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  • R语言学习笔记之str函数

    万次阅读 2018-01-11 16:37:16
    str函数 即structure,紧凑的显示对象内部结构,即对象里有什么。 例如:当我们head数据的时候,若某列内容太多,则不会显示出来,而...当使用head函数时,显示内容如下: 而使用了str函数之后,显示如下所示:

    str函数

    即structure,紧凑的显示对象内部结构,即对象里有什么。

    例如:当我们head数据的时候,若某列内容太多,则不会显示出来,而用str函数,便可在窗口中逐行显示数据中列的内容。

    如下图,读取数据如下:


    当使用head函数时,显示内容如下:


    而使用了str函数之后,显示如下所示:


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  • 1.使用iris数据集 > iris_10 <- head(iris, n = 10) ## 自定义函数:如果x >= 5.0, z = y *10 > get_With_function <- function(x, y, z){ + if(x >= 5.0){ + z <...

    1.使用iris数据集

    > iris_10 <- head(iris, n = 10)
    ## 自定义函数:如果x >= 5.0, z = y *10
    > get_With_function <- function(x, y, z){
    +     if(x >= 5.0){
    +         z <- y * 10
    +     }
    +     c(zlie = z )
    + }
    

    2.保险起见,设定z列为0,可能也不需要

    > iris_10$z <- 0
    

    3.运用自定义函数,对data.frame的x行进行判断,对y列进行运算,赋值到z列

    4…注意Map的使用

    > iris_10$z <- with(
    +     iris_10,
    +     Map(
    +         get_With_function,
    +         iris_10$Sepal.Length,
    +         iris_10$Sepal.Width,
    +         z
    +     )
    +     )
    > iris_10
       Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
    1           5.1         3.5          1.4         0.2
    2           4.9         3.0          1.4         0.2
    3           4.7         3.2          1.3         0.2
    4           4.6         3.1          1.5         0.2
    5           5.0         3.6          1.4         0.2
    6           5.4         3.9          1.7         0.4
    7           4.6         3.4          1.4         0.3
    8           5.0         3.4          1.5         0.2
    9           4.4         2.9          1.4         0.2
    10          4.9         3.1          1.5         0.1
       Species  z
    1   setosa 35
    2   setosa  0
    3   setosa  0
    4   setosa  0
    5   setosa 36
    6   setosa 39
    7   setosa  0
    8   setosa 34
    9   setosa  0
    10  setosa  0
    
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  • R使用return(message("")) 例子: tt = function(dat){ # 判断如果数据的列数为3列,就退出,给出提示,如果是其它列,打印数据前六行。 if(dim(dat)[2] == 3){ return(message("错误,数据是三列")) }else{ ...

    R中使用return(message(""))

    例子:

    tt = function(dat){
      # 判断如果数据的列数为3列,就退出,给出提示,如果是其它列,打印数据前六行。
      if(dim(dat)[2] == 3){
        return(message("错误,数据是三列"))
      }else{
        head(dat)
      }
    }
    
    t1 = data.frame(ID=1:10,y1=rnorm(10),y2=rnorm(10))
    t2 = data.frame(ID=1:10,y1=rnorm(10),y2=rnorm(10),y3=rnorm(10))
    
    tt(t1)
    tt(t2)
    

    结果:

    > tt(t1)
    错误,数据是三列
    > tt(t2)
      ID           y1         y2         y3
    1  1  1.025571370  0.3317820 -0.6002596
    2  2 -0.284773007  1.0968390  2.1873330
    3  3 -1.220717712  0.4351815  1.5326106
    4  4  0.181303480 -0.3259316 -0.2357004
    5  5 -0.138891362  1.1488076 -1.0264209
    6  6  0.005764186  0.9935039 -0.7104066
    

    可以看出:

    • 数据为三列时,程序退出,给出提示
    • 数据为其它列时,程序运行,打印前六行
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  • 04.频率直方图绘制清除当前环境中的变量rm(list=ls())设置工作目录setwd("C:/Users/Dell/Desktop/R_Plots/04histogram/")hist函数绘制频率直方图# 使用内置mtcars数据集head(mtcars)## mpg cyl disp hp drat wt qsec...

    d600ceb8df12be68c05702f2576724bc.gif

    7b952347e8943471292ce820dd1b7bc2.gif

    03c655482f6a1a0156385e80764bfc71.gif

    04.频率直方图绘制


    清除当前环境中的变量

    rm(list=ls())

