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【R】《R语言与数据挖掘》第三章上机记录

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    [LV.7]常住居民III

    自我介绍
    数学中国浅夏
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    1#
    发表于 2021-11-24 16:50 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
                                                                【R】《R语言与数据挖掘》第三章上机记录
    & P0 ~1 T) t. k1 \0 o书籍:《R语言与数据挖掘》* e' W1 n) i: C; n; V) f
    #(1)查看数据集中CO2的变量名称,并将Treatment的名称更改为Treat
    1 R  S2 n% c' j. r% ^/ a& C& `5 clibrary(reshape)0 N- ~% _; V1 d4 X
    CO2
    ) X3 E0 v" u2 z! b- i  uCO2 <- rename(CO2,c(Treatment = "Treat"))
    1 [% b" m3 T* v* q7 Q/ ^6 G5 L+ K5 C7 N4 ]9 V: 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) O% k5 f5 V( p/ }2 @
    > anyNA(CO2); B* `4 ?" ]0 l& C% o. x& e7 Z
    [1] FALSE
    0 C3 P9 k% J, s  g#检测所在行:complete.case(CO2) 删除:CO2[comeplete.case(CO2),]
    4 |; c) W% \: q0 S" |1 ]3 j' U9 r0 m" O0 U
    #(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)
    ; ^% S: T1 q) P* K, ]1 x#篇幅问题删除部分输出数据' l* K' a/ n6 P7 k) y8 i0 \
    > sort(CO2$uptake,decreasing = TRUE) #从大到小
    6 N5 F( d! b2 S0 \3 T5 W' J& C. ~ [1] 45.5 44.3 43.9 42.9 42.4 42.1 41.8 41.4 41.4 40.6 40.3 39.7. i( s" u4 E$ Q+ u& @
    [13] 39.6 39.2 38.9 38.8 38.7 38.6 38.1 37.5 37.2 37.1 35.5 35.40 S0 F* {8 w$ h9 e1 _" o% m
    [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
    4 }) D* d. v' F' n7 o+ _0 b[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
    + l0 g6 t. z; l8 R2 P. n[49] 25.8 24.1 22.2 22.0 21.9 21.0 19.9 19.5 19.4 19.2 18.9 18.97 G9 t; j4 d6 T3 W& o, |
    > sort(CO2$uptake,decreasing = FALSE)0 v! k" U3 K, w
    [1]  7.7  9.3 10.5 10.6 10.6 11.3 11.4 12.0 12.3 12.5 13.0 13.6
    : x0 }2 p* w8 Q[13] 13.7 14.2 14.4 14.9 15.1 16.0 16.2 17.9 17.9 17.9 18.0 18.1% l+ ?% A" Z7 Q7 s7 i( i# h
    [25] 18.9 18.9 19.2 19.4 19.5 19.9 21.0 21.9 22.0 22.2 24.1 25.8
    : d+ e# Z$ Q0 g/ ~8 ~+ I6 R[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
    7 s8 m7 {" R0 ^$ D  b- ~% ]* y. V[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
    + B4 W7 q3 B6 p& U
    ) p. ]4 u+ o6 p9 [7 J) r8 W> CO2[order(CO2$uptake),]
    & e* j3 I! B1 K; @   Plant        Type      Treat conc uptake1 F1 u% g" G/ G8 f2 f7 l
    71   Mc2 Mississippi    chilled   95    7.7( G  c: B. B8 e
    29   Qc2      Quebec    chilled   95    9.3, Y* {9 j' H, ?- g
    64   Mc1 Mississippi    chilled   95   10.57 V$ h- c8 j; T) A$ L
    43   Mn1 Mississippi nonchilled   95   10.6
    $ p9 V6 k" g/ a0 o8 R, _78   Mc3 Mississippi    chilled   95   10.6
    4 g1 [/ Y8 |! ]1 D% P57   Mn3 Mississippi nonchilled   95   11.3
    4 k' o& @9 A) F( R% ~5 f. V. X
    0 a" h  T3 w/ L& q+ }7 s> CO2[order(-CO2$uptake),]) g- S* J' H+ o+ p7 t, L- g
       Plant        Type      Treat conc uptake3 G# u  W: Z' H* F- J
    21   Qn3      Quebec nonchilled 1000   45.53 w3 k, |: d# a; d& c! z" M. E
    14   Qn2      Quebec nonchilled 1000   44.3
    + u/ G  H: _% x5 s4 o! O, r20   Qn3      Quebec nonchilled  675   43.96 C6 h% t9 D3 `! e. r
    19   Qn3      Quebec nonchilled  500   42.9" `- l, r1 ]) K9 w
    35   Qc2      Quebec    chilled 1000   42.4
    2 K& b6 y. c  f2 h4 ~" P$ G5 w7 m* x+ P, l  N3 z& Y+ R: x
    #(4)将CO2随机分成两组数据,第一组和第二组比例为6:4
    " G- d7 @& z3 f$ q- }n <- sample(2,84,replace = TRUE,prob = c(0.6,0.4))
    . s7 U2 P, g" L1 ]7 k; Q9 S# {2 a(sample1 <- CO2[n == 1,])
    5 c. p' T: A9 B) [(sample2 <- CO2[n == 2,])' P$ U: W) w- ^4 Z& I7 L: Y* y
    5 V+ M* ?) B# x8 P  w) T& F
    #(5)应用tapply()函数,计算不同植物(Plant)对应的uptake的平均值1 G" _( u, p6 {% r5 w$ ^0 j
    tapply(CO2$uptake,CO2$Plant,mean)
    - t8 v9 f/ {" \; g
    8 R" V/ A% L& u  ]$ }) x: s$ E% m#(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
    9 }" J4 y* W" E: ^0 haggregate(CO2$uptake,by = list(CO2$Plant,CO2$Type),FUN = mean)9 _$ {% Z4 q) ]1 d

