文章目录RMySQL的初级入门一、简介二、RMySQL的初级入门第一步：在MySQL中创建数据库database/schema和创建数据库表Table第二步：使用R软件读取第一步创建的数据表信息第三步：如何设置字符集编码（即设置中文显示） RMySQL的初级入门一、简介MySQL是一款最常用到开源数据库软件，安装简单，运行稳定，非常适用于中小型的数据存储。R作为数据分析的工具，当然要支持数据库驱
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2023-08-04 10:28:41
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在计算机领域中，Linux、R语言和MySQL是三个非常重要的关键词。Linux是一种自由和开放源代码的操作系统，被广泛应用于服务器、超级计算机和移动设备等领域。
R语言是一种专门用于统计计算和绘图的编程语言，被许多数据科学家和统计学家广泛使用。R语言的优势在于其强大的数据分析和可视化功能，能够处理各种规模和类型的数据集。
MySQL是一种关系型数据库管理系统，在Web应用程序开发中被广泛使用
原创
2024-05-15 10:00:53
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# R语言写入MySQL数据库：新手教程
作为一名刚入行的开发者，你可能对如何使用R语言与MySQL数据库进行交互感到困惑。本文将为你提供一个详细的指南，帮助你理解整个过程，并提供实际的代码示例。
## 流程概览
首先，让我们通过一个表格来了解整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装RMySQL包 |
| 2 | 连接到MySQL数据库 |
|
原创
2024-07-27 10:24:43
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## R语言mysql包使用介绍
R语言是一门用于数据分析和统计建模的编程语言，而mysql是一种流行的关系型数据库管理系统。在R语言中，我们可以使用mysql包来连接和操作mysql数据库。本文将介绍如何使用mysql包来连接mysql数据库并进行数据查询和操作。
### 安装mysql包
在使用mysql包之前，我们需要先安装它。在R语言中，可以使用以下命令来安装mysql包：
```
原创
2023-12-06 03:34:46
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本次课程，我们学习R中用于读取表格数据的reader包的一些基本功能。有关readr的详细介绍，可以参考*《Mastering Software Development in R》*的1.3节。读取在本课程中，我们将使用美国邮政编码上的一个小型数据集。 该表包含有关美国人口普查局发布的城市邮政编码的百分比的信息。首先，我们使用library()函数载入readr包。> library(rea
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2023-07-07 14:50:54
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R连接MySQL数据库方法R语言连接数据库可以利用数据库的存贮能力和R的计算能力，起到取长补短的效果。之前我们也说过了如何在R中使用SQL，很多教材上也提到了连接MySQL的方法，但是在安装上还需要注意一些细节问题。以下的解决方法也是在网上放狗加撞墙实验得出的结论一、win平台 如果是在windows平台上安装，推荐采用ODBC连接方式。除了需要安装R和MySQL之外，还要安装RODB
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2023-10-23 18:41:06
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1、merge函数dir()
test1 <- read.table("test1.txt", header = F)
test1
test2 <- read.table("test2.txt", header = F)
test2
result <- merge(test1, test2, by.x = "V1", by.y = "V1")
result
result2 <
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2023-06-01 15:25:01
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注： 本文是R语言sf包的核心开发者和维护者——来自德国明斯特大学的地理信息学教授：
Edzer Pebesma 的一篇关于sf包的简介，发表于2018年7月的R语言期刊，主要讲述了sf的定位、功能、开发现状及现存问题和今后展望，sf包是一个非常了不起的工具，在R语言中引入了空间数量分析领域通用的标准规范（simple feature），结合tidyverse工具箱组合
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2023-06-30 18:38:28
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1.单因素方差分析：适用于单因素A有两个水平或以上，研究个水平对因变量的影响正态假设条件：W检验shapiro.test():原假设为数据来自正态分布方差齐性条件：Bartlett检验（主要用于正态分布的数据） bartlett.test(x, g, ...)x是数据向量或列表（list）；g是因子向量，如果x是列表则忽略g。 当使用数据集时，也可以通过formula调用函数&
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2023-06-25 20:40:28
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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
一个关于 R作直方图的小例子 2010-04-27 19:31:36| 分类： R&Bioconductor|举报|字号订阅
首先是一串很简单的数据，有30个元素： 把它逐行打到一个TXT文件中去，命名为ex1.txt，保存在目录E:\Da 105