    设置工作目录

    setwd("C:/Users/Dell/Desktop/R_Plots/04histogram/")

    hist函数绘制频率直方图

    # 使用内置mtcars数据集
    head(mtcars)
    ## mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
    ## Mazda RX4 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
    ## Mazda RX4 Wag 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
    ## Datsun 710 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
    ## Hornet 4 Drive 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1
    ## Hornet Sportabout 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
    ## Valiant 18.1 6 225 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1

    head(mtcars$mpg)
    ## [1] 21.0 21.0 22.8 21.4 18.7 18.1

    # 基础hist函数绘制频率直方图
    hist(mtcars$mpg)

    b8b951cd85fb8a736d492a253825ae4a.png

    hist(mtcars$mpg, breaks = 10, col = "red",
    xlab = "Miles per Gallon")

    8cb1325274f46c4d7020cb4cc3899a72.png

    hist(mtcars$mpg, breaks = 10, col = "blue",
    freq = F, # 表示不按照频数绘图
    xlab = "Miles per Gallon")
    # 添加密度曲线
    lines(density(mtcars$mpg),col= "red",lwd=2)
    # 添加轴须线
    rug(jitter(mtcars$mpg))

    155152fad61bfe9b81643a75e3618407.png

    ggplot2包绘制直方图

    library(ggplot2)

    # 读取示例数据
    data "demo_histgram.txt")
    names(data) "length"
    head(data)
    ## length
    ## 1 62
    ## 2 134
    ## 3 290
    ## 4 316
    ## 5 98
    ## 6 129

    ggplot(data,aes(length,..density..)) + xlim(c(0,1000)) +
    geom_histogram(binwidth = 2, fill="red") +
    xlab("Insertion Size (bp)") +
    theme_bw()

    c4bc6991b53245d3d2246fa1643d378e.png

    # 使用diamonds内置数据集
    head(diamonds)
    ## # A tibble: 6 x 10
    ## carat cut color clarity depth table price x y z
    ## <dbl> <ord> <ord> <ord> <dbl> <dbl> <int> <dbl> <dbl> <dbl>
    ## 1 0.23 Ideal E SI2 61.5 55 326 3.95 3.98 2.43
    ## 2 0.21 Premium E SI1 59.8 61 326 3.89 3.84 2.31
    ## 3 0.23 Good E VS1 56.9 65 327 4.05 4.07 2.31
    ## 4 0.290 Premium I VS2 62.4 58 334 4.2 4.23 2.63
    ## 5 0.31 Good J SI2 63.3 58 335 4.34 4.35 2.75
    ## 6 0.24 Very Good J VVS2 62.8 57 336 3.94 3.96 2.48

    ggplot(diamonds, aes(carat)) +
    geom_histogram()

    1bae9131fd50bc5472b4f0fb3063380e.png

    # 设置bin的数目
    ggplot(diamonds, aes(carat)) +
    geom_histogram(bins = 200)

    50222b0da1536064134212de7ed63f7a.png

    # 设置bin的宽度
    ggplot(diamonds, aes(carat)) +
    geom_histogram(binwidth = 0.05)

    00281d4d712d99bbcd156f290e6caf29.png

    # 添加填充色
    ggplot(diamonds, aes(price, fill = cut)) +
    geom_histogram(binwidth = 500)

    115668939331484ed7733c96576abdb7.png

    # You can specify a function for calculating binwidth, which is
    # particularly useful when faceting along variables with
    # different ranges because the function will be called once per facet
    mtlong ## No id variables; using all as measure variables

    head(mtlong)
    ## variable value
    ## 1 mpg 21.0
    ## 2 mpg 21.0
    ## 3 mpg 22.8
    ## 4 mpg 21.4
    ## 5 mpg 18.7
    ## 6 mpg 18.1

    ggplot(mtlong, aes(value, fill=variable)) + facet_wrap(~variable, scales = 'free_x') +
    geom_histogram(binwidth = function(x) 2 * IQR(x) / (length(x)^(1/3)))

    de4f3cc32e5d999dde7f58e8853a70b4.png

    ggpubr包绘制直方图

    library(ggpubr)

