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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
    ; G; X: Z8 t$ d0 j书籍:《R语言与数据挖掘》
    ) n9 T% d5 k$ R& n5 t; h#(1)查看数据集中CO2的变量名称,并将Treatment的名称更改为Treat. }, V  x% k3 e& a* ]  E+ f
    library(reshape)
    / z2 ^3 X8 c9 d6 k( i2 @+ ?CO2
    2 S0 K# t, d: F8 B5 wCO2 <- rename(CO2,c(Treatment = "Treat"))( D  C7 V9 {1 ]
    * f% l( Y& _8 t8 n$ e  p3 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" i5 Z2 P' b7 i4 \% h/ |. Z
    > anyNA(CO2)2 Q! _3 P( z9 E1 o
    [1] FALSE
    6 C! y7 V( q, S+ K1 ?" b#检测所在行:complete.case(CO2) 删除:CO2[comeplete.case(CO2),]
    6 F- L( H. H8 j( k4 }& O3 R; n( ?. g9 l
    #(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)( l* r: B! ^# j6 J
    #篇幅问题删除部分输出数据
    * E0 B9 L7 K  L. Z> sort(CO2$uptake,decreasing = TRUE) #从大到小
    7 e* r1 @/ `/ E! p2 W, ` [1] 45.5 44.3 43.9 42.9 42.4 42.1 41.8 41.4 41.4 40.6 40.3 39.7
      @0 W* E$ g3 T6 L( ^3 |+ e[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" t/ x1 K% D8 F1 M/ y  N- d5 W
    [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
    ; T( I+ M. ~! K0 g, d2 [0 U[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* V7 ?# q0 @4 z0 v
    [49] 25.8 24.1 22.2 22.0 21.9 21.0 19.9 19.5 19.4 19.2 18.9 18.94 @2 D9 t+ E9 I9 B1 i1 o
    > sort(CO2$uptake,decreasing = FALSE)
    ! }/ H& s% v8 w3 l9 s2 i9 F' G" e [1]  7.7  9.3 10.5 10.6 10.6 11.3 11.4 12.0 12.3 12.5 13.0 13.6
    - [5 k+ ]: g/ O2 L[13] 13.7 14.2 14.4 14.9 15.1 16.0 16.2 17.9 17.9 17.9 18.0 18.1
    # Q' O. z' t+ @[25] 18.9 18.9 19.2 19.4 19.5 19.9 21.0 21.9 22.0 22.2 24.1 25.8+ U: K$ E/ k4 X1 }. x7 @: \
    [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! h: l6 ]; I, u& }. i1 A. e& a( L5 m
    [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' r& J+ I& E( l) B% g5 e4 Q. ?

    ) e$ G4 M7 [5 S- m> CO2[order(CO2$uptake),]
    / F+ A( \: Y0 \5 p. W& s0 M; i   Plant        Type      Treat conc uptake
    * e# q& Z; m: H1 c. R$ d71   Mc2 Mississippi    chilled   95    7.7) t: ~9 @$ X2 U  b
    29   Qc2      Quebec    chilled   95    9.3
    9 E8 h) p# g& a' V64   Mc1 Mississippi    chilled   95   10.5; X6 b8 A! ^- b; q2 @& ^& J
    43   Mn1 Mississippi nonchilled   95   10.6
    ( n. W$ n" x1 r0 G& z78   Mc3 Mississippi    chilled   95   10.6
    7 l5 X! L" W6 h! S2 O8 @1 z7 S57   Mn3 Mississippi nonchilled   95   11.3
    6 G, G# y# u' g8 r
    : y/ X$ y  q3 B) ]% k/ {& {> CO2[order(-CO2$uptake),]
    6 t1 H; b7 Q0 j& g   Plant        Type      Treat conc uptake
    . g: y' g+ n, J& b9 x$ }21   Qn3      Quebec nonchilled 1000   45.5
    $ F& V+ N9 }; E14   Qn2      Quebec nonchilled 1000   44.36 A$ a4 ~% b; e1 k0 b7 J
    20   Qn3      Quebec nonchilled  675   43.97 w7 F. g; C: z5 k( p) z. R/ F
    19   Qn3      Quebec nonchilled  500   42.9$ b- e9 c( I+ |+ E1 ]
    35   Qc2      Quebec    chilled 1000   42.4
    ' X2 ~' s6 J& t# Q
    / I2 D/ t( m# j0 C5 L8 ?#(4)将CO2随机分成两组数据,第一组和第二组比例为6:4
    1 }2 z" a. ^! Y8 ^8 `7 V+ En <- sample(2,84,replace = TRUE,prob = c(0.6,0.4))
    8 M2 w' H+ s, n( s" p( V(sample1 <- CO2[n == 1,])- E6 g% r$ e+ w) M3 I6 t
    (sample2 <- CO2[n == 2,])& X' _( f- J  @2 w4 Q1 p$ L0 e
    . s! Q6 j' v; B  P
    #(5)应用tapply()函数,计算不同植物(Plant)对应的uptake的平均值
    * n$ _+ O9 r+ C) j9 Ttapply(CO2$uptake,CO2$Plant,mean)
    # j, O+ x3 T* w. c0 {+ k8 X+ o: r3 p4 v& T
    #(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+ f4 R; o+ K9 D, maggregate(CO2$uptake,by = list(CO2$Plant,CO2$Type),FUN = mean)
    ! ^$ J! d; ?  V3 h$ q& d4 |* Y8 K6 s$ ]1 z0 ~2 t7 m( y) H
    #(7)应用lapply()函数,同时计算con和uptake的均值
    ! i5 P, t) E. k4 d9 l! u1 Klapply(c(CO2$conc,CO2$uptake),mean)& u# C% u9 C  w: [: ~

