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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
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                                                                【R】《R语言与数据挖掘》第三章上机记录
    9 S5 z: E8 {" y: Q. L/ e' t) J& }5 B书籍:《R语言与数据挖掘》
    4 v" ]5 A; t" S' ]#(1)查看数据集中CO2的变量名称,并将Treatment的名称更改为Treat$ H; @8 M! M0 k- n( a; Q
    library(reshape)9 U+ N5 n% B) w
    CO2
    4 A6 d) r' O( h% H2 a& g' v' ^" l# dCO2 <- rename(CO2,c(Treatment = "Treat")); O1 {  _" c8 P" h& F% L0 J7 k
    ' r! {7 r. l8 X. j. 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% k, E" A% A) d/ ], e
    > anyNA(CO2)2 U6 d: _! L3 ]3 R2 y  P
    [1] FALSE8 A5 C* O0 x# @
    #检测所在行:complete.case(CO2) 删除:CO2[comeplete.case(CO2),]2 w% M" V0 x% ^7 C$ [7 N
    8 `. {# `8 N' d% ~6 U3 Q# _
    #(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)3 W% S  p! \4 X" o! ]& p
    #篇幅问题删除部分输出数据- Q. m' k9 q% m; ?4 `; E
    > sort(CO2$uptake,decreasing = TRUE) #从大到小
    0 A  S: `& p4 ]3 ^# o, V* ~ [1] 45.5 44.3 43.9 42.9 42.4 42.1 41.8 41.4 41.4 40.6 40.3 39.7
    ; V; e% j  I+ C# H( y2 f! O- g[13] 39.6 39.2 38.9 38.8 38.7 38.6 38.1 37.5 37.2 37.1 35.5 35.4
    8 t' o+ ]1 c8 k" |+ T# F8 F[25] 35.3 35.0 34.8 34.6 34.0 32.5 32.4 32.4 32.4 31.8 31.5 31.1
    1 A5 n* g, W/ b4 |# i* v[37] 30.9 30.6 30.4 30.3 30.0 28.5 28.1 27.9 27.8 27.3 27.3 26.26 e  g7 P7 H: R4 p6 d! Y
    [49] 25.8 24.1 22.2 22.0 21.9 21.0 19.9 19.5 19.4 19.2 18.9 18.90 P/ q; _1 s* B% b, Y0 p; n, a
    > sort(CO2$uptake,decreasing = FALSE)
    ! H: U- l. ]6 M* i5 b [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
    0 j( r6 t5 F- I! u- `* q7 F; X[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
    7 S# L2 q$ h$ }+ h7 t) k[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- y3 \  w0 K+ n[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 D+ Z; i' s. `. W. ]. `[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 t0 D  W, o8 R1 w2 w- _# m5 r- A) b7 b3 b3 G) j
    > CO2[order(CO2$uptake),]
    ; q+ r0 H2 j% M# R: t, \2 h2 T3 h" E   Plant        Type      Treat conc uptake
    ' G. _$ L( ]4 V71   Mc2 Mississippi    chilled   95    7.7
    ! t4 |9 S2 M3 ^1 F1 z% C4 `% z29   Qc2      Quebec    chilled   95    9.38 g4 S( G/ z+ o) @( `6 s" |3 J  g
    64   Mc1 Mississippi    chilled   95   10.55 t$ W: u6 Z! |% y; M9 P& ^
    43   Mn1 Mississippi nonchilled   95   10.6
    8 d+ m: O) Q  N+ X' h5 x78   Mc3 Mississippi    chilled   95   10.63 E) c" h3 e, L/ D0 S
    57   Mn3 Mississippi nonchilled   95   11.33 B. X7 \+ e# U& h

