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1、变量的重命名 (1)交互式编辑器修改变量名 若要修改数据集x中的变量名,键入fix(x)即可打开交互式编辑器的界面。若数据集为矩阵或数据框,单击交互式编辑器界面中对应要修改的变量名,可手动输入新的变量名;若数据集为列表,则交互式编辑界面为一个记事本,只要修改“.Names”之后对应的变量名,即可修改变量名。 (2)rename()函数修改变量名 可用于修改数据框和列表的变量名,但不能用于修改矩阵的变量名 格式:dataframe<-rename(dataframe,c(oldname="newname",...)) library(reshape) rename(score,c(pl="Chinese")) rename(score.list,c(pl="chinese)) (3)names()函数修改变量名 可用于修改数据框和列表的变量名,但不能用于修改矩阵的变量名 格式:names()<-value names(score)[5]="chinese" (4)colnames()函数和rownames()函数修改变量名 R中用于修改矩阵行名和列名的函数,也可用于修改数据框的行数和列数 格式:colnames(x)<-value rownames(x)<-value rownames(score)<-letters[1:4] 2、缺失值分析 is.na(x)——返回一个与x等长的逻辑变量 anyNA(x,recursive=FALSE)——判断数据中是否存在缺失值 ,若存在就返回TRUE na.omit(x)——删除含有缺失值的观测 complete.cases(x)——返回一个逻辑向量,不存在缺失值的行为值为TRUE 3、数据排序 (1)sort ——对向量进行排序,返回排序后的向量 格式:sort(x,na.last=NA,decreasing=FALSE) sort(score$math) (2)rank——返回向量中每个数值对应的秩 格式:rank(x,na.last=TRUE,ties.method=c("average","first","random","max","min")) x<-c(3,4,2,5,5,3,8,9) rank(x,ties.method="first") (3)order——对数据进行排序 格式:order(x,na.last=TRUE,decreasing=FALSE) data_frame[order(data_frame$v2,data_frame$v2,)] 4、随机抽样 (1)srswr()——放回简单随机抽样 格式:srswr(n,N)——表示在总体N中有放回的抽取n个样本,返回一个长度为N的向量,每个向量的值表示抽取的次数 library(sampling) s<-srswr(10,26) (2)srswor()——不放回简单随机抽样 格式:srswor()——表示在总体N中有放回的抽取n个样本,返回一个长度为N的向量,每个向量的值表示抽取的次数library(sampling) s<-srswor(10,26) (3)sample()——实现放回简单抽样和不放回简单随机抽样,也可对数据进行随机分组 格式:sample(x, size,replace=FALSE,prob=NULL)——随机抽取x中的数,size为抽取样本数,replace=FALSE为不放回简单随机抽样,prob为权重分量 sample(LETTERS,5,prob=c(0.7,0.3),replace=TRUE) 5、数值运算函数 (1)数学函数 abs(x)、sqrt(x)、ceiling(x) (2)统计函数 mean(x)、median(x)、sd(x)、var(x)、quantile(x,probs)、range(x)、sum(x)、min(x)、max(x)、scale(x,center=TRUE,scale=FALSE)、diff(x,lag=n) difftime(time1,time2,units=c("auto","secs","mins","hours","days","weeks")) (3)概率函数 6、字符串函数 (1)grep()——字符串查询,返回结果为匹配项的下标 格式:grep(pattern,x,ignore.case=FALSE,perl=FALSE,value=FALSE,fixed=FALSE,useBytes=FALSE,invert=FALSE) txt=c("whatever" ,"is","worth","doing","is","worth","doing","well") grep("e.*r|wo",txt,fixed=FALSE) #返回一个 逻辑向量 grepl("e.*r|wo",txt,fixed=FALSE) #gregexpr()函数 返回一个列表,结果包括匹配项的起始位置及匹配项长度 grepl("e.