    2 X' I/ F6 j' D  b; V9 Z( r#(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- g$ O! r7 K2 a6 v8 v
    Plant_Qn <- grep("Qn",CO2$Plant,fixed = FALSE)
    3 R% T9 C/ l2 n( t: M! ^4 w1 x' {Plant_Qn( [, T/ _4 V8 h$ s9 b" a
    ' W+ ^" _5 z/ M8 I; c
    #(9)使用gsub()函数,将CO2中植物名称(Plant)中的字符串”Qn“改为”QN“
    ' r% A% T/ S+ ~9 {
    ' l( q4 Q6 j. \* W
    5 ~1 G; R, H8 i: m8 Z#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! n7 Q) F3 m& v9 z) y0 p1 H% z. P. 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……
    ! w7 c8 r2 ]" b/ igsub("[t]","t",CO2$Plant); a) `" K+ b' D% o" C* I7 ~7 p2 |

    7 v0 q3 P+ _) `$ h/ `+ C7 G7 ulibrary(fBasics)1 E9 F% z4 C) R1 m3 g: @% p
    stat <- function(x)% V2 ~" E& k( o% W& Y
    {; ?8 _* [3 A: b- ^
      if(!is.numeric(x))
    - E% [- y" n6 c& N0 _7 V  {
    $ L% {  R4 u" \6 J/ }    stop("the input data must be numeric!\n")
    & O) ^' _- N! |. _; Y6 k) x& w  }
    0 R/ @! j! u# j/ S+ K" `: {" r, [4 L  if(length(x) == 1)3 f& x" D. C. [, x. Y% G3 Z
      {
    5 S7 X/ n# @) r# a/ c  r' f    stop("can not compute sd for one number!\n")0 h: L# E2 u/ S) d: v( ]5 }
      }. }! U8 z+ H! v/ U3 P7 q5 m
      max1 <- max(x). x5 Q# f: }" R' }$ Z! R9 e
      min1 <- min(x)7 C: V" E% a9 i) o$ c
      mean1 <- mean(x)
    5 _1 l  e# f- l# \  R' w" g" `+ t  skewness1 <- skewness(x)% O  z! h8 c: i  N8 N" m! w
      kurtosis1 <- kurtosis(x)
    " p" m9 p+ g4 r9 G1 w5 z  answer <- c(max1,min1,mean1,skewness1,kurtosis1)0 p; E/ s9 l! s9 A) b5 h. i# H
      return(answer)
    ' X5 \! c9 p* f( ?* w9 t1 `3 O: l}0 |4 W0 y, D% n2 a$ s, S5 Q
    ( J# G% R" A  Y. w# T- T
    t <- rt(100,2)! O& P7 M& W0 `, |. O3 X+ R( Z
    stat(t). }) |9 z- k3 h; s! r  U! y( B  h
    9 B+ P2 m% d% P6 ^% `% `" J
    # y9 }, A; w1 O% E/ g5 E2 i. m# p

    . T- d' Z7 Z" [0 k6 v0 e- A6 G; ?) p( O! q
    zan
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