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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
! a/ t/ l$ \$ y X
书籍：《R语言与数据挖掘》
% i' J* A; W6 x: }% K% s
#（1）查看数据集中CO2的变量名称，并将Treatment的名称更改为Treat
9 \) h# N/ u, ]; t$ ]; i
library(reshape)
$ j' B: Y1 `/ X# I8 \- w
CO2
# R4 ~6 N* V* v' n2 e
CO2 <- rename(CO2,c(Treatment = "Treat"))
1 A' V- w* Q4 O. ~# L& |6 n+ m
( P* S& a$ o1 p
#（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
g& m+ Q# m% h H
> anyNA(CO2)
2 @8 z4 B" o# n; F) X
[1] FALSE
: N J r. U2 W* ~5 k
#检测所在行：complete.case(CO2) 删除：CO2[comeplete.case(CO2),]
7 O4 p2 d6 N) W$ |# }" y
# V1 i' Z+ i0 r+ Q# @
#(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& B) j, g% Y( p* i
#篇幅问题删除部分输出数据
' [2 I D2 R5 q' t& S; O7 ^
> sort(CO2$uptake,decreasing = TRUE) #从大到小
: ] i; ^# L9 \7 R- [
[1] 45.5 44.3 43.9 42.9 42.4 42.1 41.8 41.4 41.4 40.6 40.3 39.7
) ^2 F- i4 t) h% W
[13] 39.6 39.2 38.9 38.8 38.7 38.6 38.1 37.5 37.2 37.1 35.5 35.4
, X4 R; t# |5 w
[25] 35.3 35.0 34.8 34.6 34.0 32.5 32.4 32.4 32.4 31.8 31.5 31.1
/ o5 J: a. ~5 g8 {. U3 v
[37] 30.9 30.6 30.4 30.3 30.0 28.5 28.1 27.9 27.8 27.3 27.3 26.2
1 X4 P; {; T6 k4 w
[49] 25.8 24.1 22.2 22.0 21.9 21.0 19.9 19.5 19.4 19.2 18.9 18.9
, M& E. k8 T4 `% T
> sort(CO2$uptake,decreasing = FALSE)
' A* @6 H0 |1 s0 E8 B
[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
# `5 G* I' O4 i3 G0 L, x* u
[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
( N! Q" f/ o' o2 [$ M
[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
, q- P' E& k1 a0 O; [
[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 K+ n9 [8 c. w% E- O/ n, b
[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
. D3 J( A+ }9 t5 T
# }2 s* _' A {/ c5 ^5 t
> CO2[order(CO2$uptake),]
* _6 I1 N7 A7 V0 F; M
Plant Type Treat conc uptake
# r- }8 E2 z* [, _/ ?& G9 q' H
71 Mc2 Mississippi chilled 95 7.7
6 t, |. y/ X; u" ^0 u2 k
29 Qc2 Quebec chilled 95 9.3
G' c) ~5 V; r* B0 I4 e& ~
64 Mc1 Mississippi chilled 95 10.5
- C* p& ^& Q, P+ ?+ e
43 Mn1 Mississippi nonchilled 95 10.6
0 ^, s8 g8 e7 x# M$ I
78 Mc3 Mississippi chilled 95 10.6
4 a) L2 k3 ~/ r/ K h/ _& j
57 Mn3 Mississippi nonchilled 95 11.3
# O1 [2 M# \; e" ? W7 E4 m4 ]2 R! j
( k& A6 [7 m2 C4 y
> CO2[order(-CO2$uptake),]
^3 w9 ]3 q* _3 S* @8 l. j( N
Plant Type Treat conc uptake
8 ^% c8 s6 C6 f( B
21 Qn3 Quebec nonchilled 1000 45.5
0 y! a; H, e3 Q k
14 Qn2 Quebec nonchilled 1000 44.3
9 _4 s9 G+ I- X0 V1 o9 W7 d
20 Qn3 Quebec nonchilled 675 43.9
4 O( \, x- K" O) `6 H4 t- i
