如何在Linux上安装R语言的stringr包
在Linux系统上安装R语言的stringr包可能会遇到一些问题，特别是对于刚入行的开发者来说。本文将向你介绍如何在Linux系统上安装R语言的stringr包，并提供详细的步骤和代码示例。
整体流程
下面是在Linux系统上安装R语言的stringr包的整体流程。你可以按照这些步骤来进行操作。
| 步骤 | 描述 |
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原创
2023-08-27 03:53:21
379阅读
使用stringr处理字符串本周内容较多且杂，故分成上下两篇。正则表达式是从左到右来匹配一个字符串的。“Regular Expression”这个词太长了，我们通常使用它的缩写“regex”或者“regexp”。 正则表达式可以被用来替换字符串中的文本、验证表单、基于模式匹配从一个字符串中提取字符串等等。关于正则表达式，GitHub上有个很好的项目，如果大家有兴趣的话，可以点赞、在看，我这章之后更
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2023-11-13 11:00:10
99阅读
stringr包，顾名思义，处理字符串专用包，本篇笔记对它进行简单介绍。提到字符串处理，有一个绕不过去的主题，它是字符串处理的利器，也是字符串处理的问题制造机，它就是——正则表达式。本篇笔记顺带介绍一下正则表达在R语言中的应用。1. 连接字符串在base包中，字符串的连接主要用paste和paste0两个函数，在stringr包中，它们的替代品是str_c()函数。举个简单的
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2023-10-03 15:15:04
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前言 这篇文章中，我们汇总了stringr包对数据框内的字符串的各种操作，其中包括：存在检测；字符提取；更改替换；分列&合并。 stringr官方文档多是以向量对象为参考。而【Tidyverse For Dataframe】系列文章中： 原则上，我们希望
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2024-02-27 15:05:30
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第十章 使用stringr处理字符串重点正则表达式——难！！！提要：stringr包主要函数函数拼接str_c: 字符串拼接。 str_join: 字符串拼接，同str_c。 str_trim: 去掉字符串的空格和TAB(\t) str_pad: 补充字符串的长度 str_dup: 复制字符串 str_wrap: 控制字符串输出格式 str_sub: 截取字符串 str_sub<- 截取字符
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2023-10-12 23:26:26
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1. stringr介绍stringr包被定义为一致的、简单易用的字符串工具集。所有的函数和参数定义都具有一致性，比如，用相同的方法进行NA处理和0长度的向量处理。字符串处理虽然不是R语言中最主要的功能，却也是必不可少的，数据清洗、可视化等的操作都会用到。对于R语言本身的base包提供的字符串基础函数，随着时间的积累，已经变得很多地方不一致，不规范的命名，不标准的参数定义，很难看一眼就
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2023-06-25 09:49:47
216阅读
1. word,str_sub:字符串提取library(stringr)
#packageVersion('stringr')
#ls("package:stringr")
### 1.word,str_sub:字符串提取
ids <-c("A.4.35","E.1.32","N.2.5")
ids_short <- word(ids,1,sep=fixed(".")) # 提取
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2023-08-20 20:12:55
140阅读
# R语言stringr包筛选特定字符串行
在数据处理和分析中，我们经常需要对文本数据进行筛选和提取。R语言中的stringr包提供了一些强大的函数，可以方便地对字符串进行操作和处理。本文将介绍如何使用stringr包中的函数来筛选特定的字符串行，并提供一些实际的代码示例。
## 什么是stringr包？
[stringr](
## 安装和加载stringr包
在使用stringr包之前
原创
2023-10-14 04:33:15
201阅读
看了下stringr包的文档，常用的应该是匹配正则那一块吧。后面如果实际工作遇到需要处理的情况，就加上些case吧.# ****************stringr学习**************** -------------------------------------------------------# *****字符串的转换***** ------------------------
原创
2022-08-05 06:12:03
634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
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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
271阅读
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
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
178阅读
Mosaic plot常常用来展示Categorical data(分类数据)(关于不同的数据类别，参照连接更严谨英文比较好的朋友可以看[1])，mosaic plot 强大的地方在于它能够很好的展示出2个或者多个分类型变量(categorical variable)的关系. 它也可以定义为用图像的方式展示分类型数据。当变量是类别变量时，且数目多于三个的时候，可使用马赛克图。马赛克图中，嵌套矩阵面
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2023-06-25 16:13:16
343阅读
Linux系统用户在使用R语言连接SQL数据库时，需要安装其他的扩展包，那么我们该使用ODBC方式进行安装还是使用DBI方式进行安装呢？今天小编就给大家分析下这两种安装方式的区别吧。数据分析经常需要从外部获得数据。很多情况下数据存放在关系型数据库中。一般我们可以用SQL来提取需要的数据，存为文本再由R来读入。这种方式结合了数据库的储存能力和R的分析能力，速度也非常快。但是如果要形成一套可重复性的自
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2024-01-24 15:45:03
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下面录入文法文件，运行ANTLRWorks点击“File– New”菜单新建文法文件，在新文件中将前面的文法录入。（我的网站中有本书所有示例源代码，但我建议您还是手工录入一遍。这样您会有更好的学习效果。）录入文法后点击“File – Save” 菜单文件名为“E.g”。然后点击“Generate–GenerateCode”，如果ANTLRWorks提示“The grammar has been s
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2023-12-25 13:47:17
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基本理论知识ARMA模型称为自回归移动平均模型，是时间序列里常用的模型之一。ARMA模型是对不含季节变动的平稳序列进行建模。它将序列值表示为过去值和过去扰动项的加权和。模型形式如下： yt=c+a1yt−1+a2yt−2+...+apyt−p+ϵt−b1ϵt−1−b2ϵt−2−...−bqϵt−qyt=c+a1yt−1+a2yt−2+...+apyt−p+ϵt−b1ϵt−1−b2ϵt−2−...
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2023-08-17 16:13:10
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R语言︱情感分析—基于监督算法R语言实现笔记。可以与博客 R语言︱词典型情感分析文本操作技巧汇总（打标签、词典与数据匹配等）对着看。 词典型情感分析大致有以下几个步骤：训练数据集、neg/pos情感词典、分词+数据清洗清洗（一、二、三级清洗步骤）、计算情感得分、模型评价 ———————————————————————————————————————————— 
