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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8 p t d' H2 M0 _, Q7 I- X0 j7 C
书籍:《R语言与数据挖掘》1 X" ~$ A7 }- ~1 X
#(1)查看数据集中CO2的变量名称,并将Treatment的名称更改为Treat
6 b7 B6 f. `. N$ v5 \. flibrary(reshape)
, w+ l4 S% S; Y$ v# s sCO2
% R. [ n3 a" T+ \0 \4 dCO2 <- rename(CO2,c(Treatment = "Treat"))
6 i9 y5 _& f( u& l- v% R2 E; k& u5 Z3 r2 ~
#(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
4 ~% {) E& r+ k( }> anyNA(CO2)
+ W, W" _6 G$ z1 g# F( c[1] FALSE2 L) w! D; k% X7 [4 X) b" r
#检测所在行:complete.case(CO2) 删除:CO2[comeplete.case(CO2),]* t1 S+ d/ W1 g7 ]& b
# [7 X6 o$ r T1 b
#(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)4 H* n. U: f ]& Z# }
#篇幅问题删除部分输出数据! B" z3 A+ Y+ N, q# T
> sort(CO2$uptake,decreasing = TRUE) #从大到小
$ X- A- ?+ K: @5 y0 y" Q [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; A) ?- u8 y9 `5 h8 M$ x
[13] 39.6 39.2 38.9 38.8 38.7 38.6 38.1 37.5 37.2 37.1 35.5 35.42 M7 {2 [* X" ?9 n+ O
[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. z3 N$ x4 T* V0 O6 H: E
[37] 30.9 30.6 30.4 30.3 30.0 28.5 28.1 27.9 27.8 27.3 27.3 26.23 L$ ]# \* D6 _' H
[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' u/ t1 ]/ D' S* ~$ P
> sort(CO2$uptake,decreasing = FALSE)# t6 g& P9 }/ }& e) s5 f0 u) d
[1] 7.7 9.3 10.5 10.6 10.6 11.3 11.4 12.0 12.3 12.5 13.0 13.6) \, {% G9 |; ], L7 w
[13] 13.7 14.2 14.4 14.9 15.1 16.0 16.2 17.9 17.9 17.9 18.0 18.1 v2 B x2 b1 J* N) Z* f0 I
[25] 18.9 18.9 19.2 19.4 19.5 19.9 21.0 21.9 22.0 22.2 24.1 25.8; `& L% a, z6 C5 ]0 f
[37] 26.2 27.3 27.3 27.8 27.9 28.1 28.5 30.0 30.3 30.4 30.6 30.9
3 @+ k$ w! P k) p6 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
4 O0 h) M, N$ a% m3 d0 A; c* X }- a% \/ \0 }& @( D
> CO2[order(CO2$uptake),]
- l+ q4 l7 r' W% p5 |! Z+ z& d Plant Type Treat conc uptake
. x2 V( ^& y! W) B f71 Mc2 Mississippi chilled 95 7.7
( w, Z# [" w6 C0 o5 G! ~7 T29 Qc2 Quebec chilled 95 9.36 Z. ?* y2 m2 l
64 Mc1 Mississippi chilled 95 10.5# z; _! l7 g0 x
43 Mn1 Mississippi nonchilled 95 10.6* Y% _+ C( I: s4 t: V
78 Mc3 Mississippi chilled 95 10.6
3 }) k ]& r+ j8 Q" S57 Mn3 Mississippi nonchilled 95 11.3
4 s& w7 Z7 b8 y; Y- `* f) ~
( y# r- m/ J! N& `; a+ Q> CO2[order(-CO2$uptake),]/ X9 q+ T ^8 I/ g
Plant Type Treat conc uptake
/ O* V5 _) f3 Z- W7 Y21 Qn3 Quebec nonchilled 1000 45.5" _0 q7 V: \& V; t+ e3 s0 M% A! e y
14 Qn2 Quebec nonchilled 1000 44.35 A5 ^+ c! J# a
20 Qn3 Quebec nonchilled 675 43.9
+ n( E3 i4 |+ x. }( Z19 Qn3 Quebec nonchilled 500 42.9, l5 h, S3 P9 @ f) `0 }
35 Qc2 Quebec chilled 1000 42.4
& X/ l! X- q" L- ? x( j0 u# Y7 p7 U5 S4 t
#(4)将CO2随机分成两组数据,第一组和第二组比例为6:4
& T/ d' X$ C: M8 j( B6 Gn <- sample(2,84,replace = TRUE,prob = c(0.6,0.4))5 S1 D7 f" }( }+ A
(sample1 <- CO2[n == 1,])9 ?& I+ u( u. v: q. I
(sample2 <- CO2[n == 2,])
; V: k x, n9 e" ?
