R语言在金融中的运用财富管理 风控数据采集新浪微博、新浪新闻、股吧、Google、Bloomberg、新浪博客、人民日报、雪球、twitter、Seeking Alpha继承S语言1.R包相关1.包的下载及调用install.packages("包名",lib="#dir")#下载包，必须有双引号,dir替换为所需安装路径，默认为R安装目录下的library文件夹
library(packagen
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2023-12-19 10:54:04
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对所有的编程语言而言，循环语句是非常重要的。因为我们使用各种循环来处理各类数据。例如从一个数据集中不断地取出各类子集。典型的例子是如果我们有一个
原创
2022-05-01 19:01:00
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-----R对象和数据组织---------------
2016-7-31
2016/09/03 10:38
R的数据对象：
---存储角度：数值型，字符型，逻辑型
向量（具有相同存储类型数据的集合）
矩阵（列：变量，行：观测）--二维表格
数组（多张二维表的集合）
数据框（与矩阵类似，用于存储多个存储类型不同的变量）
列表：向量、矩阵、数组、数
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2023-09-14 16:35:59
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pip install D:\360极速浏览器下载\rpy2-2.7.6-cp34-none-win32.whl需要在python中调用R，实在是一种无奈的选择。如果能在一门语言中独立完成课题，是一个比较理想的做法。但是，这种想法也不太现实，毕竟每一种语言都有自己的长处。如果能取长补短，综合使用各种语言，也能起到不错的效果。现在遇到的问题是，如何在python中调用R？这其中包括了如何
文章目录R语言函数自定义函数调用函数默认参数R函数的功能延迟 R语言函数R语言具有大量内置函数，用户也可以创建自己的函数。在R语言中，函数是一个对象，因此R语言解释器能够将控制传递给函数，以及函数完成动作所需的参数。自定义函数使用关键字 function 创建R语言的函数。 R语言的函数定义的基本语法如下函数名 <- function(参数列表){
函数体
返回值
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2023-05-22 10:28:53
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在从事数据分析行业中，我们都会从R与Python当中进行选择，但是，从这两个异常强大、灵活好用的数据分析语中选择，却是非常难以选择的。为了让大家能选择出更适合自己的语言，我们将两种语言进行简单的对比。Stack Overflow趋势对比上图显示了自从2008年(Stack Overflow 成立)以来，这两种语言随着时间的推移而发生的变化。R和Python在数据科学领域展开激烈竞争，我们来看看他们
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2023-08-30 12:07:51
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同样的基本作图任务，plotnine比matplotlib和seaborn代码量少，更美观。所以我又重新发一遍，大家可以先收藏起来，后面总有用到的时候~R语言的ggplot2绘图能力超强，python虽有matplotlib，但是语法臃肿，使用复杂，入门极难，seaborn的出现稍微改善了matplotlib代码量问题，但是定制化程度依然需要借助matplotlib，使用难度依然很大。而且咱们经管
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2023-08-21 15:10:08
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以前我一直觉得Python的绘图工具与R语言ggplot2比起来，不够优雅，这也是我一直坚定的选择使用R+ggplot2深入的学习数据可视化的原因，ggplot2在坐标系的整合与兼容性和扩展性上确实技高一筹，所以ggplot2成了可视化的巨无霸，成了可视化界的微信，不仅自身生态日趋完善，而且还有众多的开发者为其开发辅助功能包(你可以理解为依附于微信的小程序)。最近偶然在学习Python可视化的过程
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2023-11-17 21:06:26
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R和Python，你会选择学习哪个语言呢?这是很多人都会遇到的问题，究竟两者之间有什么区别?我们通过多方面来看看吧。1、语言的定义：Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。
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2023-06-15 02:39:41
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分析比较这两种语言到底哪个好，得看你的用途。比如我只需要分析数据，即导入数据，分析数据，可视化，那按理说R语言确实很占优势。如果想在学习工作之外再将编程语言应用的话，毫无疑问python更占优势，有句话是这么说的“人生苦短，请用python”。单就数据分析对比，我认为R的优势有：1、学习先易后难，不会把小白们吓掉；2、数据科学的包特别多3、可视化特别吊R的缺点也不少：1、R经常更新，更新后经常不支
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2023-07-01 12:05:24