    . i  H# k% c: \6 V9 b$ k#(7)应用lapply()函数,同时计算con和uptake的均值  s! S1 ^- l. i$ F* k6 r+ G6 d4 y
    lapply(c(CO2$conc,CO2$uptake),mean)/ @4 s" T4 H$ e, Z/ P8 X

    & y# U* d% n9 W8 j) q6 C. q7 i* w#(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
    $ B4 I) U, p2 f$ sPlant_Qn <- grep("Qn",CO2$Plant,fixed = FALSE)
    # y; g4 H9 w, A; j2 cPlant_Qn
    # Q7 E9 O" X7 J2 J8 g9 a% k' U3 E  y% q& e5 v) }
    #(9)使用gsub()函数,将CO2中植物名称(Plant)中的字符串”Qn“改为”QN“( O' G. Y0 o  ]7 p( v$ B4 M
    : A# t! n" }7 N8 O0 W
    6 `. A$ X# _; g, S) @/ d
    #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
    - U8 R4 B* T$ N( P" n0 G# o$ X#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……
    1 C4 B% e& x# o# s( Vgsub("[t]","t",CO2$Plant)
    ' x% Q0 \; u1 ?5 U9 O  h7 f0 o9 E/ e8 }6 R
    library(fBasics)
      d% @2 W4 _2 ~( K/ Mstat <- function(x)
    & [, y# u3 h1 {* b1 o{
    8 z  w, X: K9 G2 R  if(!is.numeric(x))
    & G5 s/ \) ^& C1 }3 x4 P+ z  {
    # s1 b: [/ T, j1 G) b1 Z    stop("the input data must be numeric!\n")6 e, a8 Z2 l+ _
      }
      K5 m- N/ ^. n8 K  if(length(x) == 1)
    ( G5 X! g/ c1 d6 h( h$ z  {
    ) V& O1 h& D* B    stop("can not compute sd for one number!\n")
    7 ?7 A( l) d& o" \1 ?7 K: i  }, W+ J6 c7 I1 Z7 a8 _/ D
      max1 <- max(x)! ^# S9 B! ^, r6 c9 Z; G2 N
      min1 <- min(x)+ A) W$ c. W* G- S) n1 X' w
      mean1 <- mean(x)& P- R) |: u) M* p5 P' l
      skewness1 <- skewness(x)6 T- p8 ?2 h7 m$ d* E
      kurtosis1 <- kurtosis(x)
    8 ]6 J3 |0 K- B# V  answer <- c(max1,min1,mean1,skewness1,kurtosis1)
    ; l; @8 J' Z5 g4 c. G1 V  return(answer)
    4 ~/ }: O8 V. d, w% Q- r. r9 u- |}0 h7 M7 y- o" y8 {, P" W

    9 e3 }5 R) D; R" b8 g* p: k0 q( Yt <- rt(100,2)
    6 H: N1 Z; n# U4 E# T* r5 I. ]8 Qstat(t): w6 U4 m3 e3 }
    : h( l& {1 z8 M6 D

    ; ?6 E: o0 l1 L2 V, \2 H4 D) b! Y1 w) `* L0 p4 s$ m
    8 l. [5 h, P" a  I. `5 r) O
    zan
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