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  • R语言实战(四)—— 基本数据管理

    一、基础操作

    1、根据数据信息,创建数据框

    > manager <- c(1,2,3,4,5)
    > date <- c("10/24/08","10/28/08","10/1/08","10/12/08","5/1/09")
    > country <- c("US","US","UK","UK","UK")
    > age <- c(32,45,25,39,99)
    > gender <- c("M","F","F","M","F")
    > q1 <- c(5,3,3,3,2)
    > q2 <- c(4,5,5,3,2)
    > q3 <- c(5,2,5,4,1)
    > q4 <- c(5,5,5,NA,2)
    > q5 <- c(5,5,2,NA,1)

    > leadership <- data.frame(manager,date,country,gender,age,q1,q2,q3,q4,q5,stringsAsFactors=FALSE)

    2、添加列计算某几列的和或平均数

    > mydatatest <- data.frame(x1,x2)
    > mydatatest$sumx <- mydatatest$x1 + mydatatest$x2
    > mydatatest$meanx <- (mydatatest$x1+mydatatest$x2)/2
    

    3、变量的重编码

    其作用如同sql语句一样,选中特定的数据进行修改,修改值或者类型等

    语法:variable[condition] <- expression

    > leadership$age[leadership$age == 99] <- NA
    

    4、变量的重命名

    > fix(leadership)
    

    > library(reshape)
    > leadership <- rename(leadership,c(manager="managerID",date="testDate"))
    

    names(leadership)[3] <- "myCountry"
    

    5、分析中排出缺失值

    xx <- c(1,2,NA,3)
    zz <- sum(xx,na.rm=TRUE)
    

    删除不完整的记录

    > newdata <- na.omit(leadership)
    > newdata
      managerID testDate myCountry gender age q1 q2 q3 q4 q5 agecat
    1         1 10/24/08        US      M  32  5  4  5  5  5  Young
    2         2 10/28/08        US      F  45  3  5  2  5  5  Young
    3         3  10/1/08        UK      F  25  3  5  5  5  2  Young
    

     6、数据排序

    > newdata <- leadership[order(leadership$age),]
    

    age为升序,-age为降序

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/fonxian/p/5099153.html
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