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    2015-10-29 23:05:53
    R语言数据分析
  • R语言 数据分析

    2011-09-28 17:27:37
    pdf R语言使用 数据分析
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  • R语言数据分析入门

    千人学习 2016-05-13 16:53:58
    R语言是一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。它具有丰富的数据类型、...本课程主要以R语言为基础,共分R语言的介绍及基础语法、读写数据、数据整理入门、数据可视化四个主题,帮助初学者入门数据分析
  • R语言数据分析与数据挖掘实战随书代码
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    R语言数据分析入门(持续更新)

    这篇文章会持续更新使用R的基本操作、基本函数与可用资源。

    文件导入

    想要进行数据分析,首先要进行数据的输入。目前来看,常用的数据导入格式为.csv格式(通常的excel可另存为csv格式),通常会用上read.csv函数,其详细使用方式我们可以通过在程序中执行 ?read.csv 来确定。这里我们简要了解一下其基础构成。函数结构与说明如下:

    read.csv(file, header = TRUE, sep = ",", quote = "\"", dec = ".", fill = TRUE, comment.char = "", ...)
    
    1. file 处可以使用文件的绝对位置如: C://Users//Administrator//Desktop//kpdata.csv 。需要注意的是,文件分级符号应从“\”改为“//”。同时,我们也可以使用相对位置,即该文件相对于当前目录的位置。当前文件目录可以通过getwd()函数查看。
    2. header 的值用于判断文件第一行是否为每一列的标题。如果是,应赋值为TRUE

    譬如我们想要导入kpdata.csv这个文件,我们可以这样输入并验证:

    > D <- read.csv("C://Users//Administrator//Desktop//kpdata.csv", head = TRUE)
    > head(D)
          date    data
    1 20110101 1798726
    2 20110102 1996811
    3 20110103 2163881
    4 20110104 2315822
    5 20110105 2255915
    6 20110106 2203165
    

    这样我们就得到了包含kpdata.csv文件内容的变量D

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  • R语言数据分析过程

    2017-11-28 14:17:00
    R语言数据分析前期:预处理过程,供自己查阅,欢迎大家指正。 利用R语言导入数据: taobao<-read.csv("taobao.csv",stringsAsFactors = F) 我最常用到就是read.csv,其中stringsAsFactors=F很重要,不可缺少...

    R语言数据分析前期:预处理过程,供自己查阅,欢迎大家指正。

     

    利用R语言导入数据

    taobao<-read.csv("taobao.csv",stringsAsFactors = F)

    我最常用到就是read.csv,其中stringsAsFactors=F很重要,不可缺少,否则会大大降低读入效率。

    除此外还有read.table,他们分割符不同。

    read.table(file(读入的数据名,不在默认路径下的要添加工作路径,注意使用双引号),

      header = FALSE(是否将第一行作为每一列的标题),

      sep = ""(分割符是什么,table默认“空”,csv默认“,”),
      row.names(行名称), col.names(列名称),

       as.is = !stringsAsFactors,

      na.strings = "NA", colClasses = NA, nrows = -1,

      skip = 0, check.names = TRUE, fill = !blank.lines.skip,
      strip.white = FALSE, blank.lines.skip = TRUE,
      comment.char = "#",
      allowEscapes = FALSE, flush = FALSE,
      stringsAsFactors = default.stringsAsFactors(),
      fileEncoding = "", encoding = "unknown", text, skipNul = FALSE)


    导入之后对数据以窗口形式进行查看:

    View(taobao)

    对导入的表格进行一个基本的统计:

    summary(taobao)

     

     将数据中无用的字段删除:

    taobao1<-taobao[c("买家应付货款","买家应付邮费","买家支付积分"
    ,"总金额","返点积分","买家实际支付金额"
    ,"买家实际支付积分","买家留言字数"
    ,"收货地址","运送方式","订单创建时间"
    ,"订单付款时间","宝贝标题","订单备注"
    ,"宝贝种类","物流公司","宝贝总数量")]

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/mianbizhe/p/7909610.html

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  • 针对这个问题,我们录制了16个课时,长的400分钟的R语言数据分析和画图基础讲解课程。可以反复练习,永久有效,提供全套的demo数据和资料。十六个课时,400分钟提供demo数据和代码3月开工大促,本课程仅售499元,领...

    感谢大家一路来对生信人的支持,春节档我们推出了一系列的分析套路讲解,大家普遍反应一个问题,就是R语言编程的基础比较差,R语言的代码难以看懂。针对这个问题,我们录制了16个课时,长的400分钟的R语言数据分析和画图基础讲解课程。可以反复练习,永久有效,提供全套的demo数据和资料。

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    demo数据和资料以及发票事宜

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    视频培训目录

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    软件下载、安装及基础功能

    R的数据对象和数据操作(1)

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    R的常用函数

    R的基础编程

    R语言绘图基本概念

    R语言基础绘图(1)——plot函数使用

    R语言基础绘图(2)——条形图、箱线图、直方图

    R语言基础绘图(3)小提琴图抖点图、韦恩图、热图

    R语言ggplot2绘图(1)

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