随笔分类 - R语言
摘要：1、测试数据sname.csv 1 a 2 b 3 c 4 b 5 d 6 e 7 e 8 f 9 g 10 f test <- read.csv("sname.csv", header = F) test dupid <- test$V2[duplicated(test$V2)] dupid <-
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摘要：1、 a <- c(1,3,10,6,2) class(a) order(a) ## 数值型， 排序结果 10 > 2 b <- c(1,3,10,6,2,"x") class(b) order(b) ##字符型，排序结果 10 < 2
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摘要：1、自定义函数 test1 <- function(x = 5,y) ## 自定义函数test { a = x / y print(a) } test1(10,100) ## 使用位置参数，按顺序x = 10， y = 100 test1(y = 10, x = 100) ## 关键字参数 直接定义
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摘要：1、 rm(list = ls()) dir() for (i in list.files(pattern=".r$")) { source(i) } 2、 rm(list = ls()) dir() for (i in dir()) { if(substr(i,nchar(i)-1,nchar(i
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摘要：R语言中如何在函数内部定义全局变量。 1、在函数内部定义的变量无法在函数外调用 test1 <- function(x, y) { a <- x + y print(a) } test1(10,20) print(a) 2、在函数内定义全局变量 test2 <- function(x, y) { a
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摘要：R语言中sapply函数。 1、 x=c(1:5) x sapply(x,function(x) {x^2})
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摘要：R语言中自编函数（例题） 1、 mystats <- function(x, parametric = TRUE, print = FALSE){ if (parametric) { center = mean(x); spread = sd(x) }else { center <- median(
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摘要：R语言中自定义函数以函数的加载调用 1、自定义函数 test1 <- function(x,y){ a = (x + y) print(a) } test2 <- function(x, y){ a = x - y print(a) } test3 <- function(x, y){ a = x
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摘要：1、for语句 for (i in 1:5) { print("hello world!") } 2、for语句 sum = 0 for (i in 1:100){ sum = sum + i } print(sum) 3、for语句 sum = 0 for (i in 1:100) { if (i
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摘要：R语言中aggregate函数进行数据整合 1、 name <- rep(c("a","b","c"),3) math <- 1:9 eng <- c(3,5,2,2,4,8,7,2,4) chi <- c(3,4,8,5,9,4,7,5,6) test <- data.frame(name, ma
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摘要：R语言中apply函数（实现对数据框或者矩阵行或者列的计算） 1、 a <- matrix(sample(1:10,12,replace = T), nrow = 4,ncol = 3) a b <- apply(a, 1, sum) ## 1表示按照行计算， 2表示按照列进行计算 b c <- a
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摘要：1、subset函数（同时实现对行和列的提取） a <- 1:8 b <- letters[1:8] c <- LETTERS[1:8] d <- data.frame(a,b,c) d e <- subset(d,a > 4 & a < 8, select = c(a,b)) e f <- sub
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摘要：R语言中reshape2包 dcast函数数据的重铸 1、测试数据 ID <- c(1, 1, 2, 2) Time <- c(1, 2, 1, 2) X1 <- c(5, 3, 6, 2) X2 <- c(6, 5, 1, 4) mydata <- data.frame(ID, Time, X1,
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摘要：数据集的融合是将它重构为这样一种形式，每个测量变量独占一行，行中带有要唯一确定这个测量所需的标识符变量。 1、测试数据 ID <- c(1,1,2,2) Time <- c(1,2,1,2) X1 <- c(5,3,6,2) X2 <- c(6,5,1,4) mydata <- data.frame
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摘要：R语言中aggregate函数 1、测试数据1 name <- LETTERS[1:8] gender <- c("M","F","F","M","F","M","M","F") age <- c(30,20,40,40,30,20,30,20) height <- c(100,200,300,20
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摘要：R语言中用户自编函数 1、测试1 mystat <- function(x, parametric = TRUE, print = FALSE){ if(parametric){ center = mean(x); spread = sd(x) } else { center = median(x)
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摘要：R语言中cat函数。 1、测试1 cat("aa","bb") cat("aa","bb",sep = "_") 2、测试2 a = 100 b = 300 c = "abcd" cat(a,b,c) cat(a,b,c,sep = "_") 3、测试3 a = c("aaa", "bbb", "c
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摘要：R语言中的mad函数，绝对中位差 绝对中位差实际求法是用原数据减去中位数后得到的新数据的绝对值的中位数。但绝对中位差常用来估计标准差，估计标准差=1.4826*绝对中位差。R语言中返回的是估计的标准差。 1、测试 a <- c(4, 2, 6, 3, 8) a mad(a) 验证： median(a
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摘要：R语言中switch语句。 1、测试1 switch (1, "aaa","bbb","ccc","ddd","eee" ) switch (3, "aaa","bbb","ccc","ddd","eee" ) switch (3, min(1:3), max(1:3), sum(1:3) )
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摘要：R语言中while循环 1、测试1 a <- c(3,8,2,7,4,9) i = 1 while (i <= length(a)) { print(a[i]) i = i + 1 } 2、测试2 f <- NA f[1] <- f[2] <- 1 i <- 3 while (i <= 10) {
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