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【R】《R语言与数据挖掘》第三章上机记录
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时间:
2021-11-24 16:50
标题:
【R】《R语言与数据挖掘》第三章上机记录
【R】《R语言与数据挖掘》第三章上机记录
8 d5 S& U; {3 @2 N8 `9 L/ n$ K) k
书籍：《R语言与数据挖掘》
6 |, b1 h% l2 {$ ^/ j0 ?! b$ r" v5 p
#（1）查看数据集中CO2的变量名称，并将Treatment的名称更改为Treat
5 y5 [0 d: S0 l& N: X8 `: m% J- A
library(reshape)
) Z2 p1 v5 y8 o2 |
CO2
0 t3 C+ N0 @% c$ c" r7 H
CO2 <- rename(CO2,c(Treatment = "Treat"))
" s& F* i& p6 d p' X
1 P" L( Y9 R! T! g
#（2）检验CO2中是否存在缺失值，若有，检测缺失值的位置并删除含有缺失值的行
5 b% w+ A; m! Y: f2 V, Z/ j7 @' S
> anyNA(CO2)
% ?0 s& v6 X5 f& W0 J+ T
[1] FALSE
$ G c+ ?, ?- }1 B1 H
#检测所在行：complete.case(CO2) 删除：CO2[comeplete.case(CO2),]
+ P! X) C6 f! m1 P# C9 a5 ~
; \' |6 M( i3 w5 j/ h9 h
#(3)对变量utake按从小到大和从大到小排序，并对数据集CO2按照uptake排序（从大到小和从小到大）
$ J+ w6 }1 I9 a3 H3 A% t% O
#篇幅问题删除部分输出数据
7 g9 o: Y# d r% r0 d- k
> sort(CO2$uptake,decreasing = TRUE) #从大到小
3 t7 m2 V3 b: J" r8 \! Z$ k
[1] 45.5 44.3 43.9 42.9 42.4 42.1 41.8 41.4 41.4 40.6 40.3 39.7
7 v4 b% ? L c) B! D
[13] 39.6 39.2 38.9 38.8 38.7 38.6 38.1 37.5 37.2 37.1 35.5 35.4
; S% J9 l/ o" N P4 V# t
[25] 35.3 35.0 34.8 34.6 34.0 32.5 32.4 32.4 32.4 31.8 31.5 31.1
) x, a. _4 {& ]2 S& G8 p8 E
[37] 30.9 30.6 30.4 30.3 30.0 28.5 28.1 27.9 27.8 27.3 27.3 26.2
' x/ Z w+ U# N( |
[49] 25.8 24.1 22.2 22.0 21.9 21.0 19.9 19.5 19.4 19.2 18.9 18.9
) S( o% n. O" t3 p. c( D& O E2 c2 D
> sort(CO2$uptake,decreasing = FALSE)
5 ?& C# [4 j) ?
[1] 7.7 9.3 10.5 10.6 10.6 11.3 11.4 12.0 12.3 12.5 13.0 13.6
! v) S2 S' _0 }0 z/ Q
[13] 13.7 14.2 14.4 14.9 15.1 16.0 16.2 17.9 17.9 17.9 18.0 18.1
/ h7 b1 T7 e R" s. g
[25] 18.9 18.9 19.2 19.4 19.5 19.9 21.0 21.9 22.0 22.2 24.1 25.8
3 v& Z5 W8 z: X- l& |+ X3 C
[37] 26.2 27.3 27.3 27.8 27.9 28.1 28.5 30.0 30.3 30.4 30.6 30.9
( \* ~9 r7 t" F- t% u) v$ }
[49] 31.1 31.5 31.8 32.4 32.4 32.4 32.5 34.0 34.6 34.8 35.0 35.3
+ L6 _* _7 b9 k% t5 u; w
v0 r* Q( \' F/ W7 r# K
> CO2[order(CO2$uptake),]
$ w% I- |2 I* v% H
Plant Type Treat conc uptake
! B8 }# ]! P$ A* }6 x! L+ _9 m3 s
71 Mc2 Mississippi chilled 95 7.7
5 o Q K& b1 B, r
29 Qc2 Quebec chilled 95 9.3
( H9 P! Q6 o; p' J/ b+ s
64 Mc1 Mississippi chilled 95 10.5
: ]0 Y+ E; _3 J$ }: |0 V
43 Mn1 Mississippi nonchilled 95 10.6
0 K- }, B+ s) m0 P( H" e4 \
78 Mc3 Mississippi chilled 95 10.6
& H" } v7 T$ F- a, I* f* B I
57 Mn3 Mississippi nonchilled 95 11.3
; p! }" M N8 O" r
/ e# q: v2 x% K+ g. W: N- \8 S# [
> CO2[order(-CO2$uptake),]
8 s H# P' u B+ c2 \. ?8 ?9 T
Plant Type Treat conc uptake
2 x; e9 _3 s5 V+ v4 R
21 Qn3 Quebec nonchilled 1000 45.5
