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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7 N1 {) h+ y3 U8 K2 j) y) [ u# T
书籍:《R语言与数据挖掘》
% p$ ^3 @- u+ L% i4 @+ j O#(1)查看数据集中CO2的变量名称,并将Treatment的名称更改为Treat+ G4 [, v) u0 v/ J. Y) ]/ B9 r
library(reshape)
' `6 t1 h7 y. Q$ C8 kCO2( E% L* W: b+ J* E
CO2 <- rename(CO2,c(Treatment = "Treat")), |* c( B) Y3 T2 t0 b
+ x7 x2 V$ x6 U l#(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. o0 S- U' }. Q2 u h% u. o! Y
> anyNA(CO2)
+ l3 l R/ ]3 ], U[1] FALSE6 r# j- G3 C( z$ ]: Z
#检测所在行:complete.case(CO2) 删除:CO2[comeplete.case(CO2),]$ F; q. B' h/ t' W9 {% J* K3 I4 }9 j
/ ~4 h5 }, R" F0 h3 Y* j
#(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 W4 b. d: q% t$ t; i" c
#篇幅问题删除部分输出数据# R6 ]/ v, K: O5 |% s& B
> sort(CO2$uptake,decreasing = TRUE) #从大到小9 j9 F O# C* m4 G7 c+ {5 c
[1] 45.5 44.3 43.9 42.9 42.4 42.1 41.8 41.4 41.4 40.6 40.3 39.7
! }' ?7 ]& X' W$ ^2 p[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
- B5 U/ G5 a" L# x6 P% ]$ n[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
7 N4 w8 `+ ^3 D+ h/ W' l7 j[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
2 j: c! {, F) x0 A; r( z- v[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# I6 I9 k7 p4 p! Q' K6 p
> sort(CO2$uptake,decreasing = FALSE)
( |6 n2 y, E G/ Z+ o, G: i* ]: q2 A Y# } [1] 7.7 9.3 10.5 10.6 10.6 11.3 11.4 12.0 12.3 12.5 13.0 13.6+ N) r6 j" r1 W5 L
[13] 13.7 14.2 14.4 14.9 15.1 16.0 16.2 17.9 17.9 17.9 18.0 18.1$ E: h, S) x% |, y% W
[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) Y$ x# Y) Q
[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
+ I. G" j% n2 [[49] 31.1 31.5 31.8 32.4 32.4 32.4 32.5 34.0 34.6 34.8 35.0 35.36 d2 h Y$ |* j: g0 a, E6 g4 x
5 S, s2 V1 k9 T
> CO2[order(CO2$uptake),]3 i0 [4 p% Y7 N0 y
Plant Type Treat conc uptake1 ~0 r. U9 B$ N
71 Mc2 Mississippi chilled 95 7.7
/ T) O) p6 g! K- j/ B29 Qc2 Quebec chilled 95 9.30 m8 _1 w. `* |
64 Mc1 Mississippi chilled 95 10.5
! g, x" n! W' d43 Mn1 Mississippi nonchilled 95 10.6
# G+ v% z8 ^- o, a/ k78 Mc3 Mississippi chilled 95 10.6
5 Z: a& E6 T" v, @# b) P57 Mn3 Mississippi nonchilled 95 11.3% X9 D" I q7 k$ F% t4 o/ A5 q( i
0 L2 i ]) D/ I) o# s- w2 z( m% P7 f
> CO2[order(-CO2$uptake),]
1 M) Y9 ?) O' Y8 `& X7 @ Plant Type Treat conc uptake9 K, R; g4 [, Q! Z
21 Qn3 Quebec nonchilled 1000 45.5, K5 |2 x. [# D4 q, r4 l1 Z7 x
14 Qn2 Quebec nonchilled 1000 44.3
0 ?' V7 m& ~- r: K20 Qn3 Quebec nonchilled 675 43.9
