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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1 _5 I. D4 I* v$ o3 O
    书籍:《R语言与数据挖掘》/ q0 n, W+ D5 F
    #(1)查看数据集中CO2的变量名称,并将Treatment的名称更改为Treat
    6 Y6 L1 {( D) o! dlibrary(reshape)4 @5 C" Y8 R' |1 T" Y7 p
    CO26 b  Z) s9 l- t7 ~0 j
    CO2 <- rename(CO2,c(Treatment = "Treat"))
    % |: m  d( I  y9 {* Y8 R; {7 _" _8 B; r0 u1 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! b3 K, G' [3 j6 N
    > anyNA(CO2)
    ; G4 \5 z8 w( b( U[1] FALSE' [! M3 v2 ?" V4 j8 `; X& c. J
    #检测所在行:complete.case(CO2) 删除:CO2[comeplete.case(CO2),]
    % l5 C1 L$ |* o+ [- G4 }2 G* q/ L& l: ]% w! z, _
    #(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)& Y+ j; l+ D, u3 Y' t3 Q
    #篇幅问题删除部分输出数据
    8 [* y4 V* Q& a1 h/ C: z> sort(CO2$uptake,decreasing = TRUE) #从大到小5 k: ~3 }' g/ N
    [1] 45.5 44.3 43.9 42.9 42.4 42.1 41.8 41.4 41.4 40.6 40.3 39.79 W7 t! R: H4 H$ g  v, C
    [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# x6 q: j0 w3 r2 q
    [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
    , Q5 d- F) D& [$ m: X$ r/ o[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
    : t: }0 t. V9 l& m[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 B9 {, x9 s. Z0 X
    > sort(CO2$uptake,decreasing = FALSE)- H+ E4 }) b$ J; p9 z
    [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
    4 h/ G# j6 i# F8 r% L. g6 n! A0 Y[13] 13.7 14.2 14.4 14.9 15.1 16.0 16.2 17.9 17.9 17.9 18.0 18.11 \2 N# n. Y6 e2 m
    [25] 18.9 18.9 19.2 19.4 19.5 19.9 21.0 21.9 22.0 22.2 24.1 25.82 y6 Z" T3 K" ?6 e% U% _! ?7 L0 t
    [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; r6 ?; X- O( u3 r+ S% |9 o
    [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
    3 _) d/ o( J1 e' n  n- [) Q' l  p3 W& v  E
    > CO2[order(CO2$uptake),]# t* f- S1 r5 k  y. x
       Plant        Type      Treat conc uptake4 `' c) \3 I5 k6 {" _4 n
    71   Mc2 Mississippi    chilled   95    7.7
      \  A6 L. a9 {3 }9 J29   Qc2      Quebec    chilled   95    9.31 u$ z7 c. T8 V. j4 p/ R* Y- m# o; t
    64   Mc1 Mississippi    chilled   95   10.5
    6 P" x2 ]6 n7 w8 S  A1 h$ o43   Mn1 Mississippi nonchilled   95   10.6
    : I* e5 v0 J  U6 s78   Mc3 Mississippi    chilled   95   10.63 T  [- q# Q' \  \
    57   Mn3 Mississippi nonchilled   95   11.31 D( V1 F) ~8 g& ?8 V  M

