# 使用 R 语言中的 `edit` 函数实现数据编辑
在 R 语言中，`edit` 函数是一个非常实用的工具，它允许用户在一个数据框中以可视化的方式进行数据编辑。这对于新手来说尤为重要，因为它能提供一个直观的界面来查看和修改数据。本文将帮助你理解如何使用 `edit` 函数，并实现数据的编辑过程。
## 整体流程
以下是完成数据编辑的整体步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-15 04:33:15
130阅读
介绍R的常见错误和解决方法 1. 不匹配的括号、大括号、方括号或引号 2.使用未安装或加载的功能 3. 函数、变量、数据集、对象或包名称中的拼写错误 4. 函数中缺少、不正确或拼写错误的参数 5. 错误、不合适或不一致的数据类型 6.忘记ggplot2中的+号 7.=和==的误解 8.选择了未定义的列 9.导入或使用错误数据文件时出现问题 10. 使用 $
转载
2023-11-17 13:19:45
277阅读
学习R中遇到的10个错误问题错误案例 1> load("gse73614.RData")
Error in load("gse73614.RData") :
ReadItem: unknown type 189, perhaps written by later version of R ````解决方案错误原因：R需要更高版本才能运行“load”， 但是经检查确认是最新版
转载
2023-10-18 08:55:46
317阅读
R语言数据处理—增加新的数据列1、<-
如果要增加一个列到现有的数据框 wordConcept， 即在现有的数据框里创建一个新的变量， 经
如 SUMRT,让它是 wordConcept 这个数据框中 TRIAL 和 RT 的和， 实现方法如下：
wordConcept$SUMRT<-wordConcept$TRIAL+wordConcept$RT
执行这个命令后，使用 colname
转载
2023-05-23 10:25:10
832阅读
var editor; // use a global for the submit and return data rendering in the examples $(document).ready(function() { editor = new $.
原创
2022-11-21 22:15:31
130阅读
文章目录source面板代码编辑器编辑 CSS 和 JavaScript文件浏览器Snippets功能区JavaScript调试断点类型调试工具结语 source面板在前面的博客里讲述过Element面板以及Console面板，这两块面板都是很重要也是经常使用到的面板，而今天所要讲述的source面板的重要性和实用性不亚于它俩。 首先，打开source面板：（F12->跳转source）
转载
2023-10-17 20:58:40
121阅读
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
转载
2023-06-30 18:38:28
419阅读
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&
转载
2023-06-25 20:40:28
271阅读
上一节我们对自然语言处理中词性标注的基本问题进行了描述，从本节开始我们将详细介绍HMM与词性标注的关系以及如何利用HMM进行词性标注。首先回顾一下隐马尔科夫模型(HMM)的定义和三大基本问题，并由此与词性标注的基本问题进行一个对比。 隐马尔科夫模型(HMM)是什么？说白了，就是一个数学模型，用一堆数学符号和参数表示而已，包括隐藏状态集合、观察符号集合、初始概率向量pi, 状态转移矩阵A，混
转载
2023-11-01 21:50:42
98阅读
本文讲述R语言中apply家族的函数的使用方法。一、lapply
最好不要试图一开始就用apply函数，因为它比lapply函数复杂。lapply函数是apply家族的函数中逻辑最简单、版本兼容性、最user-friendly的函数。你甚至可以用lapply这一个函数打天下。其基本语法为：lapply(Vector, function(ii) { ... })。例如，有这样一个data.frame
转载
2023-06-16 19:39:15
111阅读
R中还有一个有趣的sqldf包，它可以让你用SQL来操作dataframe，这种功能能让会R的人能练习SQL，会SQL的人能练习R，不得不感叹R语言的强大技能和神奇魅力。 当然也可以将R与外部数据库连接，直接在R中操作数据库，并生成最终结果，这也是一种可行的方法。在R中连接数据库需要安装其它的扩展包，根据连接方式不同我们有两种选择：一种是ODBC方式，需要安装RODBC包并安装ODBC驱动。另一
