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r语言数据处理实例
《
R语言
实战》自学笔记22-
数据
整理
答:
数据
准备 向一个数值型向量中添加一个字符串会将此向量中的所有元素转换为字符型。 is.datatype()用于判断数据类型,返回值为TRUE或FALSE,常见类型包括数值型numeric、字符型character、逻辑型logical、数据框data.frame等。 as.datatype()可将数据类型进行转化。查看数据类型:mode(), class(), ...
R语言
提取TCGA
数据
库clinical.json中的临床信息
答:
转自“ 医学统计园 ”微信公众号。读入clinical.json文件 计算文件长度n,在这里n为348 初始化变量 利用一个for循环由json文件中提取信息 将提取的信息做成一个dataFrame
【
R语言
】--- 各类
数据
的导入
答:
use.value.labels=TRUE表示让函数将带有值标签的变量导入为R中水平对应相同的因子。R中设计了若干用来导入SAS
数据
集的函数,包括foreign包中的read.ssd()和Hmisc包中的sas.get()。这里我们使用sas7bdat包的read.sas7bdat()函数进行导入sas数据。Robert I. Kabacoff (著).
R语言
实战(高涛/肖楠/陈钢 ...
如何用
r语言
实现布丰投针问题?
答:
1.R语言动态图可视化:如何、创建具有精美动画的图 2.R语言生存分析可视化分析 3.Python数据可视化-seaborn Iris鸢尾花数据 4.r语言对布丰投针(蒲丰投针)实验进行模拟和动态 5.R语言生存分析数据分析可视化案例 6.
r语言数据
可视化分析案例:探索brfss
数据数据
分析 7.R语言动态可视化:制作历史全球平均...
R语言
3.1版本新特性
答:
实用工具增强</:Rdiff()函数提供更直观的文件差异检查,帮助用户快速定位差异。 这些改动旨在提升
R语言
的易用性和兼容性,让用户在日常数据分析中更加得心应手。不仅如此,R 3.1.x系列还包含了一系列新功能,如:anyNA()性能优化,提升
数据处理
效率 arrayInd()和which()的useNames参数,增强...
...对一组地震数据进行时间序列分析和预测,
数据处理
的流程是什么,谢谢...
答:
时间序列分析及应用(
R语言
)(原书第2版)》以易于理解的方式讲述了时间序列模型及其应用,内容包括趋势、平稳时间序列模型、非平稳时间序列模型、模型识别、参数估计、模型诊断、预测、季节模型、时间序列回归模型、异方差模型、谱分析入门、谱估计和门限模型。对所有的思想和方法,都用真实
数据
集和模拟数据...
[
R语言
] Heatmap绘图经验总结
答:
我们可以利用ggplotify包来实现,具体操作流程为:我们用上回利用iris
数据
集画组合小提琴图的
例子
,进一步组合heatmap:当然ggplot也可以画heatmap,这里不再阐述,对于上面几种绘图方案,我们只需选取一种最美观,最有效的方式来画heatmap即可。
如何在
R语言
中用循环语句求一列中每24个数的均值
答:
mean_24 <- function(x){ k=NULL for(i in 24:length(x)){k[i-23]=sum(x[seq(i-23,i)])/24} return(k)}
《
R语言
实战》自学笔记44-t检验
答:
个人理解的应用
实例
:检验两个玉米品种产量是否存在差异。 t.test(y ~ x, data) 其中的y是一个数值型变量,x是一个二分变量。 t.test(y1, y2) 其中的y1和y2为数值型向量(即各组的结果变量)。可选参数data的取值为一个包含了这些变量的矩阵或
数据
框。 t检验默认假定方差不...
初学者
R语言
:外部
数据
导入
答:
,")#因为CSV默认分隔符是逗号 save(b,file="b_input.Rdata)#把读出来的文件b存为
R语言
专用
数据
文件,以后就可以直接load(file="b_input.Rdata)打开 library(readxl)#加载包,无法加载就安装 a<-read_excel("123.xlsx")#注意要把数据文件放在你打开的R-project目录下,不然读取不到 ...
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