R语言笔记5--读数据

从Excel中读入数据 有三种方法, 第一种把Excel文件另存为逗号分割符文件(csv格式),然后用read.csv读入:第二种是利用RODBC包,采用命令 library(RODBC) channel <-odbcConnectExcel("myfile.xls") mydataframe <- sqlFetch(channel, "MySheet") odbcClose(channel) 读入: 第三种是对于Excel 2007及以上版本,利用xl

R语言杂七杂八 与R语言有关的应用工具 探索性数据分析 统计推断 回归分析 机器学习-分类问题 R与Rstudio的获取与安装 包package一种扩展R基本功能的机制集成了众多函数 获取包 导入包libraryname 获取帮助 R语言特点 R语言语法基础之数据篇 R语言中的数据 R语言支持的数据类型 基本数据结构 一维数据类型 向量 vocter 1创建 2提取子集 因子 factor 1创建 2提取子集 二维数据类型 矩阵 matrix 1生成矩阵 1matrix方法 2 修改dim属性来

R语言系列:生成数据 (2014-05-04 17:41:57) 转载▼ 标签: r语言 教育 分类: 生物信息 生成规则数据1.使用“:“,如x=1:10,注意该方法既可以递增也可以递减,如y=10:12.seq,有两种用法:①seq(起点,终点,步长); ②seq(length=9, from=1, to=5)    seq还有一种简写:seq(x)    #相当于1:length(x),但当length(x)为0时,返回integer(0)3.c(1,2,8)4.使用scan(),可以等待

经验丰富的程序员通常会发现R语言的某些方面不太寻常.以下是这门语言中你需要了解 的一些特性. 对象名称中的句点(.)没有特殊意义.但美元符号($)却有着和其他语言中的句点 类似的含义,即指定一个对象中的某些部分.例如,A$x是指数据框A中的变量x. R不提供多行注释或块注释功能.你必须以#作为多行注释每行的开始.出于调试目的, 你也可以把想让解释器忽略的代码放到语句if(FALSE){... }中.将FALSE改为TRUE 即允许这块代码执行. 将一个值赋给某个向量.矩阵.数组或列表中一个不存在

R有着非常强大的绘图功能,我们可以利用简单的几行代码绘制出各种图形来,但是有时候默认的图形设置没法满足我们的需要,甚至会碰到各种各样的小问题:如坐标轴或者标题出界了,或者图例说明的大小或者位置遮挡住了图形,甚至有时候默认的颜色也不能满足我们的需求.如何进行调整呢?这就用到了"强大"的函数par().我们可以通过设定函数par()的各个参数来调整我们的图形,这篇博文就是对函数par()的各个参数进行一下总结. 函数par()的使用格式如下: par(..., no.readonly =

R语言基础之语法 分支结构Ifelse和 Ifelse函数 循环结构 for循环 while循环 repeat循环 breaknext 函数和包 1函数 1创建 2查看函数代码 3导入R文件 2包的安装和加载 1包的安装 2包的加载 向量化计算 1普通的加减乘除 2apply家族 1 applyxMARGIN2 2 lapply列表函数名函数其他参数 3 sapply列表函数名函数其他参数 4 mapply列表函数名函数其他参数 5 tapply向量因子因子列表函数函数名 3split 排序 数

  1.对x1进行直方图分析,绘制直方图hist()       2.探索各科成绩的关联关系,散点图绘制函数plot()            3.列联表分析,列联函数table(),柱状图绘制函数barplot() 4.饼图,饼图绘制函数pie()     5.箱尾图 箱子的上下横线为样本的25%和75%分位数 箱子中间的横线为样本的中位数 上下延伸的直线为尾线,尾线的尽头为最高值和最低值 异常值            6.箱线图      7.相图 每个观测单位的数值表示为一个图形 每个图的

https://www.weixin765.com/doc/gmlxlfqf.html 在对不平衡的分类数据集进行建模时,机器学**算法可能并不稳定,其预测结果甚至可能是有偏的,而预测精度此时也变得带有误导性那么,这种结果是为何发生的呢?到底是什么因素影响了这些算法的表现? 在不平衡的数据中,任一算法都没法从样本量少的类中获取足够的信息来进行精确预测因此,机器学**算法常常被要求应用在平衡数据集上那我们该如何处理不平衡数据集?本文会介绍一些相关方法,它们并不复杂只是技巧性比较强 本文会介绍处理非

美国调查公司盖洛普公司(Gallup poll found)民调显示,至少51%美国人不赞同总统特朗普的政策.据外媒报道,特朗普上任8天以来引发51%美国人的不满,42%美国人赞同新总统的政策.该项调查共有1500名成年美国人,误差为3%. 为了验证美国民众的不满情绪,我们以R语言抓取的特朗普推特数据为例,对数据进行文本挖掘,进一步进行情感分析,从而得到很多有趣的信息. 找到推特来源是苹果手机或者安卓手机的样本,清理掉其他来源的样本 tweets <-trump_tweets_df>%sele