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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
    0 U1 |, T" I* q" |0 k( z书籍:《R语言与数据挖掘》7 N3 M( K2 ?1 l' r  N* j
    #(1)查看数据集中CO2的变量名称,并将Treatment的名称更改为Treat6 l: D7 ^9 v- f
    library(reshape)
    " j& t3 {$ \  G" ]CO2
    4 I/ d, A; g( T  k3 mCO2 <- rename(CO2,c(Treatment = "Treat"))
    / J& @9 G0 G% }9 x1 `- m% F
    4 w! s- g3 e" L+ B; p+ m/ 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
    $ G* s7 w" {4 J/ j; n> anyNA(CO2)
    4 h% C% g" d! f* D: I4 @' q7 c" ]" B[1] FALSE
    , i) |2 R* e2 J: ~$ J* E#检测所在行:complete.case(CO2) 删除:CO2[comeplete.case(CO2),]
    # d! O) H+ L2 n' s  q) l3 P' @+ N( E8 x9 i6 t
    #(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)" D0 p1 o; e. a: G+ m( f* @
    #篇幅问题删除部分输出数据$ _" ^: ?- L  O. w
    > sort(CO2$uptake,decreasing = TRUE) #从大到小
    & q9 m+ `/ n: ]" T3 A, m, H [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
    3 G) [6 \( G$ h# ^% ~1 l[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/ G+ Y& ~/ o& 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" f( I- _' r* f/ H& Z1 }5 c
    [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
    $ S' j/ e& U) m8 [! j  }4 a8 _6 S[49] 25.8 24.1 22.2 22.0 21.9 21.0 19.9 19.5 19.4 19.2 18.9 18.9
    # A5 k! i! }) x4 k  U' ^> sort(CO2$uptake,decreasing = FALSE)
    1 o* F! `% Y5 V) [' Y+ V  e* E* c [1]  7.7  9.3 10.5 10.6 10.6 11.3 11.4 12.0 12.3 12.5 13.0 13.6
    ( j9 {* q! D$ ~+ C# Z* M8 m. d[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
    # }+ P* A: Q/ K* \7 x" G0 C$ f, P[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+ V0 ~& D( u7 C[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) J2 j, `0 A" ]/ l$ z- p8 S
    [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, v" _( R/ g7 e9 ?7 s

    5 {8 n3 |% [+ H1 \8 I# @7 T' b9 Z> CO2[order(CO2$uptake),]
    * I3 y7 M0 e8 j   Plant        Type      Treat conc uptake  O# x' I: y$ h: G* s* U' J/ k+ {
    71   Mc2 Mississippi    chilled   95    7.7. e1 Y0 n( E' R7 f: s+ k, F
    29   Qc2      Quebec    chilled   95    9.3
    9 t/ }' J  a3 c9 I" z64   Mc1 Mississippi    chilled   95   10.5
    " _/ Z5 t" b5 ~0 |; \43   Mn1 Mississippi nonchilled   95   10.6
    % S. X1 _' Z3 r- C78   Mc3 Mississippi    chilled   95   10.6% ?5 h+ a) V3 l- W4 A5 t' J9 W6 I
    57   Mn3 Mississippi nonchilled   95   11.3$ f3 _; Y5 p' J% S& f

