《R语言实战》读书笔记-- 第六章 基本图形

首先写第二部分的前言。

第二部分用来介绍获取数据基本信息的图形技术和统计方法。

本章主要内容

条形图、箱型图、点图

饼图和扇形图

直方图和核密度图

分析数据第一步就是要观察它,用可视化的方式是最好的。本章的主题有两个

1、将变量的分布作可视化展示

2、通过结果变量进行跨组比较

下面从不同的图形开始探索数据。

6.1条形图

条形图是通过条形展示离散变量的频数分布。函数是barplot:

barplot(height) height是主要参数,horiz = TRUE就是横向条形图。

height可以是数值向量或者矩阵。向量的话就是向量每个元素的分布,矩阵的话是按照列一个一个往上加。

时间: 2024-12-07 07:19:38

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summary() sapply(x,fun,options):对数据框或矩阵中的每一个向量进行统计 mean sd:标准差 var:方差 min: max: median: length: range: quantile: vars <- c("mpg", "hp", "wt")head(mtcars[vars]) summary(mtcars[vars]) mystats <- function(x, na.omit = FALS

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4.2 创建新变量 几个运算符: ^或**:求幂 x%%y:求余 x%/%y:整数除 4.3 变量的重编码 with(): within():可以修改数据框 4.4 变量重命名 包reshape中有个函数rename,可以改名 rename(df,c(manage='managerID',date='testDate')) 或 names(df)[2]<-'newname' 4.5 缺失值 is.na():检查缺失值,是返回TRUE,否返回FALSE na.rm=TRUE选项可以用,比如 y<

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