## 创建leadership数据框
manager )
date "10/24/08","10/28/08","10/1/08","10/12/08","5/1/09")
country "US","US","UK","UK","UK")
gender "M","F","F","M","F")
age )
q1 )
q2 )
q3 )
q4 )
q5 )
leadership FALSE)
leadership
##创建新变量
leadership
##变量的重编码
leadership within(leadership,{
agecat NA
agecat[age>75] "Elder"
agecat[age >=55 & age "Middle Aged"
agecat[age "Young"})
leadership
##变量的重命名
install.packages("plyr")
library(plyr)
leadership "managerID",date="testDate"))
leadership
##缺失值
缺失值是不可比较的
缺失数据需在分析前重新编码为缺失值
is.na(leadership[,6:10])
##在分析中排除缺失值
含有缺失值的算术表达式和函数的计算结果也是缺失值
sum(q4,na.rm=T)
## na.omit()移除所有含有缺失值的观测
leadership
mydata na.omit(leadership)
mydata
##日期值
as.Date()函数 将以字符串形式输入R中的日期值转化为以数值形式存储的日期变量
myformat "%m/%d/%y"
leadership$testDate as.Date(leadership$testDate,myformat)
leadership
Sys.Date()#返回当天的日期
date()#返回当前的日期和时间
DOB "1997-08-21")
today Sys.Date()
difftime(today,DOB,units="weeks")
##类型转换
is.datatype() 允许根据数据的具体类型加以不同的方式处理
as.datatype() 分析前先将数据进行转化
##数据排序
order() 默认的排序顺序--升序
在排序变量前加一个减号即可得到降序的排序结果
newdata leadership[order(leadership$age),]
newdata
##数据集的合并
向数据框添加列 cbind() #不需要一个公共索引
向数据框添加行 rbind() #注意多余变量的处理
merge(dataframeA,dataframeB,by="") #横向合并，通过一个或多个共有变量进行联结
##数据集取子集
选入（保留）变量、剔除（丢弃）变量 #逻辑向量&比较运算符
选入观测
#subset()函数
newdata = 35 | age < 24, select=q1:q4)
newdata
undefined
随机抽样：从数据集中（有放回或无放回地）抽取大小为n的一个随机样本
#sample()函数
mysample F),]
mysample
练习题
一．将1、2、…20构成两个5*4阶的矩阵，其中矩阵A是按列输入，矩阵B按行输入
-
将A和B按照行合并；
-
将A和B转化为数据框DA和DB，并将他们的列命名为(“ID”,”A1″,”A2″,”A3″)；
-
以”ID”为条件将DA和DB进行匹配；
-
在DA中选取”A2″列大于12且小于15的子集。
A=matrix(1:20,nrow=5,byrow=F)
A
B=matrix(1:20,nrow=5,byrow=T)
B
#(1)
rbind(A,B)
#(2)
colnames(A)=c("ID","A1","A2","A3")
DA=data.frame(A)
DA
colnames(B)=c("ID","A1","A2","A3")
DB=data.frame(B)
DB
#(3)
merge(DA,DB,by="ID")
#(4)
newdata=subset(DA,A2>12&A2ID:A3)
newdata
二．随机生成服从均值为2，标准差为3的正态分布的长度为5的向量x
- 将x降序排列，生成向量y
- 采用有放回抽样的方式从y中抽取3个元素
- 采用不放回抽样的方式，以概率prob=c(0.1,0.05,0.2,0.5,0.15)从中抽取3个元素。
#均值为2，标准差为3，长度为5的正态分布
x = rnorm(5,2,3)
x
#(1)
y=x[order(-x)]
y
#(2)
y[sample(1:5,3,replace=T)]
y
#(3)
y[sample(1:5,3,replace=F,prob=c(0.1,0.05,0.2,0.5,0.15))]
y
Original: https://www.cnblogs.com/dd0016/p/16758541.html
Author: 肚肚杜杜
Title: R语言—数据基础及练习
原创文章受到原创版权保护。转载请注明出处：https://www.johngo689.com/714210/
转载文章受原作者版权保护。转载请注明原作者出处！