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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
    , O( J8 v! \) o书籍:《R语言与数据挖掘》
    7 k8 r8 U' \5 Z9 c: d8 b#(1)查看数据集中CO2的变量名称,并将Treatment的名称更改为Treat2 [4 [# K3 D- W4 f4 e
    library(reshape)1 L+ f" w2 e  C2 `/ h7 g) A
    CO2
    , n- q# ]" [2 `% L5 JCO2 <- rename(CO2,c(Treatment = "Treat"))0 }! F# B5 |' G' C' u  J
    2 }9 f: F/ k! I) ^, `$ j
    #(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- y( y  c" A. H3 h2 [
    > anyNA(CO2)3 t6 c  _- r5 [
    [1] FALSE$ v2 u7 P# f. X
    #检测所在行:complete.case(CO2) 删除:CO2[comeplete.case(CO2),]
    ; ~6 H! l: c; o( |3 y) a( v$ f$ e
    #(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)
    1 U* x0 ?. c% a#篇幅问题删除部分输出数据
    ) Q' e, B  X5 y/ ]* v. O+ G5 f; ]> sort(CO2$uptake,decreasing = TRUE) #从大到小- d! ?3 i: X+ ~1 O- H
    [1] 45.5 44.3 43.9 42.9 42.4 42.1 41.8 41.4 41.4 40.6 40.3 39.7
    3 {' y0 J1 d* m- u[13] 39.6 39.2 38.9 38.8 38.7 38.6 38.1 37.5 37.2 37.1 35.5 35.4# j9 ?* u6 y' ^7 E) T6 e, P. Z
    [25] 35.3 35.0 34.8 34.6 34.0 32.5 32.4 32.4 32.4 31.8 31.5 31.1, b% B* d% V0 }% F( Z
    [37] 30.9 30.6 30.4 30.3 30.0 28.5 28.1 27.9 27.8 27.3 27.3 26.2
    7 t* i5 y$ B& Q0 o/ {2 n7 M7 n2 R[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/ C/ c9 X# N: O; W, k5 e; \' ~. g" `
    > sort(CO2$uptake,decreasing = FALSE)1 g. ?) v9 `$ i8 a1 u
    [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
    - J& ^; _* P/ y! M  K2 d[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
    ( V. u5 p+ R+ S2 M3 s- ~% 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
    - G7 A1 B$ i* M7 g[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 f) I1 C  }! E: t: k  @[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
    % ?% @0 S5 o  r( C1 y/ @' P( D; ?" m% Q
    > CO2[order(CO2$uptake),]
    7 X) |& x$ B- a# i   Plant        Type      Treat conc uptake8 t4 j' e) h. m3 C
    71   Mc2 Mississippi    chilled   95    7.7
    ; }- x& P! T6 l1 u7 \0 M3 w9 a/ Y29   Qc2      Quebec    chilled   95    9.3* Y# y' m% k8 _2 J* h. a
    64   Mc1 Mississippi    chilled   95   10.5
    ( o8 r" h2 s, G5 m" u43   Mn1 Mississippi nonchilled   95   10.6
    + \2 V! }4 ?, x! q78   Mc3 Mississippi    chilled   95   10.6* \9 D( ^" `$ p! {2 d
    57   Mn3 Mississippi nonchilled   95   11.33 F/ N% t( o( O6 b% b4 F1 B) C

    ( t* s. V/ @+ E; D> CO2[order(-CO2$uptake),]' M5 `# j9 F- X+ [1 {
       Plant        Type      Treat conc uptake/ c* g. g# I& w1 b- C( {% _; G
    21   Qn3      Quebec nonchilled 1000   45.5/ ?% q) |! Y. s! @4 w3 x8 g9 S
    14   Qn2      Quebec nonchilled 1000   44.3
    0 N6 d3 B0 N+ c20   Qn3      Quebec nonchilled  675   43.9, {- c2 c5 t) S' W/ Y& d8 S, V# j
    19   Qn3      Quebec nonchilled  500   42.9
    & \/ ]  I" j2 H; z35   Qc2      Quebec    chilled 1000   42.41 j5 s6 ~# U# H2 d( b" s, n

