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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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