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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
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【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
- J8 e2 S% c% O6 G& ?7 r- U- ~
书籍：《R语言与数据挖掘》
. \+ H! i2 B* l7 C
#（1）查看数据集中CO2的变量名称，并将Treatment的名称更改为Treat
+ b/ {2 v6 `9 N0 u0 F" I$ T+ g% s; X
library(reshape)
. u7 e5 }* g& h; G& F2 t; H' H
CO2
6 y: G% ]3 ^ v) ]: J1 S$ Q) q
CO2 <- rename(CO2,c(Treatment = "Treat"))
4 t: @1 O4 @; N) i- h( t- R
( [' k1 X; \: q4 D% H/ w
#（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
, k$ m8 A# X; J: B, D+ p
> anyNA(CO2)
6 Q+ V9 z- N- w o
[1] FALSE
- z' ~+ e! V3 s A7 @) [! L R& `, `
#检测所在行：complete.case(CO2) 删除：CO2[comeplete.case(CO2),]
$ u$ d+ C9 V) a& Q- J: Y& a+ a8 p
+ d o3 u* C6 T# D4 {
#(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）
* g' P- A4 P, m3 Q
#篇幅问题删除部分输出数据
* x0 D8 v5 ^# m a* \
> sort(CO2$uptake,decreasing = TRUE) #从大到小
2 _' W. y* q5 ?# h7 n, J# x0 _
[1] 45.5 44.3 43.9 42.9 42.4 42.1 41.8 41.4 41.4 40.6 40.3 39.7
- _% O7 `* `, Q1 V3 |
[13] 39.6 39.2 38.9 38.8 38.7 38.6 38.1 37.5 37.2 37.1 35.5 35.4
+ A r2 ^. H$ a6 L0 Y
[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
! q+ o y$ K, Z* P& v$ D7 b' ?% O, O
[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
0 u4 N" |9 d( |( r+ A
[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
6 }0 { j! S# @# u5 \! Y: V9 q
> sort(CO2$uptake,decreasing = FALSE)
1 \9 u D; g% T) |4 O1 f* m/ S
[1] 7.7 9.3 10.5 10.6 10.6 11.3 11.4 12.0 12.3 12.5 13.0 13.6
* T9 V- v& j9 b. e! B% I
[13] 13.7 14.2 14.4 14.9 15.1 16.0 16.2 17.9 17.9 17.9 18.0 18.1
) J* g. z) r" G \% ^
[25] 18.9 18.9 19.2 19.4 19.5 19.9 21.0 21.9 22.0 22.2 24.1 25.8
9 L' D) x3 Q, s, P. L6 v2 f A
[37] 26.2 27.3 27.3 27.8 27.9 28.1 28.5 30.0 30.3 30.4 30.6 30.9
1 S6 Z U" l5 O5 e& e( p: ^% F$ r! g
[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
9 O8 a) x; A( ^, e0 C N
. w3 U, }2 v! i- i; y
> CO2[order(CO2$uptake),]
- P( |, B# I+ t
Plant Type Treat conc uptake
& K" I/ R: m4 x
71 Mc2 Mississippi chilled 95 7.7
' E& L7 p2 z; ~: a% Q7 q
29 Qc2 Quebec chilled 95 9.3
( g) D- {3 h* s8 q6 f
64 Mc1 Mississippi chilled 95 10.5
# @7 x% g. ~1 ?- X# I2 z' Q
43 Mn1 Mississippi nonchilled 95 10.6
) T4 X+ ?% J& m# V, C1 v' l) g8 M
78 Mc3 Mississippi chilled 95 10.6
- Y+ d, E7 i5 f
57 Mn3 Mississippi nonchilled 95 11.3
6 E% i l0 g5 M/ y5 w; z' ^0 k7 M
/ \0 ?/ ^- s0 p) y& W
> CO2[order(-CO2$uptake),]
; G) r* \+ d* n
Plant Type Treat conc uptake
2 }5 c9 P4 ], L/ R( E; N' `3 H- Y
21 Qn3 Quebec nonchilled 1000 45.5
* H, r) Q( E; R3 n5 b5 d
