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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2 R. ~. y2 S7 H/ h% j) V8 x: D
    书籍:《R语言与数据挖掘》
    . r. j' k: w1 v$ a1 l#(1)查看数据集中CO2的变量名称,并将Treatment的名称更改为Treat3 a* Z; k2 E6 ]7 e- D
    library(reshape)3 ^$ m; @. \- n9 E7 Y! q
    CO2
    5 E$ a( Q, ?, L" ?, v% RCO2 <- rename(CO2,c(Treatment = "Treat"))
    3 u( {( n. M4 ~  G2 {5 D. H/ Y9 R
    / _/ b3 f) }) x0 N4 H* e#(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
    / f. D  Y4 N2 |. b4 y) ~> anyNA(CO2)
    ) e) m4 |! l% _/ \' a8 b[1] FALSE
    # F/ a0 M1 B8 |: ^#检测所在行:complete.case(CO2) 删除:CO2[comeplete.case(CO2),]5 s. I3 L0 k( z
    8 K& C, v+ O1 ^9 a# g, B
    #(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)
      [/ `& S1 x; H& r' g: b#篇幅问题删除部分输出数据" ~+ l9 W- o8 v! K8 \
    > sort(CO2$uptake,decreasing = TRUE) #从大到小
    - }1 a: X2 M9 s9 w [1] 45.5 44.3 43.9 42.9 42.4 42.1 41.8 41.4 41.4 40.6 40.3 39.7
    9 d/ m3 g- D  m4 p& g[13] 39.6 39.2 38.9 38.8 38.7 38.6 38.1 37.5 37.2 37.1 35.5 35.4
    3 m7 R! y+ {3 ^0 @* m% [[25] 35.3 35.0 34.8 34.6 34.0 32.5 32.4 32.4 32.4 31.8 31.5 31.1
    . x7 ]! T1 k  r' X: V9 h: q[37] 30.9 30.6 30.4 30.3 30.0 28.5 28.1 27.9 27.8 27.3 27.3 26.2
    ' C& m4 M7 r, B  k0 t6 t[49] 25.8 24.1 22.2 22.0 21.9 21.0 19.9 19.5 19.4 19.2 18.9 18.92 B$ ?: x3 D8 z% @  h# D
    > sort(CO2$uptake,decreasing = FALSE)& _9 d& }# J% Q
    [1]  7.7  9.3 10.5 10.6 10.6 11.3 11.4 12.0 12.3 12.5 13.0 13.6
    8 ?; ~% q, G" R+ ?) _$ L" b[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; O! T! H1 j9 R' _. g8 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
    $ W, c% B" p! A' |. R! o[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& w) {/ K% c* u, x2 {7 r
    [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/ ^1 W# m$ `1 C  b
    ( G; E7 d5 F7 W! z0 e7 H# z) D# E
    > CO2[order(CO2$uptake),]8 p3 f/ ]% H) X) y" r5 O
       Plant        Type      Treat conc uptake) h# ^+ \. k0 t7 W, K
    71   Mc2 Mississippi    chilled   95    7.7
    4 g& [: l/ O0 x5 ~. D29   Qc2      Quebec    chilled   95    9.30 h: c& D: U5 f+ h; C6 B) p; f1 a
    64   Mc1 Mississippi    chilled   95   10.5) i2 B+ g3 e* @
    43   Mn1 Mississippi nonchilled   95   10.6
    1 o: b5 e3 k0 o$ F8 E- c$ j* X, \78   Mc3 Mississippi    chilled   95   10.67 H. M* t  o! ?% Z
    57   Mn3 Mississippi nonchilled   95   11.3
    / ^) w4 r7 B6 b6 f5 Y/ w- K
    ; |9 a: t% Q7 }, s& t> CO2[order(-CO2$uptake),]
    ! R6 ?6 f4 _/ Z0 _1 p  A   Plant        Type      Treat conc uptake1 h; R9 E  x# ]& v% c
    21   Qn3      Quebec nonchilled 1000   45.55 D- S) Q  o) E" a/ ^
    14   Qn2      Quebec nonchilled 1000   44.3# S! t! K+ k; M1 {. X1 a- W
    20   Qn3      Quebec nonchilled  675   43.9
    ( b8 i7 a$ B7 R' F$ }. W19   Qn3      Quebec nonchilled  500   42.9/ Q3 o, M6 A% G* X& b$ C" P1 ^! Z
    35   Qc2      Quebec    chilled 1000   42.4
    ) h, o8 Y' W- v- T9 ?; ]7 s1 K2 x: x% P6 K1 z! Q# O
    #(4)将CO2随机分成两组数据,第一组和第二组比例为6:4
    ( O/ U! z7 m) O4 z) [  W, {n <- sample(2,84,replace = TRUE,prob = c(0.6,0.4))  V& c: f; R; n4 u
    (sample1 <- CO2[n == 1,])4 x) y, R. v2 r/ C9 `
    (sample2 <- CO2[n == 2,])5 c2 _# \& f6 B; A4 H1 {: e" A2 Z+ d

