R语言 格式化数字

R语言 格式化数字的相关文章

R语言格式化数字和字符串format函数

数字和字符串可以使用 format()函数的格式化为特定样式. 语法 format()函数的基本语法是: format(x, digits, nsmall,scientific,width,justify = c("left", "right", "centre", "none")) 以下是所使用的参数的说明: x - 为向量输入 digits - 是显示总位数 nsmall - 是最小位数的小数点右边 scientific 

R语言结合概率统计的体系分析---数字特征

现在有一个人,如何对这个人怎么识别这个人?那么就对其存在的特征进行提取,比如,提取其身高,其相貌,其年龄,分析这些特征,从而确定了,这个人就是这个人,我们绝不会认错. 同理,对数据进行分析,也是提取出数据的特征,对其特征进行分析,从而确定这些数据所呈现的信息状况,从而确定了这些数据的独特性和唯一性,因为他呈现的信息是唯一的,绝不与别的是相同的. 那么这些特征是什么呢?拥有哪些特征呢?似乎应该是经过无数科学家的总结,终于发现了几个重要的特征,包括数字特征和分布特征,这个数字特征,包括集中位置,分散

R语言学习(5)-字符串和因子

字符串和因子 1.字符串 创建字符串 > c("HELLO","WORLD") [1] "HELLO" "WORLD" 使用paste函数连接字符串 > paste(c("hello","hi"),"world") [1] "hello world" "hi world" > paste(c("hel

R语言基因组数据分析可能会用到的data.table函数整理

R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快.包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度.因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率.这里主要介绍在基因组数据分析中可能会用到的函数. fread 做基因组数据分析时,常常需要读入处理大文件,这个时候我们就可以舍弃read.ta

R语言︱异常值检验、离群点分析、异常值处理

在数据挖掘的过程中,数据预处理占到了整个过程的60% 脏数据:指一般不符合要求,以及不能直接进行相应分析的数据 脏数据包括:缺失值.异常值.不一致的值.重复数据及含有特殊符号(如#.￥.*)的数据 数据清洗:删除原始数据集中的无关数据.重复数据.平滑噪声数据.处理缺失值.异常值等 缺失值处理:删除记录.数据插补和不处理 主要用到VIM和mice包 install.packages(c("VIM","mice")) 1.处理缺失值的步骤 步骤: (1)识别缺失数据:

R语言之正则表达式

在我看来,正则表达式的主要用途有两种:①查找特定的信息②查找并编辑特定的信息,也就是我们经常用的替换..比如我们要在Word,记事本等里面使用快捷键Ctrl+F,进行查找一个特定的字符,或者替换一个字符,这就使用了正则表达式. 正则表达式的功能非常强大,尤其是在文本数据进行处理中显得更加突出.R中的grep.grepl.sub.gsub.regexpr.gregexpr等函数都使用正则表达式的规则进行匹配.这几个函数原型如下: grep(pattern, x, ignore.case = FAL

基于R语言的数据分析和挖掘方法总结——描述性统计

1.1 方法简介 描述性统计包含多种基本描述统计量,让用户对于数据结构可以有一个初步的认识.在此所提供之统计量包含: 基本信息:样本数.总和 集中趋势:均值.中位数.众数 离散趋势:方差(标准差).变异系数.全距(最小值.最大值).内四分位距(25%分位数.75%分位数) 分布描述:峰度系数.偏度系数 用户可选择多个变量同时进行计算,亦可选择分组变量进行多组别的统计量计算. 1.2 详细介绍 1.2.1 样本数和总和 1. R语言涉及的方法:length(x) 1.2.2 均值(Mean) 1.

R语言：用简单的文本处理方法优化我们的读书体验

前言 延续之前的用R语言读琅琊榜小说,继续讲一下利用R语言做一些简单的文本处理.分词的事情.其实就是继续讲一下用R语言读书的事情啦,讲讲怎么用它里面简单的文本处理方法,来优化我们的读书体验,如果读邮件和读代码也算阅读的话..用的代码超级简单,不涉及其他包 这里讲两个示例,结尾再来吐槽和总结. 1)R-Blogger订阅邮件拆分 2) R代码库快速阅读方法 不在博客园上阅读时才会看到的,这篇博文归 http://www.cnblogs.com/weibaar所有 仅保证在博客园博客上的排版干净利索

【数据分析 R语言实战】学习笔记 第三章 数据预处理 （下）

3.3缺失值处理 R中缺失值以NA表示,判断数据是否存在缺失值的函数有两个,最基本的函数是is.na()它可以应用于向量.数据框等多种对象,返回逻辑值. > attach(data) The following objects are masked fromdata (pos = 3): city, price, salary > data$salary=replace(salary,salary>5,NA) > is.na(salary) [1] FALSEFALSE TRUE