14 Qn2 Quebec nonchilled 1000 44.3
5 i8 ]3 V5 N# S: M- L9 u1 h
20 Qn3 Quebec nonchilled 675 43.9
" X: {: x4 V$ O6 |: h( T
19 Qn3 Quebec nonchilled 500 42.9
R8 G+ r8 T( K3 h4 ]
35 Qc2 Quebec chilled 1000 42.4
# s9 X+ L5 n. S4 U0 M0 C
4 o( k% W+ x" _! j# T' i1 `
#（4）将CO2随机分成两组数据，第一组和第二组比例为6：4
) ]. q/ X0 z$ ^" F) U- B
n <- sample(2,84,replace = TRUE,prob = c(0.6,0.4))
/ ], D9 v* ~: d+ A/ H% X
(sample1 <- CO2[n == 1,])
S- d3 a" s* l7 g
(sample2 <- CO2[n == 2,])
J# i0 J( x6 M
l4 p" H+ w3 C G
#（5）应用tapply()函数，计算不同植物（Plant）对应的uptake的平均值
' D% P5 c6 ^( ]. y4 N- O1 ]
tapply(CO2$uptake,CO2$Plant,mean)
9 T% p6 A% e) n; S
) l" {$ K& v, S: f2 A
#（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
2 ]8 l$ N( v5 a
aggregate(CO2$uptake,by = list(CO2$Plant,CO2$Type),FUN = mean)
, U. Q' P! I( \# B
& q' O0 `" E7 x( |! X6 w6 A
#（7）应用lapply()函数，同时计算con和uptake的均值
: S* W: |: b, u0 l3 h
lapply(c(CO2$conc,CO2$uptake),mean)
) R. @+ `2 {: z* s+ o
& j5 H9 X9 l4 ]0 P( }
#（8）使用grep()函数，查找出植物名称（Plant）中含有”Qn“的行的位置，并将这些行储存于变量Plant_Qn中
3 ]. _3 n3 R) e1 a* X |8 {
Plant_Qn <- grep("Qn",CO2$Plant,fixed = FALSE)
2 @. S% q, ]7 |) D: ^) t
Plant_Qn
+ i9 q& S/ a* c4 ^- k9 z. q+ z
9 J. f/ ^ i1 x2 Z% s
#（9）使用gsub()函数，将CO2中植物名称（Plant）中的字符串”Qn“改为”QN“
7 P4 \5 G2 ]2 W( |6 W
7 G/ N- j5 {" b, ^& X
' [6 ~( j4 a3 C! V
#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
! J/ K* E R. \
#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……
* N) F7 `/ C/ J1 U0 l* }2 D
gsub("[t]","t",CO2$Plant)
1 Q, ^; w7 U" @/ ~+ u
: J7 m3 M4 b# W: \( o
library(fBasics)
' s( \. Y9 @. L6 q& s& Y: o
stat <- function(x)
5 c- @" U u D' J4 Q, ]" A! z
{
0 K* g f, o, A1 E* S$ u
if(!is.numeric(x))
' n9 V; m' _; ?* K& O) |1 Q
{
' Y2 {$ z. G8 U5 w; e, U0 }( c
stop("the input data must be numeric!\n")
& |/ z* Y- D4 g B7 Z% X
}
4 x& o; ]5 N8 a! H4 g9 U
if(length(x) == 1)
* A3 |) X1 a# \0 C- C
{
! f' e. P# U7 ~! C+ z' y: i7 x+ _2 S
stop("can not compute sd for one number!\n")
7 X! R& o/ `$ t9 O1 U
}
; G' e, _1 e% Q" E0 K5 \
max1 <- max(x)
0 v* `! d% {" `
min1 <- min(x)
: U8 Z( i+ j T) T, Z+ E
mean1 <- mean(x)
1 `7 L, ^3 K/ e4 R z; m: Q
skewness1 <- skewness(x)
1 N1 V+ }% O i( _' d* b$ _" e
kurtosis1 <- kurtosis(x)
9 u U& E; U, H- r' D# e. f1 D
answer <- c(max1,min1,mean1,skewness1,kurtosis1)
& N- G! R, }# G4 G% |1 X% G
return(answer)
8 S+ y9 S2 O9 p% B! `
}
8 U) V/ a: y* y' Y9 Y' b
) y6 Q, y8 W% {1 U' z+ l
t <- rt(100,2)
; f4 W3 Q, O! b( G4 l6 u
stat(t)
# t5 L2 {5 I. I% W9 H: T; X
& j0 s7 T4 Y" T
2 g4 X5 k8 k* [/ s
$ o2 [- e3 ?& c) U7 r
1 t9 u/ v$ l7 f0 a* F7 h( w
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