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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5 x# @$ |; ?: r( O
    书籍:《R语言与数据挖掘》1 Z. L  l6 L7 K
    #(1)查看数据集中CO2的变量名称,并将Treatment的名称更改为Treat
    ! Z' w+ S) i& n' K6 clibrary(reshape)
    & O& A) ]$ B3 H) ]6 RCO2& m- z0 L  r( s$ P) g; p% a/ z
    CO2 <- rename(CO2,c(Treatment = "Treat"))
    ! y* Z; ?! H' R
    ! k4 U  E; L+ [- s6 g4 a! o6 `#(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
    ; k0 i) z) y6 E* V7 Z> anyNA(CO2), Z' @3 Y( g. s
    [1] FALSE
    , H* f6 A, l' G) [* Y0 x* Y+ k#检测所在行:complete.case(CO2) 删除:CO2[comeplete.case(CO2),]
    9 z' l4 s- h6 w+ |, J& r) W+ j
    3 d; E6 b8 b5 L- M! C#(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)
    8 B  r! R6 i- G2 t; G#篇幅问题删除部分输出数据- o+ G: X& l2 M6 m
    > sort(CO2$uptake,decreasing = TRUE) #从大到小6 P" M3 N$ X. f' H$ q. e& T& D$ z
    [1] 45.5 44.3 43.9 42.9 42.4 42.1 41.8 41.4 41.4 40.6 40.3 39.72 S3 t+ L( M/ Y
    [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
    1 C- a+ Y- |  H. J, ^4 Q5 X[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* E: T$ N, r! j
    [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. N. Y; e' x" k7 p+ x7 n. r6 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, n4 D; Z, H6 k3 T7 g& Q
    > sort(CO2$uptake,decreasing = FALSE)8 M- G% b% \" {0 ~& N
    [1]  7.7  9.3 10.5 10.6 10.6 11.3 11.4 12.0 12.3 12.5 13.0 13.6. @7 f( e% O; E' v* Y2 J, _
    [13] 13.7 14.2 14.4 14.9 15.1 16.0 16.2 17.9 17.9 17.9 18.0 18.1  K. G3 J* r$ `9 D. j. ^
    [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; A7 l9 r2 N" V* e* p
    [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
    1 M% g4 q5 O$ k" P0 s1 D# P[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
    8 t" J9 C  _/ N1 m/ y: M0 Y) d/ J. |+ V6 l
    > CO2[order(CO2$uptake),]
    % J. E, B' P6 j1 O2 X4 i   Plant        Type      Treat conc uptake/ _  I) Y( l9 H6 j" G
    71   Mc2 Mississippi    chilled   95    7.71 w' a* T, o. ]% X8 p
    29   Qc2      Quebec    chilled   95    9.38 ~1 t$ `* o# y' C) ]
    64   Mc1 Mississippi    chilled   95   10.5% x# r" i( R( i8 v5 G
    43   Mn1 Mississippi nonchilled   95   10.6
    % u, F' i9 B8 ~0 c78   Mc3 Mississippi    chilled   95   10.6
    3 H5 `' M' ^9 M& l) d! M. P3 o57   Mn3 Mississippi nonchilled   95   11.3
    * r3 P8 |/ W+ O" B5 F% I' ?( }- N/ r, z; I
    > CO2[order(-CO2$uptake),]" N/ o  \6 c2 f; q' ^) q( ]; h# N
       Plant        Type      Treat conc uptake2 N% R  l: P1 O9 E4 C
    21   Qn3      Quebec nonchilled 1000   45.5
    5 \: M9 [2 Q% O$ \7 Y14   Qn2      Quebec nonchilled 1000   44.3
    6 k8 `+ s3 `0 K4 Q6 Y6 G20   Qn3      Quebec nonchilled  675   43.9