    5 e5 R+ z9 l# k8 j* A2 S/ f#(4)将CO2随机分成两组数据,第一组和第二组比例为6:44 Z$ v- ?4 p# ^( _6 G, |
    n <- sample(2,84,replace = TRUE,prob = c(0.6,0.4))0 ?/ a3 u/ N! G) X
    (sample1 <- CO2[n == 1,])
    , b% [6 ?+ V- U' u' D& G(sample2 <- CO2[n == 2,]), f+ h4 y  i6 z  f" q8 g

    % Y/ Y8 r; j: A+ w" I#(5)应用tapply()函数,计算不同植物(Plant)对应的uptake的平均值
    1 A: i" @. D1 W; S9 ^) Mtapply(CO2$uptake,CO2$Plant,mean)4 q" ]# B9 v5 w+ N8 t

    ; \$ `6 B9 D7 i9 z0 V#(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
    # P# a( g: e9 P$ raggregate(CO2$uptake,by = list(CO2$Plant,CO2$Type),FUN = mean)+ I& _. t0 j; I* L
    4 Q- b3 q# I& s7 z+ _: W
    #(7)应用lapply()函数,同时计算con和uptake的均值6 t2 {& ]* v2 Q$ j. z$ x3 x5 [
    lapply(c(CO2$conc,CO2$uptake),mean)
    % e3 P) z. c+ e. j# r. N; U8 l' p0 L4 C
    ( S) i" n  G7 M#(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& ]1 j/ Q3 f0 z6 J
    Plant_Qn <- grep("Qn",CO2$Plant,fixed = FALSE)5 F, M: y. r( Q; k8 J
    Plant_Qn
    7 J) x% P/ E( f+ C9 {; @* Y& d* @( I* d: J" R5 ]1 H
    #(9)使用gsub()函数,将CO2中植物名称(Plant)中的字符串”Qn“改为”QN“
    0 R2 v+ p" N$ |1 d6 O0 P/ X8 ]$ B1 ^4 K0 V0 b8 T# {$ m$ w" p

    2 a' r: w9 Q. e1 o+ y' {" {#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$ L# K6 b" W6 f- \9 n
    #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……+ r* [" }: m( A4 L9 q3 _3 G
    gsub("[t]","t",CO2$Plant)
    6 h3 R4 v: x5 s1 s; W1 F4 z9 {  e+ H4 O
    library(fBasics)
    # r+ T, |5 {# z. W8 m  q$ Ostat <- function(x)3 e0 r# [$ C3 C* w; W9 z2 f9 F5 z
    {# A; M  a! R! e& D  ^) U3 C5 i
      if(!is.numeric(x))' T' g( Q1 l+ Z" |% E' n
      {
    : m0 W" i/ q) }8 L& }    stop("the input data must be numeric!\n")% F8 |: W3 t8 t; l7 O# \3 ~
      }
    ; {, L/ G, F1 h! `  if(length(x) == 1), v$ n# x+ B/ @5 n- Q
      {5 Z9 V+ y) j- g  A) R
        stop("can not compute sd for one number!\n")
    & V  D! ^2 y0 w0 K( D& D) D$ v  }6 k  s, k/ f, R5 N% c
      max1 <- max(x)% w8 }$ Y& d* U3 a- c6 f
      min1 <- min(x)
    : o5 s: |' u6 _: ^1 A  mean1 <- mean(x)7 j) O/ ~9 ?5 g# J% `' j1 J
      skewness1 <- skewness(x)  ^0 }  f9 d; s4 o0 t
      kurtosis1 <- kurtosis(x)
      P9 E" H9 F+ B0 |. k1 M  answer <- c(max1,min1,mean1,skewness1,kurtosis1)  P3 i: P  E8 j  E1 H& b
      return(answer); _  q' F2 O2 x" w8 l. G# E& K
    }3 E: T* j/ U. {4 B+ |

    * c/ o% @+ Y  f) e! D. ?- ]t <- rt(100,2)$ C+ u/ y8 g9 |) t! k6 M3 |0 F
    stat(t)
    - E( z9 D, K; i: o8 I7 C9 \" T$ k
    / s4 o6 b- L! D3 j9 m9 M$ N
    5 F" `9 U2 i3 e% z* s/ K1 G
    ' s  L5 q  n# w) P" H! O1 Z/ Q
    zan
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