    / |# V# S. T: t% r3 o1 O2 \: A( D#(5)应用tapply()函数,计算不同植物(Plant)对应的uptake的平均值% R2 @* ]8 h' y4 s! [
    tapply(CO2$uptake,CO2$Plant,mean)
    ; b: j1 e+ M; @
    - @! X! ^  X2 p; n6 ?#(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
    % w8 z- i6 V# W; B. ?3 h/ Paggregate(CO2$uptake,by = list(CO2$Plant,CO2$Type),FUN = mean)
    2 m4 [+ Q9 C* L1 s6 F
    ( g. r' z# n* ?! O& o#(7)应用lapply()函数,同时计算con和uptake的均值* }# b# `" B7 U& G1 k* V7 r
    lapply(c(CO2$conc,CO2$uptake),mean)# }$ B+ ]4 e; Y) {

      F! q+ V! w) d+ l#(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! a" y7 V- y2 @5 J
    Plant_Qn <- grep("Qn",CO2$Plant,fixed = FALSE)
    2 z& u% ]% p4 LPlant_Qn
    8 Z  r4 g" t6 U! r# f( z
    / ^1 F! _' X/ F: d  v8 O* _  @#(9)使用gsub()函数,将CO2中植物名称(Plant)中的字符串”Qn“改为”QN“
    4 ~$ S/ S) {0 O+ P
    0 W/ `; {# h9 h0 [9 N9 H) }' w0 @4 |) N0 b" j0 F/ ~
    #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% ?- c1 z" k7 V6 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……3 @; \/ K6 a& h, I0 f
    gsub("[t]","t",CO2$Plant)
    3 W$ P2 ^; H6 F9 w/ d8 n0 m
    * R# C% A; [. c7 F" F1 q/ [library(fBasics)
    7 a3 w8 W1 Q8 F0 {  x6 {: ?stat <- function(x)
    9 S  D2 r! A. t& O# |4 [- d* D{
    7 G) `  `; l0 `. B9 k9 s7 [: j2 e  if(!is.numeric(x))6 c- B3 d2 |. s  C0 {/ L0 n
      {, F7 X7 n( `- g2 L5 v8 v5 p2 G
        stop("the input data must be numeric!\n")/ p0 S: I1 w9 m1 J$ ]( ^
      }" z. Y, E5 N9 x/ d# s
      if(length(x) == 1)
    / {: P6 e& P: i0 ^' ?+ h5 e  {  ], f5 l7 x, T' O4 c
        stop("can not compute sd for one number!\n")9 K' D3 }* f# B+ f1 W+ K1 ?; l
      }8 G& ]) @% H0 s+ ?$ W/ f; k5 B0 l7 d$ E
      max1 <- max(x)3 Y, c% ~$ Y. G, j8 j
      min1 <- min(x)% i0 |7 |3 O, D5 q0 U/ |) m9 ?
      mean1 <- mean(x)
    - e* ?2 E' I; v- U  skewness1 <- skewness(x)
    8 k$ m; G  ^5 I( u- [  kurtosis1 <- kurtosis(x)
    ! H& @3 O! E2 E7 j  answer <- c(max1,min1,mean1,skewness1,kurtosis1)5 `. j- r+ w0 V6 i
      return(answer)1 x" f6 ~0 H6 \% L/ R1 D7 K) O
    }
    3 F! K4 \3 U. M3 B- b- i% o9 q, }% e% G2 t2 `+ p
    t <- rt(100,2)
    ; V( M& y/ b# u0 }stat(t)
    & L' G# h0 {( M# q. q0 s0 t) k: C0 y7 v: r! R3 W% U" ~2 d7 A

    & R8 F0 K3 I% z0 h! a7 W( f: F& Y/ D& ?: x2 @

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    zan
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