    # Create some data format
    set.seed(1234)
    wdata = data.frame(
    sex = factor(rep(c("F", "M"), each=200)),
    weight = c(rnorm(200, 55), rnorm(200, 58)))
    head(wdata)
    ## sex weight
    ## 1 F 53.79293
    ## 2 F 55.27743
    ## 3 F 56.08444
    ## 4 F 52.65430
    ## 5 F 55.42912
    ## 6 F 55.50606

    # Basic density plot
    # Add mean line and marginal rug
    gghistogram(wdata, x = "weight",
    fill = "lightgray", # 设置填充色
    add = "mean", # 添加均值线
    rug = TRUE # 添加轴须线
    )

    9b8036672468ba63ddf244305610c66b.png

    # Change outline and fill colors by groups ("sex")
    # Use custom color palette
    gghistogram(wdata, x = "weight",
    add = "mean", rug = TRUE,
    color = "sex", fill = "sex",
    palette = c("#00AFBB", "#E7B800") # 设置画板颜色
    )

    b37018f0ae6fc64bd7d8d26d18de560e.png

    # Combine histogram and density plots
    gghistogram(wdata, x = "weight",
    add = "mean", rug = TRUE,
    fill = "sex", palette = c("#00AFBB", "#E7B800"),
    add_density = TRUE # 添加密度曲线
    )

    dc6109be662149706e1241a49fe4efb3.png

    sessionInfo()
    ## R version 3.6.0 (2019-04-26)
    ## Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)
    ## Running under: Windows 10 x64 (build 18363)
    ##
    ## Matrix products: default
    ##
    ## locale:
    ## [1] LC_COLLATE=Chinese (Simplified)_China.936
    ## [2] LC_CTYPE=Chinese (Simplified)_China.936
    ## [3] LC_MONETARY=Chinese (Simplified)_China.936
    ## [4] LC_NUMERIC=C
    ## [5] LC_TIME=Chinese (Simplified)_China.936
    ##
    ## attached base packages:
    ## [1] stats graphics grDevices utils datasets methods base
    ##
    ## other attached packages:
    ## [1] ggpubr_0.2.1 magrittr_1.5 ggplot2_3.2.0
    ##
    ## loaded via a namespace (and not attached):
    ## [1] Rcpp_1.0.1 plyr_1.8.4 pillar_1.4.2
    ## [4] compiler_3.6.0 tools_3.6.0 zeallot_0.1.0
    ## [7] digest_0.6.20 viridisLite_0.3.0 evaluate_0.14
    ## [10] tibble_2.1.3 gtable_0.3.0 pkgconfig_2.0.2
    ## [13] rlang_0.4.0 cli_1.1.0 yaml_2.2.0
    ## [16] xfun_0.8 withr_2.1.2 dplyr_0.8.3
    ## [19] stringr_1.4.0 knitr_1.23 vctrs_0.2.0
    ## [22] grid_3.6.0 tidyselect_0.2.5 glue_1.3.1
    ## [25] R6_2.4.0 fansi_0.4.0 rmarkdown_1.13
    ## [28] reshape2_1.4.3 purrr_0.3.2 scales_1.0.0
    ## [31] backports_1.1.4 htmltools_0.3.6 assertthat_0.2.1
    ## [34] colorspace_1.4-1 ggsignif_0.5.0 labeling_0.3
    ## [37] utf8_1.1.4 stringi_1.4.3 lazyeval_0.2.2
    ## [40] munsell_0.5.0 crayon_1.3.4

    b0bec1b27f1eb100efd4371ec2cd735a.png

    END

    5718b1384a5beaa8142a4e77aa6ace48.gif

    b0e0c58c3773dba325e19b607d44d135.png1fbc0034222531ca396405483d9d79cc.png▼更多精彩推荐,请关注我们▼6bc765a1e60dd714f45f933d5ddd3245.png把时间交给阅读38a58886468e2b7850d3af2f3543f5c1.png30b3d20e5cebbddb911d6f487f9b6498.gif您点的每个赞,我都认真当成了喜欢
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    \r\n \r\n \r\n \r\n \r\n \u8f6f\u4ef6\u9996\u9875\r\n \u8f6f\u4ef6\u4e0b\u8f7d\r\n \r\n \r\n \r\n \r\n \r\n \r\n \r\n \r\n \r\n \r\n \r\n \r\n \r\n \r\n \r\n \r\nwindow.changyan.api.config({\r\nappid:...
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空空如也

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r语言head函数使用