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R语言reshape2包笔记

2015-7-11 0:37:01 阅读171 评论0 112015/07 July11

reshape2包是reshape包的重写版,都是对数据进行清洗、整合、汇总。reshape2包的核心思想是创造一个“熔化”的数据集版本(通过melt函数),然后“投射”(用dcast或acast函数)到一个对象中。

默认的情况下,melt函数将因子和整数值变量当作编号变量来处理,把其余的变量作为分析变量。你也可以通过melt函数中的id.var=或measure.var=这两个参数自行设定编号变量和分析变量。

我们以R中自带的state.x77和state.region两个数据集合并起来形成的数据集为例:

states=data.frame(state.x77,state=row.names(state.x77),region=state.region,row.names = 1:50)

作者  | 2015-7-11 0:37:01 | 阅读(171) |评论(0) | 阅读全文>>

R语言数据出--文本处理(字符串的分离与合并)

2015-7-7 23:55:28 阅读67 评论0 72015/07 July7

利用R语言处理字符串的分离与合并主要运用的是:strsplite()(字符串的分离) 和paste()(字符串的合并)这两个函数。
这两函数的具体参数如下:

作者  | 2015-7-7 23:55:28 | 阅读(67) |评论(0) | 阅读全文>>

R语言数据处理--日期数据筛选

2015-7-4 21:11:45 阅读205 评论0 42015/07 July4

有时我们在处理时间数据时,需要对数据进行筛选,例如:需要筛选出某一年某一个月份的全部数据。这时就需要对日期进行筛选,以下介绍几种常用的日期数据筛选方法。
1、对DATE类和POSIX类的筛选

作者  | 2015-7-4 21:11:45 | 阅读(205) |评论(0) | 阅读全文>>

R语言数据处理--日期数据(利用as.Date函数)

2015-7-4 21:07:37 阅读56 评论0 42015/07 July4

数据是自2009-01-05至2011-02-22的证券交易回报率。

作者  | 2015-7-4 21:07:37 | 阅读(56) |评论(0) | 阅读全文>>

【转】使用R语言进行异常检测

2015-7-4 21:00:37 阅读5 评论0 42015/07 July4

原文地址:http://youhaolin.blog.163.com/blog/static/224494120201422110628586/

本文结合R语言,展示了异常检测的案例,主要内容如下:

作者  | 2015-7-4 21:00:37 | 阅读(5) |评论(0) | 阅读全文>>

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