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TA的每日心情 | 开心 2023-7-31 10:17 |
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【R】《R语言与数据挖掘》第三章上机记录
2 K; h+ H' U% L8 r: `/ r书籍:《R语言与数据挖掘》
! O# @8 [& K9 r1 g#(1)查看数据集中CO2的变量名称,并将Treatment的名称更改为Treat
5 @5 q! t7 M5 O+ }6 Elibrary(reshape)
$ W/ s0 E% u8 v, OCO2
: d4 C9 V( n) R- T9 N+ HCO2 <- rename(CO2,c(Treatment = "Treat"))
) O9 B3 @4 f( k" u8 J( m
7 h6 M( d5 z, F' d3 r#(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
0 j4 }* z0 P+ D% t> anyNA(CO2)8 O R# ?' r8 s1 _$ a
[1] FALSE* W1 s* S* x& Q& x5 b$ B
#检测所在行:complete.case(CO2) 删除:CO2[comeplete.case(CO2),]( c. C( |' u1 x0 m, z5 i
3 }1 \6 A9 u" _7 L#(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! n) i- A2 I( J, I
#篇幅问题删除部分输出数据5 o) {, b' G; F8 \
> sort(CO2$uptake,decreasing = TRUE) #从大到小
7 g5 P" w7 [* Q# M [1] 45.5 44.3 43.9 42.9 42.4 42.1 41.8 41.4 41.4 40.6 40.3 39.7& P2 _; I [, S$ C
[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( }' i* }1 N" i% w4 B; V
[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- a' s0 {; m/ {: s, U' {+ L- K' n
[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
$ b( J1 X- i2 S* ~9 n! p; l[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
- }' J1 v* \: J% r- W) w1 Z y) T- D# m! x> sort(CO2$uptake,decreasing = FALSE)% a2 P) \. z0 L- C R8 E
[1] 7.7 9.3 10.5 10.6 10.6 11.3 11.4 12.0 12.3 12.5 13.0 13.65 X7 y/ i- M7 D4 G5 \) o
[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
! D4 q6 G5 [ T. R) o[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
% A6 z" f- b) A( J# \[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 Y8 x" S4 j) e X[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
* c# C4 l# Z5 G3 N1 g4 X- S A3 X1 E+ S2 \+ ]! `% `/ g, D
> CO2[order(CO2$uptake),]3 {0 [4 p4 T4 L3 z$ \6 p( ]
Plant Type Treat conc uptake
" I) Q( C; O! T( m71 Mc2 Mississippi chilled 95 7.7
' k( b6 r6 x1 A' J) E29 Qc2 Quebec chilled 95 9.3' E$ x8 m% i3 Z/ m; x8 X+ ~
64 Mc1 Mississippi chilled 95 10.5! `8 h# C+ q2 T4 I: q- S
43 Mn1 Mississippi nonchilled 95 10.6
6 z5 L1 q( x Y: h% i78 Mc3 Mississippi chilled 95 10.6
' d, V" x# F" _57 Mn3 Mississippi nonchilled 95 11.33 ~ v( z+ K+ ?. r @3 B+ J9 e
$ q0 G" u0 V: `+ k% X% }4 K> CO2[order(-CO2$uptake),]
: d: R+ ^" x6 ?% B+ f Plant Type Treat conc uptake
' x$ Q" Y9 P% _: R# d1 t1 ?4 |21 Qn3 Quebec nonchilled 1000 45.5
8 b4 P" V+ b2 }7 w* D14 Qn2 Quebec nonchilled 1000 44.3
7 P% z v" Q& e) [$ M: e/ d20 Qn3 Quebec nonchilled 675 43.9
