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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
v" p3 {0 b& e' U' V3 t4 |
书籍：《R语言与数据挖掘》
: P# ?5 C$ N" u; w+ m& g
#（1）查看数据集中CO2的变量名称，并将Treatment的名称更改为Treat
$ {# U' |. }( v! F) k
library(reshape)
+ `$ C: r8 Y) k, R' c ^+ r- V$ B
CO2
, f7 R) e6 X& n' ]5 m9 z6 z, ?
CO2 <- rename(CO2,c(Treatment = "Treat"))
1 J8 X5 G" }- f+ S+ m; a! z% |
" w3 |6 e! q" }) o1 m" @: m a: ?$ n
#（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
* _/ Z/ ?7 l% D; O T
> anyNA(CO2)
. o5 L7 ~) V0 |& N9 T3 \* L
[1] FALSE
6 `: E6 W8 e+ `/ a. I' |/ V
#检测所在行：complete.case(CO2) 删除：CO2[comeplete.case(CO2),]
( R6 H- x% Y9 y/ T$ ^
m m7 z; `. q, N' \
#(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）
$ X! \8 }) _2 T: U( I% _
#篇幅问题删除部分输出数据
5 m2 ]5 z/ d( e2 s
> sort(CO2$uptake,decreasing = TRUE) #从大到小
+ O, t3 [4 l: p7 |6 ~
[1] 45.5 44.3 43.9 42.9 42.4 42.1 41.8 41.4 41.4 40.6 40.3 39.7
) r* @5 d. {9 [2 r) n! Q3 y
[13] 39.6 39.2 38.9 38.8 38.7 38.6 38.1 37.5 37.2 37.1 35.5 35.4
) _/ i8 {( g3 f$ Q. W% }; i' k4 t4 ^
[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
' f1 i+ [% A- U' |7 q
[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
/ y) `! n$ U2 o5 a- E
[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 X4 H. t \) ~ X) {4 F* i
> sort(CO2$uptake,decreasing = FALSE)
* V5 J8 K! _; P( Y) r$ [
[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
0 @. V6 u% a! a) v; s
[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
% Y: S0 k$ I6 V
[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
6 `' h+ ^0 B- K3 l, O% 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
" t% D9 ]- ~( F) n
[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
. Q3 B9 H; Y, B! V' C4 A+ Z% s
* ^* H5 L6 W% V( K. s% z' O
> CO2[order(CO2$uptake),]
5 Y0 S" m3 x6 s" W# p
Plant Type Treat conc uptake
7 v' b" ]! d# u3 Z; P) n* |
71 Mc2 Mississippi chilled 95 7.7
: e9 U: [4 ]4 T! ^) U
29 Qc2 Quebec chilled 95 9.3
1 i. x& N, ^( ?
64 Mc1 Mississippi chilled 95 10.5
- E* y3 y4 X$ _8 ?
43 Mn1 Mississippi nonchilled 95 10.6
9 |+ [- j# K/ f
78 Mc3 Mississippi chilled 95 10.6
) \3 v+ `4 K' R+ c+ k1 O( M i* ~
57 Mn3 Mississippi nonchilled 95 11.3
, Y y0 W/ T, a* z! U( Y
8 h7 r2 l1 m. @0 Q# Y0 T4 [
> CO2[order(-CO2$uptake),]
+ f: ] y6 R7 v1 z2 s/ ^
Plant Type Treat conc uptake
* T5 t, t% {, D/ j0 y
21 Qn3 Quebec nonchilled 1000 45.5
- B; m! O/ i ^! [# w* W
14 Qn2 Quebec nonchilled 1000 44.3
; E, m* K5 v2 H" B
20 Qn3 Quebec nonchilled 675 43.9