      c5 T3 I3 H) \> CO2[order(-CO2$uptake),]
    5 d) p) L8 n* m6 O2 @   Plant        Type      Treat conc uptake
    3 W3 b5 n' w7 [- v) C. _. r21   Qn3      Quebec nonchilled 1000   45.5
    ' j$ w+ E' }) o# B& y' k8 @14   Qn2      Quebec nonchilled 1000   44.3# v* ]! @( G. Y: {
    20   Qn3      Quebec nonchilled  675   43.9  }5 D$ s# t; g7 f* K
    19   Qn3      Quebec nonchilled  500   42.9$ A7 V! W1 w, L) D, F5 D
    35   Qc2      Quebec    chilled 1000   42.4
    # A& E3 l# W3 j$ |% o& _1 U. Q! |# U, I
    #(4)将CO2随机分成两组数据,第一组和第二组比例为6:4
    ) A8 t& R7 ^6 k+ M, n1 l- Un <- sample(2,84,replace = TRUE,prob = c(0.6,0.4))
    ; X* s: |1 l/ e. q, p(sample1 <- CO2[n == 1,]), {% Q' f4 m5 X( G( T7 }. a$ l
    (sample2 <- CO2[n == 2,])% t* x; T+ [/ V4 N4 L+ D
    : M' z! ]9 [+ J# G$ h/ G
    #(5)应用tapply()函数,计算不同植物(Plant)对应的uptake的平均值1 j$ ~# W: }! u0 i
    tapply(CO2$uptake,CO2$Plant,mean)3 _( o% F! X8 W/ y  O
    5 @: L/ m2 J+ A. N: k! w; |' i
    #(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
    / Q8 N0 q5 R1 b: e+ f8 _aggregate(CO2$uptake,by = list(CO2$Plant,CO2$Type),FUN = mean)
    0 m* t% c3 `5 v, V4 `2 u6 k: ^3 _% ^- D) R8 Z! ?
    #(7)应用lapply()函数,同时计算con和uptake的均值; q& K+ g6 m& P8 g7 j+ A# b+ H% p
    lapply(c(CO2$conc,CO2$uptake),mean)- n' a* d3 M+ E9 d4 e& O: v6 G

    . u$ m  w4 O1 [" D! ^  ^#(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
    % |* o" u; t' C! ~" Y7 ]Plant_Qn <- grep("Qn",CO2$Plant,fixed = FALSE)
    7 F" K! @6 S! {! b, KPlant_Qn
    $ K: Z/ _/ G! H) h9 c) @2 X) v+ Z: i
    #(9)使用gsub()函数,将CO2中植物名称(Plant)中的字符串”Qn“改为”QN“
    2 J7 I, K5 {7 z7 {- l. I$ }& U) Y" S8 y9 k$ a0 ~+ k8 R
    ) A9 ^; A& w0 f6 `- y: T$ C
    #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
    5 c7 \  W1 u  a3 S5 c- W7 Y0 H; I#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……
    ' n  U3 D6 V# ?% tgsub("[t]","t",CO2$Plant)
    6 @2 s! g* l: U8 Z6 X4 V2 Y
    * X" J* R# P$ Y, v7 D' mlibrary(fBasics), U) u9 K$ F8 S, G  I% U
    stat <- function(x)+ [0 z$ x8 f5 z( l
    {
    + d/ B; T2 z* u9 {* J# n) M" ~  if(!is.numeric(x))
    7 Z9 J& |  T+ s) a! R& ]  {
    9 R8 h: k- j9 y' V    stop("the input data must be numeric!\n")+ I/ G; w7 v, x0 e. H8 a. C6 `; n
      }5 @/ U, z& b4 G0 J4 W( l/ r! I
      if(length(x) == 1)
    * p$ V) r& c/ M1 c7 i" _7 \  {
    0 J# f6 ^- u- I, q    stop("can not compute sd for one number!\n"); Z7 W4 F6 W3 Z7 L7 ]  G
      }( H: X* x. J; z. K- w; v% R, p
      max1 <- max(x)
    7 q: p+ c8 T) |" \  min1 <- min(x)
    % |  G. V- F$ ?4 B  mean1 <- mean(x)& h6 `9 J: u8 D% F1 L( K: ?
      skewness1 <- skewness(x)
    8 o$ E  u, r2 o. l& r  kurtosis1 <- kurtosis(x)
    ; E# T  `$ {& C1 v8 l' L# M  answer <- c(max1,min1,mean1,skewness1,kurtosis1)
    . g- I; E- e3 I  return(answer). J, r& B( P" v0 q# |
    }
    & ~9 a; L7 O6 [4 H
    3 I1 @+ u7 G: J3 mt <- rt(100,2)
    6 R) L  V  A. m1 }& q1 jstat(t)
    3 U; W: J0 F/ D' Y5 k
    4 }8 o6 g7 Q4 k5 U
    , G! N, \* V+ H, p: z
    * T0 v7 _# E) @5 W; u0 C$ C
    * v( S5 @, \) N2 p% C2 _
    zan
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