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  • R语言par函数

    2018-01-26 10:37:55
    R语言常见par函数归纳 方便R语言入门 适合R语言新手指导
  • R语言常用函数

    2013-12-15 14:33:29
    R语言常用函数列表,帮助快速查询 R语言常用函数
  • R语言内部没有符号函数和取正部函数可以用。这里使用自编函数实现了R语言的符号函数和取正部函数。(可以向量化运算) 版权声明:代码下载只能自己学习使用,切勿用于商业用途,违者必究。
  • R语言常用函数.doc

    2020-06-22 21:14:34
    R语言常用函数.doc
  • R语言泛型函数

    2019-04-12 18:30:33
    在日常数据处理中,我们可能会有这样的情况:即使函数的帮助文档, 仍然不能很好的使用这个函数。或者我们仅仅是对这个函数如何实现这样的复杂 功能感到好奇。这时候就需要查看这个函数的源代码。本文档包含了...
  • R语言 函数R语言聚合函数总结

    千次阅读 2017-06-13 09:58:00
    > rm(list=ls()) ...> # 聚合函数学习 > data(iris) > ##tapply 分组求和 > (aa(iris$Sepal.Length,iris$Species,sum)) setosa versicolor virginica 250.3 296.8 329.4 > > ##rowsum 分组求和
    > rm(list=ls())
    > 
    > 
    > # 聚合函数学习
    > data(iris)
    > ##tapply 分组求和
    > (aa<-tapply(iris$Sepal.Length,iris$Species,sum))
        setosa versicolor  virginica 
         250.3      296.8      329.4 
    > 
    > ##rowsum  分组求和
    > (bb<-rowsum(iris[,c(1,2,3,4)],group=iris$Species))
               Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
    setosa            250.3       171.4         73.1        12.3
    versicolor        296.8       138.5        213.0        66.3
    virginica         329.4       148.7        277.6       101.3
    > 
    > 
    > ##aggregate 分组求和
    > 
    > (cc<-aggregate(iris[,c(1,2,3,4)],by=list(iris[,5]),sum))
         Group.1 Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
    1     setosa        250.3       171.4         73.1        12.3
    2 versicolor        296.8       138.5        213.0        66.3
    3  virginica        329.4       148.7        277.6       101.3
    > 
    > 
    > ##tabulate  计数
    > (dd<-tabulate(iris$Species))
    [1] 50 50 50
    > 
    > ## table  计数
    > (ee<-table(iris$Species))
    
        setosa versicolor  virginica 
            50         50         50 
    > 
    > 
    > ## xtabls 计数
    > (ff<-xtabs(~Species,iris))
    Species
        setosa versicolor  virginica 
            50         50         50 
    > 
    > 
    > 
    > 
    > ##查找是否有重复项
    > a101<-c(1,2,3,3,4,5,6,7)
    > (a102<-duplicated(a101))
    [1] FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
    > 
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  • R语言常用函数速查手册,进入文档按ctrl + F 即可速查R语言函数功能!!
  • R语言paste函数

    万次阅读 2016-06-30 17:54:10
    R语言paste函数,把向量转换成字符并连接。
    paste {base}R Documentation

    Concatenate Strings

    Description

    Concatenate vectors after converting to character. 向量转换成字符并连接

    Usage

    paste (..., sep = " ", collapse = NULL)
    paste0(..., collapse = NULL)
    

    Arguments

    ...

    一个或多个R对象,转出字符串向量.

    sep

    分割组的字符串

    collapse

    可选的字符串分割结果串


    Example

     paste(1:12, c("st", "nd", "rd", rep("th", 9)))
     [1] "1 st"  "2 nd"  "3 rd"  "4 th"  "5 th"  "6 th"  "7 th"  "8 th"  "9 th"  "10 th" "11 th" "12 th"

    > paste(1:12, c("st", "nd", "rd", rep("th", 9)),sep = "",collapse = ",")
    [1] "1st,2nd,3rd,4th,5th,6th,7th,8th,9th,10th,11th,12th"

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  • R语言打印函数,print函数和cat函数实战 目录 R语言print函数和cat函数实战 #基本语法 #print()函数和cat()函数对比 # 使用print函数返回dataframe #使用print函数控制输出的形式 #基本语法 print...