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在前面的文章中我们给大家简单介绍了一下对于Python与R两门语言的选择。一般来说，数据分析中对于这两门语言都是比较重视的，如果学会了这两门语言那么就能够做好数据分析工作，从而成为高级数据分析师。但是毕竟人的精力是有限的，短时间内不可能都掌握好这两门语言，所以我们通过给大家介绍一下这两门语言给大家一个参考，这样方便大家选择出一个适合自己的语言。首先说说Python吧，Pytho
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2023-07-30 13:00:47
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对Python和R的功能、应用场景进行详细的分析，较为全面，并且后续将会补充
一、Python与R功能对比分析1、python与R相比速度要快。python可以直接处理上G的数据；R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据（通过groupby）才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。Python=R+SQL/Hiv
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2023-07-09 09:57:14
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python和r语言各有各的难点，有编程基础的人学python比较容易，有统计基础的人学r语言容易。相对来说，r语言的门槛要更低一些，但是，学会r语言是很不容易的。想从事数据分析工作的话，python和r语言都应该学。python和r语言哪个适合新手r语言入门较为简单，初学者不需要对编程有任何事先的了解，只需要简单的几行代码，r语言就能进行常用的数据分析操作并构建绚丽的图表；然而，r语言的学习曲线
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2023-08-14 15:28:19
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=5287R中针对高频数据的添加包highfrequency，用于组织高频数据， 高频数据的清理、整理，高频数据的汇总，使用高频数据建立相关模型 都非常方便。但是其中数据输入的过程中，会使用到包里的函数convert()。该函数支持三类的高频数据： NYSE TAQ数据库中的.txt文件 WRDS数据库中的.csv文件 T...
原创
2021-05-12 14:13:16
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有人说Python和R的区别是显而易见的，因为R是针对统计的，python是给程序员设计的，其实这话对Python多多少少有些不公平。2012年的时候我们说R是学术界的主流，但是现在Python正在慢慢取代R在学术界的地位。不知道是不是因为大数据时代的到来。 Python与R相比速度要快。Python可以直接处理上G的数据
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2023-07-07 14:55:03
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R语言作为统计界第一语言（软件），很多时候与我们号称分析界第一语言的Python老是被人
原创
2022-07-05 17:47:36
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R中针对高频数据的添加包highfrequency，用于组织高频数据， 高频数据的清理、整理，高频数据的汇总，使用高频数据建立相关模型 都非常方便。但是其中数据输入的过程中，会使用到包里的函数convert()。该函数支持三类的高频数据： NYSE TAQ数据库中的.txt文件 WRDS数据库中的.csv文件 T...
原创
2021-05-19 23:40:04
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本文章旨在更客观地看待这两门语言。我们会平行使用Python和R分析一个数据集，展示两种语言在实现相同结果时需要使用什么样的代码。这让我们了解每种语言的优缺点，而不是猜想。我们将会分析一个NBA数据集，包含运动员和他们在2013-2014赛季的表现，可以在这里下载这个数据集。我们展示Python和R的代码，同时做出一些解释和讨论。读取CSV文件R
nba ->'nba_2013.csv')
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2023-11-21 15:28:48
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机器学习和数据分析是开源几乎已成为创新新工具的事实上许可的两个领域。 Python和R语言都开发了强大的开源工具和库生态系统，可帮助任何技能水平的数据科学家更轻松地执行分析工作。 机器学习和数据分析之间的区别有点不确定，但是主要思想是机器学习将预测准确性优先于模型可解释性，而数据分析则强调可解释性和统计推断。 Python更关注预测的准确性，在机器学习中赢得了良好的声誉。 R作为用于统计推断的
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2023-08-10 12:53:14
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现在大家对爬虫的兴趣不断高涨，R和PYTHON是两个非常有力的爬虫工具。Python倾向于做大型爬虫，与R相比，语法相对复杂，因此Python爬虫的学习曲线会相对陡峭。对于那些时间宝贵，又想从网上获取数据的初学者而言，用R做爬虫是最好的选择，有三个原因：R语法相对直观，规则更加灵活；对于数据量不大的用户来数（小于百万级），R也能够非常自如地处理；先学习R爬虫，等熟悉爬虫的原理之后，在过渡到Pyth
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2023-07-06 00:38:18
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