转载
2023-08-08 17:17:47
121阅读
R语言数据分析 听课笔记第三部分搏术目录R语言数据分析 听课笔记第三部分搏术观数以形：一维数据作图茎叶图直方图小提琴图箱线图小提琴图 + 箱线图观数以形：二维数据作图观数以形：高维数据作图三维散点图脸谱图平行坐标图11章 相随相伴，谓之关联关联规则 I关联规则 II关联规则 III分类：既是世间法，自当有分别近邻法， k-最近邻分类算法R语言实现树模型（决策树） CART算法R语言实现随机森林算法
转载
2023-09-14 13:22:06
115阅读
R语言有两种不同的OOP机制，分别是从其前身S语言继承而来的S3 Object和S4 Object，其中S4 Object更加的正式、也是现在用于开发的主力军，所以本文就从S4 Object谈起，并在最后讨论一下古老的S3 Object。那我们就开始吧！首先我们来设计一个时间序列类，在它的内部，需要包含主数据、起始时间与截止时间、取样间隔这些数据。在R中我们可以定义如下：setClass("Ti
转载
2023-08-25 00:50:38
93阅读
R操作关系型数据库基本要求： R语言基础，懂得一定SQL语法， 懂得使用搜索引擎目标： 学会使用DBI操作SQLite数据库简介R本身不具备数据库操作能力，需要额外的扩展包--DBI(database interface)。DBI将数据库管理分为前端和后端。用户在前端使用对应的API, 经由DBI转换成相应的底层操作.DBI分为三个部分：数据库驱动， 负责与数据库进行交互，比如说与SQLite数据
转载
2024-04-26 09:20:49
91阅读
Nomogram，中文常称为诺莫图或者列线图，简单的说是将Logistic回归或Cox回归的结果进行可视化呈现。它根据所有自变量回归系数的大小来制定评分标准，给每个自变量的每种取值水平一个评分，对每个患者，就可计算得到一个总分，再通过得分与结局发生概率之间的转换函数来计算每个患者的结局时间发生的概率。 下图显示的 logisitc
回归的诺曼图。比如想知道年龄
70
岁的男性的患病风险，
转载
2023-09-10 15:14:22
183阅读
文章目录1、资料下载2、注册用户3、安装和测试opencv 最近看到329的论坛又更新了好多东西，于是我又蠢蠢欲动了，另外也想好好熟悉下linux，就又拿起来了，这里记录下过程。1、资料下载首先是要下载什么东西优先还是去官方的网盘下载吧，更新速度还是内容都是最新的sipeed企业网盘这里我主要是为了下这个最新的镜像，就去了这边下载，因为最新的镜像已经内置了很多我们测试用的模型，就比较方便我们使用
转载
2023-11-05 20:24:06
103阅读
目录一、数据二、logistic回归1.拟合2.预测三、probit回归四、经典判别分析（线性、混合线性、灵活线性）五、交叉验证与比较一、数据脊柱数据（Column_2C.csv、Column_3C.csv）有两个版本，区别在于分为两类还是3类。不过是.dat文件，需要进行相应的转换或者直接下载我上传的文件，是已经对格式和数据经过处理，可以直接进行分析的csv文件。数据具有6个自变量（生物力学特征
转载
2023-09-11 12:41:45
132阅读
本文主要介绍R语言中基本图形的绘制，包含以下几种图形：1.条形图 2.饼图 3.直方图 4.核密度图 5.箱线图 6.点图1.直方图的绘制 #直方图绘制
barplot(height)
#height是一个向量或者矩阵
a<-c(1,2,3,4,5,6)
#垂直直方图
barplot(a,main="Simple Bar Plot",xlab="
转载
2023-07-16 16:45:09
118阅读
#第11章中级绘图(与ggplot2包进行对比)
#散点图
#图1 plot()函数
attach(mtcars)
plot(wt,mpg,
main="基本散点图",
xlab="车重",
ylab="每加仑英里数",pch=15)
abline(lm(mpg~wt),col="red",lwd=2,lty=1)
lines(lowess(wt,m
转载
2023-08-06 09:52:31
163阅读
统计检验是将抽样结果和抽样分布相对照而作出判断的工作。主要分5个步骤：建立假设求抽样分布选择显著性水平和否定域计算检验统计量判定 —— 百度百科
假设检验(hypothesis test)亦称显著性检验(significant test)，是统计推断的另一重要内容，其目的是比较总体参数之间有无差别。假设检验的实质是判断观察到的“差别”是由抽样误差引起还是总体上的不同，目的是评价两种不同处理引起效应
转载
2023-10-07 22:38:46
236阅读
