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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
- w9 o$ Q0 Z5 \; g
书籍：《R语言与数据挖掘》
7 s% E4 Z! H$ T# P$ D
#（1）查看数据集中CO2的变量名称，并将Treatment的名称更改为Treat
. p$ {# N$ h" K" o2 e( B* ?/ l% I
library(reshape)
D I& f* {# G! B
CO2
+ i; o9 p# a/ m; i8 R# I/ V
CO2 <- rename(CO2,c(Treatment = "Treat"))
6 f. i* c5 O- r, E* W9 m
4 |; i/ \4 u b
#（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 h b W. J) X" M
> anyNA(CO2)
# g$ d# y6 b& [, a& u* `6 g
[1] FALSE
. x r9 `( N" W8 T c
#检测所在行：complete.case(CO2) 删除：CO2[comeplete.case(CO2),]
, q4 I- L, f; j p5 e' Y- s
9 O. a9 v8 Q2 G1 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）
2 T; o0 U4 X) @" o
#篇幅问题删除部分输出数据
! t: h1 b2 G6 i, u. O* ^4 o
> sort(CO2$uptake,decreasing = TRUE) #从大到小
( Z/ l# R! V: P+ d( U+ J: M& W
[1] 45.5 44.3 43.9 42.9 42.4 42.1 41.8 41.4 41.4 40.6 40.3 39.7
: {' q; h, ~" v' I/ \
[13] 39.6 39.2 38.9 38.8 38.7 38.6 38.1 37.5 37.2 37.1 35.5 35.4
3 n) y6 X( q) {
[25] 35.3 35.0 34.8 34.6 34.0 32.5 32.4 32.4 32.4 31.8 31.5 31.1
0 Y+ I6 |0 O7 }* Y. u
[37] 30.9 30.6 30.4 30.3 30.0 28.5 28.1 27.9 27.8 27.3 27.3 26.2
& l" {7 v: {6 a6 W$ F1 e+ Z# V4 ]
[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
& P+ I# z6 M: Q* M
> sort(CO2$uptake,decreasing = FALSE)
! n3 h2 r& x/ C, k$ j' C
[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
+ U' s' R5 r8 i1 i( w
[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
& z0 p# L$ P! t
[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
& ?" j" U8 _* t3 t$ x
[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
; R( b% P$ e4 E
[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
# g3 h" J% }$ I7 i. N0 G) k1 Z
$ H) T4 R' l- B& O
> CO2[order(CO2$uptake),]
0 z) ]: A! O+ F) | {
Plant Type Treat conc uptake
1 r4 W/ `/ Z C' ]
71 Mc2 Mississippi chilled 95 7.7
$ _- _, R" g/ | f
29 Qc2 Quebec chilled 95 9.3
7 ]6 Z3 L" Z. ]2 _( d' X+ o
64 Mc1 Mississippi chilled 95 10.5
W g0 q3 P9 \' _
43 Mn1 Mississippi nonchilled 95 10.6
" D% L' b8 A+ y. T# K( w
78 Mc3 Mississippi chilled 95 10.6
9 p& D5 @ C$ w6 g% {" g+ t
57 Mn3 Mississippi nonchilled 95 11.3
4 r) n$ \ B) i
. d; D L0 F' z. Q0 ^3 A; d7 h* H( p
> CO2[order(-CO2$uptake),]
' E u+ P; s, t. x/ H7 ?0 g" ?
Plant Type Treat conc uptake
* ?2 h, t2 W9 j/ u; s; y- Q
21 Qn3 Quebec nonchilled 1000 45.5
9 p3 H% ]! Q* G) b( \' _. }
14 Qn2 Quebec nonchilled 1000 44.3
( ^, p* O1 b. U5 S
20 Qn3 Quebec nonchilled 675 43.9
$ c: i: r: F4 h
19 Qn3 Quebec nonchilled 500 42.9
5 e, `; M; {3 l
35 Qc2 Quebec chilled 1000 42.4
+ A1 {$ A6 @: f8 C4 s
: a1 X/ Q& ?7 @" y
#（4）将CO2随机分成两组数据，第一组和第二组比例为6：4
2 Q9 [: a. Y2 V$ B2 b
n <- sample(2,84,replace = TRUE,prob = c(0.6,0.4))
9 g* `! I' ~+ P/ k
(sample1 <- CO2[n == 1,])
" ?% M) S" }0 |9 ^% v* M
(sample2 <- CO2[n == 2,])
$ \8 U5 D( v/ w% u4 F' z9 p
! ?5 A" r+ V% Q+ C# u" l
#（5）应用tapply()函数，计算不同植物（Plant）对应的uptake的平均值
& a6 F& N3 J* c8 i r0 ?