    8 [# s4 s% Z2 F> CO2[order(-CO2$uptake),]8 c4 r+ g$ F/ O- V  J3 i
       Plant        Type      Treat conc uptake# S8 |( @8 V# c
    21   Qn3      Quebec nonchilled 1000   45.5
    ) |7 [8 S3 K/ {% W/ a* ~14   Qn2      Quebec nonchilled 1000   44.3( @% c1 W7 v) ^( T
    20   Qn3      Quebec nonchilled  675   43.95 S% D% f7 e1 ]8 v9 M* V/ u. `
    19   Qn3      Quebec nonchilled  500   42.9# U% U$ A( j" H7 Y3 {% b0 t
    35   Qc2      Quebec    chilled 1000   42.45 q' j( `  v' o* ^
    9 u( M; G/ b* ^8 }( X: K
    #(4)将CO2随机分成两组数据,第一组和第二组比例为6:4, C* W% E- ^2 r6 ?) {
    n <- sample(2,84,replace = TRUE,prob = c(0.6,0.4))* H$ W* b" A& P0 w" p, `0 |  ?2 m- G
    (sample1 <- CO2[n == 1,])3 s0 D3 }( j" Y3 j6 ^8 k. H/ }7 b
    (sample2 <- CO2[n == 2,])0 }" ?8 M+ M( ]8 t$ v
    8 D# @: Y' d( C) m: H
    #(5)应用tapply()函数,计算不同植物(Plant)对应的uptake的平均值  A) ]5 M7 l# s7 H: |& V
    tapply(CO2$uptake,CO2$Plant,mean)! t! Z% p/ H+ X' K- H

    4 b$ ^- {& m6 K3 n& _0 A1 n#(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
    : E" ]3 a- Q# u! L. faggregate(CO2$uptake,by = list(CO2$Plant,CO2$Type),FUN = mean)1 G0 \& ?6 L( M  C3 s! f( I

    8 |, W& Q' M: W8 d, ?: t#(7)应用lapply()函数,同时计算con和uptake的均值
    0 ~3 Y3 @7 X) c- c$ V1 y  ]3 p0 Elapply(c(CO2$conc,CO2$uptake),mean)/ ~. R1 Y/ A6 [3 a
    ' G+ ~+ O0 o2 M0 _$ @  y
    #(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: k. g; w! u  H
    Plant_Qn <- grep("Qn",CO2$Plant,fixed = FALSE)4 D; }0 C$ Q) |1 @
    Plant_Qn
    . G& h7 x: Y1 O4 I, z1 e0 C2 }# R$ g/ ]  v# o/ d
    #(9)使用gsub()函数,将CO2中植物名称(Plant)中的字符串”Qn“改为”QN“
    # n% c3 t; E2 Z% O2 n  F
    # f* \& `. h7 k9 s3 T
    + p7 w/ e# t+ E3 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3 Z. R' l6 l* f" x6 m% W
    #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……
    * x5 l' _" j! Q* f, L' U: o" m8 Agsub("[t]","t",CO2$Plant)
    1 r) ~# T( K  T8 h: F: g+ e0 o
    3 {5 p" N4 y& t5 Rlibrary(fBasics)
    ! O1 T% H# {$ g9 vstat <- function(x)+ q& P: I  N4 `  ]( U
    {
    7 E. k6 j& c" g5 P  if(!is.numeric(x))
    " W% i, N, P& `% K( {  N  {5 J, @" v/ [6 h6 E& P/ T  E
        stop("the input data must be numeric!\n")1 |5 X" c/ R* r# h. K+ v
      }, ~8 N; H4 j! q5 e9 k$ u6 s4 t, H
      if(length(x) == 1)
    7 P& y  X8 ?. U8 h0 E4 n  {
    5 Y: `* m0 Y+ c/ J) b6 ]    stop("can not compute sd for one number!\n")% ]$ v" b" K2 M4 A; S4 p
      }5 V; s0 p" a. r9 N) `
      max1 <- max(x)
    , e  R$ C' x7 C5 l  ?9 ]  z" n0 g% {  min1 <- min(x)
    & N# i6 l7 {# Y  mean1 <- mean(x)
    ( i" Y; l- D9 [1 I' @7 V  skewness1 <- skewness(x)- O+ @9 n) m; ]& _
      kurtosis1 <- kurtosis(x)* N: R+ n: ~! }9 x
      answer <- c(max1,min1,mean1,skewness1,kurtosis1)7 v+ N  }* q3 A2 }3 j0 t4 y0 _
      return(answer)
    % ]( A3 Q" `7 s9 z}
    / H+ w5 t( S' K2 \$ U* P3 h3 E% |  E
    t <- rt(100,2)
    2 k2 x! w6 Z6 f) k* ^! ~, E" E; I+ Ustat(t)
    1 F# ]) j* |" p/ A; \/ H7 d; L
    " h1 X$ f4 B7 R4 s- m* X: @; B  `" y8 E$ @
    / W# `% G8 R0 g  e* O6 ]$ ]) U' n  _
    0 X# i8 Y& a$ d+ r1 h7 V4 R
    zan
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