    ( |) ?8 e) U3 y& R$ {1 U% p+ [> CO2[order(-CO2$uptake),]
    2 g" ]/ }: N  x   Plant        Type      Treat conc uptake
    0 G7 t0 a' |* X6 q  q! E21   Qn3      Quebec nonchilled 1000   45.5
    ( Z8 G" o: f) n1 ^/ [2 A+ z2 t14   Qn2      Quebec nonchilled 1000   44.37 J7 n# b" n: U. E- E7 x
    20   Qn3      Quebec nonchilled  675   43.9! D3 B8 X( V) C; {$ e
    19   Qn3      Quebec nonchilled  500   42.9
    - |4 v; i0 @& s) e) P6 r  Y0 w1 U35   Qc2      Quebec    chilled 1000   42.4. b) ?; G/ u; E. I2 L- H
      D- R" D+ S* p. c* \, U
    #(4)将CO2随机分成两组数据,第一组和第二组比例为6:4
    2 W' n. I/ R; v) Q' n: j* pn <- sample(2,84,replace = TRUE,prob = c(0.6,0.4))
    4 i+ C  a: ]1 p" I! n(sample1 <- CO2[n == 1,])1 o1 x, \5 {- ~" A* K3 Z6 [. Q+ Y
    (sample2 <- CO2[n == 2,])
    + n  o  K3 O& H
    6 ?% U& L0 x8 f) e/ u( x#(5)应用tapply()函数,计算不同植物(Plant)对应的uptake的平均值
    4 ~2 Z& q' s/ A' g2 Gtapply(CO2$uptake,CO2$Plant,mean)
    $ @6 i+ G" F7 d% J  e
    + q  q5 w6 o/ N( d/ d#(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0 ^1 _% E; ?- [
    aggregate(CO2$uptake,by = list(CO2$Plant,CO2$Type),FUN = mean)
    ' f. h/ g8 L6 ?% a
    / Q# {0 |5 S; o5 M& p% ^#(7)应用lapply()函数,同时计算con和uptake的均值
    , M+ p" q( ?- A' R9 ~, V9 glapply(c(CO2$conc,CO2$uptake),mean)
    5 }. P0 P# R4 J" \7 k# h, B# G8 F$ o) l: B& t/ Y5 q) [; N
    #(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3 ~/ A+ v& W) A3 \8 L+ Y( T: w; k
    Plant_Qn <- grep("Qn",CO2$Plant,fixed = FALSE)1 D7 N( g. \' k; C/ [# k+ q1 z4 h% M9 N
    Plant_Qn
    - ?( r3 r& P* E+ e8 x3 Q. Y* ?3 w8 Y/ S; L+ V
    #(9)使用gsub()函数,将CO2中植物名称(Plant)中的字符串”Qn“改为”QN“( j# k* U5 C% D5 k6 x- n! J6 j
    ! o" y* T+ P5 V: ?2 ^5 l3 a; H
    $ x) p; S2 Q0 p* S2 H  b! w) 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) g' z" C& o  m
    #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……
    . h6 a& g8 K0 M$ o7 H/ @* [4 Hgsub("[t]","t",CO2$Plant)3 X0 ^$ O2 h/ m/ Q; {

    / B6 v+ n) W0 M+ e4 @/ T5 _* Xlibrary(fBasics)+ o2 l4 e# d6 L0 R/ Z: m
    stat <- function(x)$ C9 `, C1 |; W5 n
    {4 w7 G+ I2 {# h) N/ X$ l. o; e
      if(!is.numeric(x))" Y: B- `; D& ~* U
      {9 R2 j( Q/ o* D8 }9 l' k4 [
        stop("the input data must be numeric!\n"); [' M( x7 T7 X( r8 t8 J
      }
    / }) m/ b* r6 ?' ~8 h  if(length(x) == 1)- v/ g( ^, V; L1 [: [7 d
      {
    % y  H. q9 Y0 o: l1 ~    stop("can not compute sd for one number!\n")
    , U9 W  [: l  N8 k) ?! r( N  }" W8 |1 l8 O% G3 D: s- w& I
      max1 <- max(x)
    ( `5 O) w0 s" U4 W% H1 p( m- \5 h- h  min1 <- min(x)
    % s/ X7 N4 J$ Q& {: P- k  mean1 <- mean(x)
    ! P# M! D  a" f, M2 N  skewness1 <- skewness(x)% |. D; A! n; N* T, g; p
      kurtosis1 <- kurtosis(x)2 Y0 e+ @* _! ?& Z; V! {/ l6 p
      answer <- c(max1,min1,mean1,skewness1,kurtosis1): b0 J1 E" ?0 _2 u
      return(answer)# F4 `3 B4 o) t7 j7 e
    }( F- q0 z4 M" `& u. }
    . z3 d- q, ]  i0 G( k" j
    t <- rt(100,2)
    $ C1 ]. a8 A% q9 _0 ?0 V8 Qstat(t)( R$ v  R% ~3 G- w! s: @( j
    6 r) z3 h3 M6 `) v6 L0 x5 l

    2 G9 c' v+ C: P. {7 |* i6 b7 Z0 `+ ?% u$ t5 Y# W! j3 t6 }4 M

    . G$ u& X8 U# V- B1 x( v) H
    zan
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