    ; @3 X$ w# V4 y  i( _2 q" n! Y19   Qn3      Quebec nonchilled  500   42.9% f' m5 }9 \& u# j% W% q8 {
    35   Qc2      Quebec    chilled 1000   42.4
    * P7 {8 }. x5 V/ P& p% G' u8 U  ~7 ~5 {2 f: Y
    #(4)将CO2随机分成两组数据,第一组和第二组比例为6:4
    7 U9 x$ I1 ^' G3 sn <- sample(2,84,replace = TRUE,prob = c(0.6,0.4))9 Q: I& w% a/ v( C3 C# }8 A2 d
    (sample1 <- CO2[n == 1,])
    9 L- p( a4 f+ |; o(sample2 <- CO2[n == 2,]). O& H8 U5 a  r% q2 A2 d, ~9 x/ H
    ) ^3 N; q6 V2 z7 ~" |
    #(5)应用tapply()函数,计算不同植物(Plant)对应的uptake的平均值! H* r" V6 F* X% T4 L
    tapply(CO2$uptake,CO2$Plant,mean)5 p* }  z2 @& _9 I& C
    ) `0 M+ i8 w, u$ X4 X
    #(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! F9 z  i$ Z1 |
    aggregate(CO2$uptake,by = list(CO2$Plant,CO2$Type),FUN = mean)
      z% c" t& l6 ^+ U
    5 T) [# e3 `  z( q2 A4 @+ _#(7)应用lapply()函数,同时计算con和uptake的均值, D6 s# y$ {7 Y: `' l/ ~
    lapply(c(CO2$conc,CO2$uptake),mean)
    * D- N& n* f) h5 J; P% C9 b9 e$ |! q4 s
    #(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  V# D$ S+ t# p) A- @) ^# Q( R  `* I
    Plant_Qn <- grep("Qn",CO2$Plant,fixed = FALSE)
    & y) s* w0 _- t, QPlant_Qn: y* B% J* W$ p/ ?& Y) M  ?8 k/ f
    9 k+ ^$ \: H" n: x( K
    #(9)使用gsub()函数,将CO2中植物名称(Plant)中的字符串”Qn“改为”QN“2 ?. Y1 V5 ~( E( c: L# g
    ' K, G& Y) {1 V% V5 X9 Q' p0 z

      q0 H4 e' R: @7 l#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
    ; k$ \: s% S3 k4 K' v#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……
    ) v4 i( [" g# z" ugsub("[t]","t",CO2$Plant)
    + J: |0 ?+ U. n% B$ w/ e% u( D" k' _+ l2 _
    library(fBasics)
    $ Z# W) g$ E5 s! i- h4 u. wstat <- function(x)( }$ K. B5 B6 Y+ A7 s
    {; ?7 n( ?. b9 Q4 f
      if(!is.numeric(x)); T( l" R3 T& I; E- M
      {$ R. d1 I: }" a% z% N
        stop("the input data must be numeric!\n")
    ' ~! C3 P1 t) `/ d) [  }
    8 N; S+ w) N- N& i  if(length(x) == 1)
    $ u$ g* @5 v  n& e- n# l9 j  {
    1 g$ ?" f. t8 D! Z( }3 d    stop("can not compute sd for one number!\n")
    / i: ^* D: }8 e8 `; r. e- X3 {  }
    " `* D( E% [) v+ ]7 r: t9 z4 M  max1 <- max(x)
    . I9 _' T/ D. T, d  min1 <- min(x)
    8 [; r; K' c' [7 H4 |  mean1 <- mean(x)
    " _1 V* P, P# n  skewness1 <- skewness(x)" G$ i& W. x4 P3 [  I" t7 B
      kurtosis1 <- kurtosis(x)
    : Z: P; U" e% L: t5 v" q$ ~! K  answer <- c(max1,min1,mean1,skewness1,kurtosis1)
    4 W$ i2 q9 y) H/ r0 U  return(answer)
    4 U+ y* l8 f7 S4 i! l}
    6 X9 i& ~/ l/ J- X
    % D$ a& x8 o* V# m' Bt <- rt(100,2)
    7 R, G+ A" m1 a/ g+ kstat(t): ~- w5 p, t7 y4 ~6 B: a: u" v& e% X

    1 P; u- S+ x! C0 E+ ]" x% }6 Q
    $ X' A' U0 T8 ?& c5 b9 u4 w
    4 Y, D  I# y0 A* e4 `2 i
    $ F" U9 k. u* O8 [
    zan
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