    R语言打印函数,print函数和cat函数实战

    目录

    R语言print函数和cat函数实战

    #基本语法

    # print()函数和cat()函数对比

    展开全文
  • R语言table函数

    万次阅读 2016-06-30 17:57:33
    R语言table函数及其详解

    The R Function of the Day series will focus on describing inplain language how certain R functions work, focusing on simple examples that you can apply to gain insight into your own data.

    Today, I will discuss the table function.

    What situation is table useful in?

    The table function is a very basic, but essential, function to master while performing interactive data analyses. It simply creates tabular results of categorical variables. However, when combined with the powers of logical expressions in R, you can gain even more insights into your data, including identifying potential problems.

    Example 1

    We want to know how many subjects are enrolled at each center in a clinical trial.

    Example 2

    We want to know how many subjects are under the age of 60 in a clinical trial.

    Example 3

    Which center has the most subjects with a missing value for age in the clinical trial?

    How do I use table?

    The table function simply needs an object that can be interpreted as a categorical variable (called a “factor” in R).

    > ## generate data for medical example
    > clinical.trial <-
        data.frame(patient = 1:100,
                   age = rnorm(100, mean = 60, sd = 6),
                   treatment = gl(2, 50,
                     labels = c("Treatment", "Control")),
                   center = sample(paste("Center", LETTERS[1:5]), 100, replace = TRUE))
    > ## set some ages to NA (missing)
    > is.na(clinical.trial$age) <- sample(1:100, 20)
    > summary(clinical.trial)
        patient            age            treatment       center
     Min.   :  1.00   Min.   :46.61   Treatment:50   Center A:22
     1st Qu.: 25.75   1st Qu.:56.19   Control  :50   Center B:10
     Median : 50.50   Median :60.59                  Center C:28
     Mean   : 50.50   Mean   :60.57                  Center D:23
     3rd Qu.: 75.25   3rd Qu.:64.84                  Center E:17
     Max.   :100.00   Max.   :77.83
                      NA's   :20.00                                
    

    Example 1 is the most trivial. We want to know how many subjects are enrolled at each center, so simply pass in the variable “center” to the table function.

    > ## a simple example of a table call
    > table(clinical.trial$center)
    Center A Center B Center C Center D Center E
          22       10       28       23       17  
    

    For example 2, we need to create a logical vector indicating whether or not a patient is under 60 or not. We can then pass that into the table function. Also, since there are missing ages, we might be interested in seeing those in the table also. It is shown both ways by setting the “useNA” argument totable.

    > ## a logical vector is created and passed into table
    > table(clinical.trial$age < 60)
    FALSE  TRUE
       41    39
    > ## the useNA argument shows the missing values, too
    > table(clinical.trial$age < 60, useNA = "always")
    FALSE  TRUE  <NA>
       41    39    20  
    

    Example 3, finding the center that has the most missing values for age, sounds the trickiest, but is once again an extremely simple task with the table function. You just need to know that the is.na function returns a logical vector that indicates whether an observation is missing or not.

    > ## the table of missing age by center
    > table(clinical.trial$center, is.na(clinical.trial$age))
               FALSE TRUE
      Center A    16    6
      Center B     8    2
      Center C    23    5
      Center D    20    3
      Center E    13    4
    > ## centers with most missing ages listed in order
    > ## highest to lowest
    > sort(table(clinical.trial$center, is.na(clinical.trial$age))[, 2],
           decreasing = TRUE)
    Center A Center C Center E Center D Center B
           6        5        4        3        2  
    

    Summary of table

    Although table is an extremely simple function, its use should not be avoided when exploring a dataset. These examples have shown you how to use table on variables in a dataset, and on variables created from a logical expression in R. The “useNA” argument was also introduced.

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