tapply(CO2$uptake,CO2$Plant,mean)
- C7 z+ D& k) [$ W6 V, T" D
$ {7 f7 B7 e* n. K$ P, h# 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
! M6 J9 c2 [( ^' u; `- B
aggregate(CO2$uptake,by = list(CO2$Plant,CO2$Type),FUN = mean)
; A9 D0 k2 T( F- I. M' q
4 ^5 l- i# a; R1 [
#（7）应用lapply()函数，同时计算con和uptake的均值
- W. T* B/ Z& r5 i
lapply(c(CO2$conc,CO2$uptake),mean)
- W, q/ j& i2 t* C3 Z
9 O" c; E- R: z" M6 V
#（8）使用grep()函数，查找出植物名称（Plant）中含有”Qn“的行的位置，并将这些行储存于变量Plant_Qn中
& E2 ?& B7 R; @
Plant_Qn <- grep("Qn",CO2$Plant,fixed = FALSE)
/ z. F- u r! X I% X
Plant_Qn
& @" B9 R2 p# a$ n2 w, L( }$ h
N2 w1 m, d9 |, E2 z1 p
#（9）使用gsub()函数，将CO2中植物名称（Plant）中的字符串”Qn“改为”QN“
- {; q1 G$ T* G
" r3 M8 N- z8 o3 [( `
# p, m# y( W! o5 d8 o) U
#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
: _& w5 W$ v4 z# a5 T
#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……
4 W+ B4 P4 ?3 O, G
gsub("[t]","t",CO2$Plant)
$ s. `2 X; @# s0 ?# ?: R
: m1 k- F+ k3 v$ ?
library(fBasics)
% P3 z @) ]2 V
stat <- function(x)
6 S$ `& _' i0 m; P# e
{
5 M) }+ l; ^) H( P# b: G$ y$ S
if(!is.numeric(x))
4 U/ b- l1 x+ G
{
- s' j4 X+ @0 r8 B: I4 L& ]( ~
stop("the input data must be numeric!\n")
9 E% H. o4 D( `8 Q* n
}
5 v$ C- l( a7 a2 N a% Y0 _1 t
if(length(x) == 1)
$ V4 X$ l1 l8 W8 W
{
. U( X8 }) L8 R2 r% |
stop("can not compute sd for one number!\n")
) d+ v- }+ X* h2 X
}
+ l# T5 t) |' N
max1 <- max(x)
. K; {: }. F/ A" _% @4 y& X- Y# c
min1 <- min(x)
2 y' L: E( R* U) T
mean1 <- mean(x)
& J& ]: e. A1 f/ |' o o
skewness1 <- skewness(x)
; q2 C2 P) H1 M
kurtosis1 <- kurtosis(x)
! x3 T2 _/ n% F# z/ S/ q3 A' q) Y
answer <- c(max1,min1,mean1,skewness1,kurtosis1)
' j8 `# Q4 c/ o) T5 X9 H
return(answer)
) |) C" F" s# j1 z
}
( n9 |( S( D0 x1 `4 F; _3 @
2 _; a! Q' A$ F# \8 ?
t <- rt(100,2)
( h% C1 N, H% N: i! B5 ^" ]+ n: m& M) M
stat(t)
% Z2 H5 k& p3 c! ?' \+ }
' U$ R) c' C: z( p
! }- Q0 o" c) J- s, T1 h
2 X# L6 M; h6 f i5 Y5 Z$ T
$ O3 o7 _; u. t/ v
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