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摘要： 主要内容： 图表分析查看相关性 相关系数计算 相关系数显著性检验 相关系数矩阵可视化 1. 图表分析查看相关性 > mtcars mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb Mazda RX4 21.0 6 160.0 110 3.90 2.620 16 阅读全文

摘要： 主要内容： 箱线图 散点图矩阵 气泡图 绘制函数图像 1. 箱线图 boxplot( ) a <- boxplot(mtcars$wt) a a$stats boxplot(wt~vs,data = mtcars) boxplot(wt~vs*gear,data = mtcars, col=2:7) 阅读全文

摘要： 主要内容： 条形图 饼图 直方图 核密度图等 1. 条形图 barplot() 1.1 调用数据mtcars mtcars$gear结果： > mtcars$gear [1] 4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 4 3 3 3 3 3 3 4 4 4 3 3 3 3 3 4 5 5 5 5 5 阅读全文

摘要： 主要内容： plot函数 1.数据——mtcars(R 内置数据集） mtcars结果： > mtcars mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb Mazda RX4 21.0 6 160.0 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4 阅读全文

摘要： 1.什么是异常值 偏离观测值较大的值。 ?mtcars mydata <- mtcars #删除第8,9列 mydata1 <- mydata[,-c(8,9)] mydata1运行结果： > #删除第8,9列 > mydata1 <- mydata[,-c(8,9)] > mydata1 mpg 阅读全文

摘要： 主要内容： 什么是缺失值 缺失值的识别 缺失模式探索 缺失值处理 1. 什么是缺失值 1.1查看R内置数据集 data() mydata <- mtcars data() mydata <- mtcars #创造1个有空值的data frame #给mydata的第1列的第1-5行赋值为NA myd 阅读全文

摘要： 主要内容： 数据集的合并 删除重复观测值 数据排序 整合数据 1.数据集的合并 1.1 merge（横向合并） ?merge merge(a,b) merge(a,b,by = "公共的列名") merge(a,b,by.x = "列名",by.y = "列名1") merge(a,b,by.x = 阅读全文

摘要： 1.创建新变量 1.1在excel表格中创建数据 控制台输入命名安装“readxl”包 install.packages("readxl") 读取数据： library(readxl) data <- read_excel("D:/R_proj/test1029/test_data/NO8text. 阅读全文

摘要： 一、自定义函数 1.定义函数 #定义函数 无参函数 myprint<-function(){ print("I like R!") } myprint()#调用函数 #定义函数 有参函数 myadd<-function(a,b){ print(paste("the first is",a)) pri 阅读全文

摘要： 一、循环 1.for 循环 for (i in 1:10) print(i) # s<-0 for (i in 1:50){ s=s+i } s sum(1:50) #实现上面前50求和的功能 # 2.while循环 i<-1 while(i<=10){ print(i) i=i+1 } 3.app 阅读全文