! h: _7 c) i$ _0 e) R
19 Qn3 Quebec nonchilled 500 42.9
+ k, E8 W! c r) E, t0 b
35 Qc2 Quebec chilled 1000 42.4
" h9 c; I: @# E' ]' ]
) H; Q1 \7 t" g1 i. \
#（4）将CO2随机分成两组数据，第一组和第二组比例为6：4
5 y, o2 g8 N- ^
n <- sample(2,84,replace = TRUE,prob = c(0.6,0.4))
: \* D1 I2 @2 i8 ~ @, s$ J
(sample1 <- CO2[n == 1,])
+ k$ D1 Y( G- N; i+ g: D
(sample2 <- CO2[n == 2,])
6 c" P8 G1 Y) n0 Z
7 t3 h$ }' W' ^
#（5）应用tapply()函数，计算不同植物（Plant）对应的uptake的平均值
5 n8 T8 l1 ]# j' A. d! v
tapply(CO2$uptake,CO2$Plant,mean)
0 O0 w5 b- F/ V
0 N+ ] u2 T' D: z! ~# Z, 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
) o* A( H" d6 c* ~; L% r
aggregate(CO2$uptake,by = list(CO2$Plant,CO2$Type),FUN = mean)
" _2 k( o' i% L; P+ Q
X6 ?7 [) S5 u& H1 u+ h
#（7）应用lapply()函数，同时计算con和uptake的均值
1 ?( V% R6 n; E
lapply(c(CO2$conc,CO2$uptake),mean)
( p/ j6 y" J8 H7 E4 I
2 \# c1 a l4 _- E5 }
#（8）使用grep()函数，查找出植物名称（Plant）中含有”Qn“的行的位置，并将这些行储存于变量Plant_Qn中
% Y6 H0 I2 x9 r ?0 U1 e e7 `, t
Plant_Qn <- grep("Qn",CO2$Plant,fixed = FALSE)
3 K' ]& M7 `8 a
Plant_Qn
, M: S) h/ C4 L$ C/ z
' B/ o- E2 V, m3 t; v' _
#（9）使用gsub()函数，将CO2中植物名称（Plant）中的字符串”Qn“改为”QN“
5 T5 m; h( L; K8 d
% B B7 F( L3 }, W
9 ~# C2 i' h4 z l& R
#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
1 W" b- H6 h+ p9 z4 u" E
#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……
5 [6 q% H" w5 w; l$ V- s
gsub("[t]","t",CO2$Plant)
$ ?6 \* v; l( O3 v3 W
7 |$ _/ t$ g6 U; Y( F) `2 ?
library(fBasics)
9 B% }, n% r. [$ L% U/ h
stat <- function(x)
8 n* m0 }8 }0 o" v; d4 N
{
$ I. U+ N+ ~' s2 @' t$ o
if(!is.numeric(x))
2 o8 g2 i: D- V8 _1 x3 S
{
9 v) Q* O4 l+ _0 Z" R* Y
stop("the input data must be numeric!\n")
; _! H; ?5 `) v( I! X2 ]: J
}
5 k9 _, |$ l9 k% j) Y* j
if(length(x) == 1)
1 Y$ R& n/ o3 i* N
{
; ~6 v# C, R7 _0 _
stop("can not compute sd for one number!\n")
6 k1 W7 c' q5 C' l2 x- Z
}
* g: T1 s( u) r4 G d. {( Z
max1 <- max(x)
) Z( \- m# j# C$ p
min1 <- min(x)
! D7 M, V5 y' A3 T1 u
mean1 <- mean(x)
8 L3 ]( q# Q6 s/ ~7 Z
skewness1 <- skewness(x)
3 D: J# D$ f( \$ S# a! c' q6 w
kurtosis1 <- kurtosis(x)
2 j7 e7 g. q" s& P9 M1 {/ B
answer <- c(max1,min1,mean1,skewness1,kurtosis1)
# }8 } N( l+ v+ G. i% g6 z7 c
return(answer)
) [/ { {, X3 ?' b. l
}
2 {/ q3 P( \' }* `( X
' `9 F$ g8 L8 ~% e
t <- rt(100,2)
. F1 d2 J. @- K8 o1 X5 `, P
stat(t)
* t3 j8 q9 X: W3 d3 [# C% d* J/ O
* V% B% S; T; f( u+ Y
" U6 O( r. k( f' ?! i v
' V! v- C3 @9 N% y* z8 w; ~% r. c) J
5 |- b7 k4 Q' r
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