*r|wo",txt) (2)sub()——对第一个满足条件的匹配做替换 格式:sub(pattern,replacement,x,ignore.case=FALSE,fixed=FALSE) txt=c("whatever" ,"is","worth","doing","is","worth","doing","well") sub("[tr]","k",txt) (3)gsub()——把所有满足条件的匹配都做替换 格式:gsub(pattern,replacement,x,ignore.case=FALSE,fixed=FALSE) txt=c("whatever" ,"is","worth","doing","is","worth","doing","well") gsub("[tr]","k",txt) (4)strsplit()——字符串拆分 格式:strsplit(x,split,fixed=FALSE,perl=FALSE,useBytes=FALSE) data<-c("2017年1月1日","2018年1月1日") strsplit(data,"年") (5)paste()——字符串连接 格式:paste(...,sep="",collapse=NULL) paste("AB",1:5,sep="") 7、文本分词 (1)RWordseg包 常用文本分词函数:insertWords(x,save=TRUE)——向词库中导入新词汇,save=TRUE时,表示把操作记录下来,下回启动能直接用 deleteWords(x)——从词库中删除词汇 getOption("isNameRecognition")——查看人名识别功能的状态 segment.options("isNameRecognition"=TRUE)——设置人名识别功能的状态 listDict()——查看词典 installDict()——添加用户自定义的词典 uninstallDict()——卸载用户自定义的词典 segmentCN()——中文分词 (2)jiebaR包 分词: worker()函数初始化分词引擎 worker(type="mix",dict=DICTPATH,hmm=HMMPATH,user=USERPATH,idf=IDFPATH,stop_word=STOPPATH,write=T,qmax=20,encoding="UTF-8",detect=T,symbol=F,lines=le+0.5.output=NULL,bylines=F) 初始化分词引擎后,使用分词运算符“<=”或者segment()函数进行分词。 segment(code,jiebar,mod=NULL) library(jiebaR) mixseg=worker() #默认mix分词引擎 mpseg=worker(type="mp") #mp分词引擎 hmmseg=worker(type="hmm") #hmm分词引擎word="人们都说桂林山水甲天下" mixseg<=word mpseg<=word hmmseg<=word segment(word,mixseg) 词性标注: 可以使用<=.tagger或者tag来进行分词和词性标注 关键词提取和Simhash计算:需要将worker()中的type参数设置为“keywords”或“Simhash”,并使用topn参数设置关键词个数 keys<=worker("keywords",topn=1) keys<=word 8、apply函数族 (1)apply()——对数组或者矩阵的一个维度使用函数生成列表、数组、或者向量 格式:apply(x,MARGIN,FUN,...) MARGIN=1表示矩阵行 MARGIN=2表示矩阵列 x<-matrix(1:20,ncol=4) x apply(x,1,mean) (2)lapply()——对x的每一个元素运用函数,生成一个与元素个数相同的值列表 格式:lapply(x,FUN,...) (3)sapply()——对x的每一个元素运用函数,生成一个与元素个数相同的值列表 格式:sapply(x,FUN,..,simplify=TRUE,USE.NAMES=TRUE) (4)tapply()——对不规则阵列使用向量,即对一组非空值按照一组确定因子进行相应计算 格式:tapply(x,INDEX,FUN,...simplify=TRUE) height<-c(174,165,189,180,165) sex<-c("M","F","M","M","F") tapply(height,sex,mean) (5)mapply() 9、数据整合 (1)数据汇总统计 aggregate(x,by,FUN) (2)数据融合 melt(data,varnames,value.name="value",na.rm=FALSE) (3)数据重塑 cast(data,formula,fun.aggregate=NULL,...) 10、控制流 (1)if/else语句 if(condition) {expr1} else{expr2} (2)switch语句 switch(expression,list) (3)循环语句 for(name in expr1) {expr2} while(cond) {expr} repeat expr 或repeat{if(cond) {break}} 11、函数的编写 myfunction<-function(arglist){ statements return (object) }
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