分布形状的统计量偏度与偏度系数峰度与峰度系数数据的综合描述综合描述的R函数综合描述的实例总结 前言本篇文章将介绍数据的描述统计量。描述水平的统计量平均数平均数也称为均值,常用的统计量之一 消除了观测值的随机波动 易受极端值的影响 根据总体数据计算的,称为总体平均数
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2024-06-25 10:57:06
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#将data0数据按照ID计算样本量library(dplyr)
data_group<- group_by(data0, ID)
data_GroupByID<- summarise(data_group,count = n())
data_GroupByID<- data_GroupByID[order(data_GroupByID$count,decreasing=T),]
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2023-06-13 18:59:29
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在数据分析的过程中,R语言的 `mean` 函数是一个常用的统计工具,它可以帮助我们快速计算数据集中的均值。不过,在某些情况下,我们可能会遇到统计个数的问题,即希望在计算均值的同时了解数据集中非缺失值的数量。本文将带你一起深入探讨如何利用R语言的 `mean` 函数来统计个数,并解决相关的困惑。
## 背景定位
在数据处理和分析的日常工作中,确保数据的完整性和准确性是至关重要的。我们可能会面临
关于R中的函数或关键字符命令> help(fun) 或 ?fun会立即显示名为“fun”函数的帮助页> apropos(fun) 或 apropos("fun")找出所有在名字中含有指定字符串“fun”的函数,但只会在被载入 内存中的程序包中进行搜索.> help.search("char")列出所有在帮助页面含有字符“char”的函数, 它的搜索范围 比apropos(“fun
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2023-08-17 09:36:16
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1.描述性统计分析(1)方法云集通过summary,sapply()计算描述性统计量 [plain] view plaincopy
1. vars<-c("mpg","hp","wt")
2. vars
3. head(mtcars[vars])
4. #通过summary()函数来获取描述性统计量
5. summary(mtcars[var
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2023-06-25 11:24:32
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# 统计数字个数R语言实现方法
## 1. 整体流程
整个统计数字个数的流程可以分为以下几个步骤:
1. 读取数据:将需要统计的数字数据导入R语言中。
2. 数据处理:对导入的数据进行处理,去除不需要的数据。
3. 统计数字个数:统计数据中每个数字出现的次数。
4. 结果展示:将统计结果以合适的方式展示出来。
下面将详细介绍每个步骤需要做的事情以及相应的代码。
## 2. 代码实现
#
原创
2023-10-12 04:40:45
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# 实现R语言统计训练集数据个数
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者,我将教你如何使用R语言统计训练集数据的个数。在实现这个任务之前,我们首先需要了解整个流程。
## 流程
以下是实现这个任务的整个流程:
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 加载R语言环境 |
| 2 | 导入训练集数据 |
| 3 | 统计训练集数据个数 |
| 4 | 输出结果 |
接
原创
2024-02-16 11:19:56
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准备工作加载需要使用的库library(pastecs)
library(psych)
library(ggm)读取数据,使用H1N1流感数据集和波士顿房价数据集。flu <- read.table("./datasets/h1n1_flu.csv", header = TRUE, sep = ",")
housing <- read.csv("./datasets/BostonHou
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2023-06-21 20:33:37
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tableone包是R语言中可以快速批量完成基线分析的R包!不仅可以提供总人群,不同分组人群的描述性统计还有分组比较的P值,参数简单,基础简便!受到不少人的青睐!tableone包分析结果但是tableone包并不能提供t值、卡方值等统计量,如果我们想要在基线表中像下方图示一样体现出统计量,就需要额外进行分析!如果您想要在基线三线表中更加全面的展示分析结果,不仅有描述性结果,还有统计量与P值,这里
文章目录输入数据输入分组信息计算各组均值和标准差正态性检验方差齐性检验单因素方差分析另一种多重比较方法非参数检验使用sink()函数获取结果绘制条形图加误差线把图保存下来小提琴图,加误差线,不要图例小提琴图加箱线图 写毕业课题统计时编写的一段代码,大量数据很快就可以统计出结果并作用,方便的很。 统计使用的是r基础stat包,绘图使用的ggplot2包。都是很常见的,网上教程也很多。输入数据示例为
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2023-06-21 20:14:38
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在“R与生物统计专题”中,我们会从介绍R的基本知识展开到生物统计原理及其在R中的实现。以从浅入深,层层递进的形式在投必得医学公众号更新。在上一讲中,我们介绍了第三讲 R编程基础-矩阵和数据框 (戳这里即可跳转)。到现在为止,大家已经学完了R语言的基础知识,马上就开始进阶地学习一些R语言相关的统计学技能了。 今天的更新,我们会带您学习R的基本统计学技能: 描述性统计分析。
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2023-06-21 19:20:55
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# R语言如何统计大于80的个数
R语言是一种用于统计分析和数据可视化的编程语言。在R中,可以使用简单的代码来统计大于80的个数。下面将介绍如何使用R语言来实现这个目标。
## 数据准备
首先,需要准备一个包含数字的向量。假设我们有一个向量`nums`,其中包含了一组数字。下面是一个示例向量:
```R
nums
原创
2024-01-14 04:26:20
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# 项目方案:统计数据重复次数
## 项目背景
在数据分析中,经常需要统计数据中的重复次数。对于R语言用户来说,如何高效地统计数据中的重复个数是一个常见的需求。本项目旨在提供一种简单易用的方法,帮助用户快速统计数据中的重复次数。
## 项目目标
通过编写一个R语言函数,实现对数据中重复元素的统计,并将结果以表格的形式展示出来,方便用户查看。
## 项目步骤
1. 定义一个函数,用于统计数据中
原创
2024-02-27 06:28:42
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# 使用 R 语言统计大于 0 的个数
在数据分析中,统计大于某个值的个数是一个常见的操作。在这篇文章中,我们将学习如何使用 R 语言计算一个数值向量中大于 0 的元素个数,以及如何可视化这些数据。本文将从整体流程开始,逐步带你通过每一步的实现过程。
## 整体流程
在开始编码之前,我们先确定一下整个流程。以下是我们将要进行的步骤:
| 步骤 | 描述