?8 l# g* U. |. ?4 g
14 Qn2 Quebec nonchilled 1000 44.3
v' u# B: N' I; n6 [* Y
20 Qn3 Quebec nonchilled 675 43.9
' o& y7 T9 o0 Y
19 Qn3 Quebec nonchilled 500 42.9
" R& m: j" l1 R, D, p& _
35 Qc2 Quebec chilled 1000 42.4
" E& `" H; w" [& s* e8 @7 ^
" O. h0 N: u# N6 R, t f
#（4）将CO2随机分成两组数据，第一组和第二组比例为6：4
! ^+ B* Z/ X4 K4 _
n <- sample(2,84,replace = TRUE,prob = c(0.6,0.4))
) [4 ^, M& y) v* K! M1 M: j' N |
(sample1 <- CO2[n == 1,])
/ ?' D. r. i+ Z
(sample2 <- CO2[n == 2,])
- T/ _" `: d$ b+ r! y/ N
$ k2 `+ L* ^6 ^$ d
#（5）应用tapply()函数，计算不同植物（Plant）对应的uptake的平均值
% ]9 b! U* x/ V: D
tapply(CO2$uptake,CO2$Plant,mean)
4 h- e- h5 X# x" x6 \/ G$ v! k
1 ]2 T% m6 L" W, _! W8 l
#（6）应用aggegate()函数，计算不同植物（Plant）、不同类型（Type）对应的uptake的平均值
; |1 B9 l" J6 I2 L' \* X$ W
aggregate(CO2$uptake,by = list(CO2$Plant,CO2$Type),FUN = mean)
5 K" X3 _5 P+ v( C
- z/ ]( n( R: W- [
#（7）应用lapply()函数，同时计算con和uptake的均值
) `, Z _* H: s9 ]) h
lapply(c(CO2$conc,CO2$uptake),mean)
. f4 Z2 b; L: r
& s( k5 b* J. w4 w0 w/ d' r% A
#（8）使用grep()函数，查找出植物名称（Plant）中含有”Qn“的行的位置，并将这些行储存于变量Plant_Qn中
8 d+ e6 }; d/ \
Plant_Qn <- grep("Qn",CO2$Plant,fixed = FALSE)
6 m( r" A* L3 L! F: `6 R: ?! ?
Plant_Qn
. b, P! ^( U- e; c$ N
" Q* }/ ]+ _, k* h
#（9）使用gsub()函数，将CO2中植物名称（Plant）中的字符串”Qn“改为”QN“
! I2 {7 d1 I1 v6 h
: g* o. t1 g, Z% h( x" v
0 z( o! w* ~1 \
#编写函数stat，函数同时计算均值、最大值、最小值、标准差、峰度、偏度
' [9 j6 ]; v6 ]1 A/ C
#生成自由度为2的t分布的一百个随机数t，并通过stat函数计算……
) P6 Z$ C) J- R. U$ ]( ^7 c3 E) U
gsub("[t]","t",CO2$Plant)
* h$ \5 g( E4 ^6 {
/ Y! X- g4 l9 L+ P) N2 k
library(fBasics)
8 `/ q7 t3 s5 ^' K# [! R1 A
stat <- function(x)
/ o: y# x* Y) a+ I4 ^7 u
{
! v. g3 s( ]( t6 l+ z6 O! N" O! v0 A
if(!is.numeric(x))
% g9 h5 V" S9 W& {4 {
{
6 _, y: x: c) ?9 j, j) v7 @2 h
stop("the input data must be numeric!\n")
5 Q4 P( Z6 c' r+ P
}
0 p" j4 a' q2 b: v9 S4 V
if(length(x) == 1)
4 @( N6 j7 F, J3 Z7 n! @* x3 b
{
" \4 \: a( l$ r
stop("can not compute sd for one number!\n")
) e2 o+ B- ]) O" p7 N0 V
}
9 P5 g5 X6 f- R4 }( C. _4 N V3 ]
max1 <- max(x)
7 t& x. D9 ^ X) F3 H7 i+ f
min1 <- min(x)
8 g2 T; p p0 P* L4 |% P
mean1 <- mean(x)
( |2 J& X6 a9 Y/ C* q/ w- y
skewness1 <- skewness(x)
) ~- C' G7 N3 R% h
kurtosis1 <- kurtosis(x)
* s) W! U9 j4 T1 E
answer <- c(max1,min1,mean1,skewness1,kurtosis1)
8 t$ l, d# i6 I- @. J
return(answer)
/ O8 V) t. |4 R B
}
* {# c6 |8 U$ m k$ G( e
! M# K- m: t. d7 w- P3 B6 p
t <- rt(100,2)
; y/ F3 s5 a0 h3 i
stat(t)
' m4 u3 P' p. H( h0 }! E9 Q
! y; y6 \; X- P" j! |
: ]+ ?; s. W; R; ?9 S6 Y7 k5 D
# f4 R$ ?2 }" T
+ B7 d3 q/ S# e( @% Z7 A$ a
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