19 Qn3 Quebec nonchilled 500 42.9
0 Z t* v, y3 w5 P* o
35 Qc2 Quebec chilled 1000 42.4
, w8 K) W6 A4 g* w4 T; Q4 ^6 @
) E. O8 A. a9 Q0 W" n
#（4）将CO2随机分成两组数据，第一组和第二组比例为6：4
3 t& F8 W, X: P* _
n <- sample(2,84,replace = TRUE,prob = c(0.6,0.4))
! Y6 h7 r- D' b4 V0 X- G. e, W" H
(sample1 <- CO2[n == 1,])
5 A- {' Q$ X7 ^4 \$ F& m
(sample2 <- CO2[n == 2,])
5 U" B. o# f I& o% m- y0 z
3 \9 Q# @' a; t9 I
#（5）应用tapply()函数，计算不同植物（Plant）对应的uptake的平均值
! ]' M. |- h- I ]; K; i
tapply(CO2$uptake,CO2$Plant,mean)
( o4 t+ u6 w0 h3 d/ i5 i
* E; C- z, @2 z+ u+ \
#（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 h! O8 P7 v% [) v) Q
aggregate(CO2$uptake,by = list(CO2$Plant,CO2$Type),FUN = mean)
/ S U4 R' W. B; R1 d: r' e6 N6 r
+ R- F2 |4 }4 x1 q9 _# F r: g
#（7）应用lapply()函数，同时计算con和uptake的均值
' d1 U& j }1 Y9 k' |' I" `) @) r
lapply(c(CO2$conc,CO2$uptake),mean)
' B/ ]/ o( A# c. R |
9 I, r2 q& Z. O/ k$ M) D2 X2 b
#（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
s8 \: {4 n4 }7 a+ E; J! e- n
Plant_Qn <- grep("Qn",CO2$Plant,fixed = FALSE)
' X! l1 t: \' W t
Plant_Qn
% a; S/ e+ q- T6 r: O
6 J5 B L7 i0 H0 w# w6 |
#（9）使用gsub()函数，将CO2中植物名称（Plant）中的字符串”Qn“改为”QN“
J* D7 Y# P! ?+ r6 o. O
7 \$ X6 {4 `- Q* `/ ^
* F+ Z) W. F9 x9 h
#编写函数stat，函数同时计算均值、最大值、最小值、标准差、峰度、偏度
! D8 E' D" ~* G$ p# f1 W
#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……
* M& l0 ^: {9 U2 S; V- [
gsub("[t]","t",CO2$Plant)
9 O' e) ?& q$ Z& i
7 \3 {5 a, y) z
library(fBasics)
0 I; b3 |# q8 w7 K% X/ T
stat <- function(x)
; a$ d4 ^3 n6 C. N, g$ G
{
R, G9 o' Y# _8 j8 p. \ `- t
if(!is.numeric(x))
7 C+ f& n7 o+ M1 `, m& b. a
{
# D% D# W5 `9 v; B
stop("the input data must be numeric!\n")
. K4 K4 H9 |( \% V
}
/ \- j# p' o% r
if(length(x) == 1)
' X2 X4 i, k/ q5 F: l7 Q
{
, n {5 Q* A% J' j; [ I s
stop("can not compute sd for one number!\n")
% C4 i& ]) e1 @& F8 P- \7 \ M, d
}
# I# j& v4 y' y9 K6 a9 ^% M- y1 M
max1 <- max(x)
! ]) E, u0 h/ _, u
min1 <- min(x)
7 z+ O- j( O) }$ U
mean1 <- mean(x)
7 k# o2 ]# ` y& g8 P. ]
skewness1 <- skewness(x)
) g" y+ P. l' F# @$ P/ o
kurtosis1 <- kurtosis(x)
! m1 [$ L# Q4 ^4 s! Q7 i6 [: p1 ]
answer <- c(max1,min1,mean1,skewness1,kurtosis1)
7 W: z5 P/ X( F z1 _) |3 I
return(answer)
1 Y) Q$ H% p% ]. g6 K% K
}
0 N$ ] a7 f: f$ W B0 g
$ T t; \$ F" |. E
t <- rt(100,2)
: r- |- k+ [2 @' b Q
stat(t)
/ O* F/ G {/ ^7 S: U
, Z* h8 u) ?' |3 x! H7 K8 }2 |) C4 H
H! }/ N5 F% k
% d, O3 V& C/ T N! D6 h
7 S) r. [+ Z$ c# W: r1 v
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