93
80 109 112
88
加载可能用到的包library(xml2)
library(rvest)
library(reshape2)
library(ggplot2)
library(dplyr)读取数据打开数据来源的链接，鼠标点击右键检查，将内容复制到文本文件中，我这里命名为new1.txtpage"new1.txt")
JokicJokic[[9]]
list(Jokic)
df1colnames(df1)首先看一看
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2023-11-03 12:30:17
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在既往文章中，我们已经介绍了R语言计算人年及可信区间的计算。但是计算的是总的人年发病率的比较情况，假如我们想知道分层发病率的情况呢？拿既往乳腺癌的数据为例子，我们已经知道了有淋巴结肿大和没有淋巴结肿大患者总的生存率的比较，但是如果我们想了解在每个年龄段有淋巴结肿大和没有淋巴结肿大患者生存率有无区别？如下图 我们以R语言survival包演示泊松回归年龄分层发病率统计，继续使用我们的乳腺癌数据（公众
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2023-08-30 19:55:00
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回归分析是科学研究中十分重要的数据分析工具。随着现代统计技术发展，回归分析方法得到了极大改进。混合效应模型（Mixed effect model），或称多水平模型（Multilevel model）/分层模型(Hierarchical Model)/嵌套模型(Nested Model)，无疑是现代回归分析中应用最为广泛的统计模型，代表了现代回归分析主流发展方向。混合效应模型形式灵活可以应对现代科学
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2023-07-11 09:45:08
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作者：圈圈Getting Data In and Out of R（一）读取数据读取数据所需的几种函数：read.table、 read.csv：最常用的读取列表数据函数，可返回数据框形式。readLines：逐行读取文本文件，返回一个字符向量source：读取R代码、脚本dget：读取R代码（读取的是以逆句法分析后以文本文件储存的R对象）load、 unserialize：把
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2023-10-12 11:04:39
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文章目录一、数据调用与预处理二、一元线性回归分析三、多元线性回归分析（一）解释变量的多重共线性检测（二）多元回归1. 多元最小二乘回归2. 逐步回归（三）回归诊断四、模型评价-常用的准则统计量 一、数据调用与预处理本文使用的数据为R语言自带数据集“iris”。iris数据集包含5个变量： 数值变量：Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Wi
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2023-07-18 11:44:04
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主要作用：可重现一样的结果R语言中set.seed()作用是设定生成随机数的种子，目的是为了让结果具有重复性，重现结果。不设定种子不行吗？当然可以，但是结果就不能复现。如：x<-rnorm(3) #随机生成3个随机数
结果：1.4197419 -0.7460519 0.3603622
x<-rnorm(3) #再来一遍，生成的3个随机数又不一样了
结果：1.0796213 0.55
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2023-06-19 16:17:51
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一.绘制基本散点图(1)使用plot()函数(2)使用ggplot()函数 heightweight是个多列数据集ggplot(heightweight,aes(x=ageYear,y=heightIn))+geom_point()ggplot(heightweight,aes(x=ageYear,y=heightIn))+geom_point(shape=21)二.使用点形和颜色属性
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2023-06-19 17:25:29
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高级数据管理数值和字符处理函数数学函数函数描述np.abs(x)绝对值np.sqrt(x)平方根np.ceil(x)大于x的最小整数np.floor(x)小于x的最大整数np.trunc(x)向0截取x中的整数部分np.round(x, decimals=2)将x舍入为指定位的小数np.cos(x)/sin(x)/tan(x)余弦/正弦/正切np.arccos(x)/arcsin(x)/acrta
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2024-07-12 18:50:33
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温故而知新6.函数6.5 自定义函数基本使用> ce2fa <- function(ce){
+ fa <- 1.8 * ce + 32
+ return(fa)
+ }
> ce2fa(0)
[1] 32
> ce2fa(0:10)
[1] 32.0 33.8 35.6 37.4 39.2 41.0 42.8 44.6 46.4 48.2 50.0
>
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2023-08-23 14:20:17
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