! R5 B4 V) x6 N& W9 z) ^; Q% @19 Qn3 Quebec nonchilled 500 42.9
; U# E2 A' ^; x% D u7 B8 z# E35 Qc2 Quebec chilled 1000 42.4
$ G# F6 \3 r5 j; Y! i
( c0 V) P3 ~" _7 t: x2 Z#(4)将CO2随机分成两组数据,第一组和第二组比例为6:4
1 F1 a6 a& L2 ?n <- sample(2,84,replace = TRUE,prob = c(0.6,0.4))' Z2 |! v8 J; B: g
(sample1 <- CO2[n == 1,])
2 l5 V! i; |- [+ B) l/ T(sample2 <- CO2[n == 2,])5 o& Q- T# P" P% @+ _+ _
; P: x1 s' T+ T5 b/ }3 z0 f" j/ P#(5)应用tapply()函数,计算不同植物(Plant)对应的uptake的平均值$ R" N* T6 S6 t- ~( [8 _$ Z; O
tapply(CO2$uptake,CO2$Plant,mean)4 G( ?" q6 u5 a0 R8 n3 y; i7 B
7 ^/ Z3 F N2 h1 p2 p" _( ^#(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
3 S4 F. U# b, l9 i! I- ~aggregate(CO2$uptake,by = list(CO2$Plant,CO2$Type),FUN = mean)
. M6 K& T* n7 K$ z4 ~$ W
) f6 z, i8 ?9 ]#(7)应用lapply()函数,同时计算con和uptake的均值# R1 j% w* q, K# k! b
lapply(c(CO2$conc,CO2$uptake),mean)
( ?) i: l% v: R) V
2 j; E |, C& A6 F#(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& b8 b- D+ Z" E# |
Plant_Qn <- grep("Qn",CO2$Plant,fixed = FALSE)8 j; o) _9 B8 [" ?3 g/ V4 Z4 j" z
Plant_Qn
: ]7 j" m! a* i7 {& n: ?7 ?
! p" p! Y/ d7 X#(9)使用gsub()函数,将CO2中植物名称(Plant)中的字符串”Qn“改为”QN“5 A+ |" J4 x+ I
) u* E" q" ^* \+ o# Y' p& h
7 Y, o, J9 o9 o) r' H#编写函数stat,函数同时计算均值、最大值、最小值、标准差、峰度、偏度
4 z6 \0 Y) u3 o6 N6 ?0 J! }#生成自由度为2的t分布的一百个随机数t,并通过stat函数计算……
3 R; |2 F/ g/ J( b5 e$ x [gsub("[t]","t",CO2$Plant)8 o0 t* ], a3 t$ {' f/ z3 ]
4 W$ F9 I5 e4 `) Alibrary(fBasics)
( Z3 ]3 `% h6 E) Bstat <- function(x)
+ i: h9 r n$ t2 T! ^" R( Q{& |6 A4 u' Z% w' v
if(!is.numeric(x))
( d' d; q3 w: S/ ~$ R$ f {
8 ]# v2 ?, a' r stop("the input data must be numeric!\n")9 h5 Y/ g' f" J- B
}
* m, `& {$ W& b2 h* X* B" N if(length(x) == 1)
* S8 C8 _" i6 |" B" S0 h {- R" N' ?+ \" [* K' Z" b$ K
stop("can not compute sd for one number!\n")* t2 v' s% \# v4 d. B1 ?
}: h8 e3 Q j) q& N- u
max1 <- max(x)
; v2 Z c8 [0 S4 S- i, J min1 <- min(x)
9 g# \" o. `" l5 r( Y" N- P mean1 <- mean(x)
0 y+ m) K! O# R( Y/ P) d; @' T skewness1 <- skewness(x)2 P. r$ N% \+ J" q. \
kurtosis1 <- kurtosis(x)
- m3 _! n6 w* U# W( V4 Z answer <- c(max1,min1,mean1,skewness1,kurtosis1)" o$ z; }. E; `
return(answer): Y# j, `# M" {4 b2 W5 S
}9 O5 O7 }5 y1 W6 B% o
4 a' N6 \6 m; N
t <- rt(100,2)2 Y: d, d+ B$ |
stat(t)2 _ G! D, N7 s' ?
+ Z+ }8 L- w; F: Y8 F# T
' J( {. C5 `; C' |
5 q+ v$ O5 A' f- g
8 Y( L" S- q( W+ _& m% O4 y1 M& o2 y
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zan
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