7 K+ q4 b$ ^4 l& s19 Qn3 Quebec nonchilled 500 42.9
8 V% ] ~) w5 D3 r) b. r35 Qc2 Quebec chilled 1000 42.4 ^- A [: S; L8 }$ U+ m
. v3 f( O8 A5 j6 p3 c5 v! ~* E
#(4)将CO2随机分成两组数据,第一组和第二组比例为6:4
& Z1 P+ M# e! {8 P1 B' An <- sample(2,84,replace = TRUE,prob = c(0.6,0.4))
7 K7 d& X& W; u& k9 F(sample1 <- CO2[n == 1,])
7 b3 w& E, F7 c6 s4 w7 g(sample2 <- CO2[n == 2,])
3 K; t6 b' l' {1 @5 ]2 ]$ }" g/ r/ ], A0 t, y
#(5)应用tapply()函数,计算不同植物(Plant)对应的uptake的平均值
; s" e5 G# t+ l$ B/ E3 i6 Ztapply(CO2$uptake,CO2$Plant,mean)3 |; V. y% ^7 S1 P
2 j& V9 x9 k8 C# [8 ]: J: M8 B" J0 a#(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/ z2 d3 X7 W1 ^* o. i
aggregate(CO2$uptake,by = list(CO2$Plant,CO2$Type),FUN = mean)
5 ]* @7 R( `8 a7 V
! Y' O- d1 g& e$ T#(7)应用lapply()函数,同时计算con和uptake的均值: k& ^" v6 k( ]% z, |$ q5 o
lapply(c(CO2$conc,CO2$uptake),mean)
4 V5 M/ z% E1 j% Y, A4 f
4 H0 b. e0 ], [6 k#(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 v; G' V) v: nPlant_Qn <- grep("Qn",CO2$Plant,fixed = FALSE)- S ] {; L1 r5 X. j
Plant_Qn$ {: ?5 b# }. j8 N* x
* J, K$ {6 c, n7 `* d1 j: M#(9)使用gsub()函数,将CO2中植物名称(Plant)中的字符串”Qn“改为”QN“* _ v! p8 @. N
$ g5 K% D! ]$ \# n% y
4 W' @3 `) k3 V' Z i#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, f0 K. O8 F: R+ ~; T4 p
#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……- O3 U+ E' v4 z6 h$ J2 A! Q e; E; u; B
gsub("[t]","t",CO2$Plant)
) Z6 j1 ~6 C0 e" p- B8 X3 r. G* [ |# k# }0 m
library(fBasics)) ` C, j: d* p8 H: S( F5 u
stat <- function(x)
7 k3 I0 a$ {: y- a" m3 B{
8 ~$ n( K7 r- k' Q& J6 {2 J if(!is.numeric(x))
5 V! q) h) | s {
# \* k1 T! c, w" O6 V% ~, D f: D: ^ stop("the input data must be numeric!\n")5 Z, b0 w% d( _" C
}
+ p( _5 v! X a1 K( B4 i, h! ?1 O if(length(x) == 1)
3 S( @9 b- C {. f4 A {
. `5 d, r* \/ m4 h; r5 |6 G8 x) ~ stop("can not compute sd for one number!\n")& p; d O F# n2 N& N
}
$ w4 k" a7 } d {5 b9 K, I max1 <- max(x)" ?: [1 \4 N& t5 j2 V" f' H
min1 <- min(x)
; w/ h% ~+ p! |9 s/ f2 m! T7 F mean1 <- mean(x)
! n& D' {4 [* c+ j8 t) H skewness1 <- skewness(x)1 \/ s+ D6 b8 M" x/ c' B) R) X# C2 d
kurtosis1 <- kurtosis(x)
2 }& t6 `4 Y$ J4 B/ [ answer <- c(max1,min1,mean1,skewness1,kurtosis1)7 W) |8 c! L' @% A/ \, q* c
return(answer)
9 P* w* n% K9 J! t9 R( f}' [% x2 H" Y/ N6 i1 }; G7 A' {
4 Q2 Y% J3 y, I) g
t <- rt(100,2)
+ W' N( C( V" M+ x2 \stat(t)
* r, Z' t/ ~# v: F( G- B# B, g' K t9 n% w0 z
- ~' d+ f4 v& L' i# d; W5 N
1 B4 `" G# k' k' O- I! w* S4 }) h( D0 h- I
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