2 U Z; M' a9 M#(5)应用tapply()函数,计算不同植物(Plant)对应的uptake的平均值
2 A( _0 p5 m8 g2 ?* I3 ~6 u+ Dtapply(CO2$uptake,CO2$Plant,mean)
$ ~! D+ y8 S/ T# \
% G: U8 x2 u" L3 U, ~#(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% H" p. u' D, K
aggregate(CO2$uptake,by = list(CO2$Plant,CO2$Type),FUN = mean)
0 J. M& h, k+ e
. n& M' b1 ~! U* G* k* U- Y) j/ Z#(7)应用lapply()函数,同时计算con和uptake的均值
8 Q6 n7 l$ n/ ~, Zlapply(c(CO2$conc,CO2$uptake),mean)
( u$ P: p2 E$ U1 }. M
@3 `5 |5 z. h#(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+ @1 E0 F j6 z2 S6 |! ~
Plant_Qn <- grep("Qn",CO2$Plant,fixed = FALSE)% S( b% X" _2 E
Plant_Qn
% J: S: R$ z8 S- I1 n' z# k5 }9 ]$ K, F4 g6 D
#(9)使用gsub()函数,将CO2中植物名称(Plant)中的字符串”Qn“改为”QN“8 D- f' q/ t7 S9 q
, F+ R+ N/ a- f
0 L* Y( f9 b8 S3 x @#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
$ l% K; F- L/ 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……
_6 |3 `; U" e6 n6 ^: Ygsub("[t]","t",CO2$Plant)
" x7 ]+ C C$ A' R3 G/ U% m$ `+ }
library(fBasics)
. |0 H% }( G+ s0 p; Y6 ~, ]stat <- function(x)
9 @) r3 `5 _* f8 p; _8 {2 U{
$ Y2 B7 c! u3 x, E6 k if(!is.numeric(x))( k. G; {# p' Q1 Y
{
$ |: w$ M) A" {& n( c stop("the input data must be numeric!\n")5 q- L! w( c$ Q; j2 Z, D/ [. L
}# I) o3 O$ B3 E) n: g
if(length(x) == 1)
5 d$ Q! y. f% d/ W { E7 h/ E/ Y7 i1 e }
stop("can not compute sd for one number!\n"): H2 b9 G x' N2 ^( q3 w
}
' o7 @6 R; G9 }6 b1 o) M max1 <- max(x)
; |/ c& l/ w- f+ ~, m$ m- ` min1 <- min(x)
, G( L4 P: `6 @( P mean1 <- mean(x)
2 R7 a6 o! k* x! @1 m9 R4 O skewness1 <- skewness(x): k5 y. U$ v" Z6 T3 ]/ e" I
kurtosis1 <- kurtosis(x)% A) c" v) m) {% w: x4 i" j+ z
answer <- c(max1,min1,mean1,skewness1,kurtosis1)' n s8 }6 |$ B$ e8 R
return(answer)7 F) d Y4 u! h: J. s* l* l) F
}) Q* s) [' o) u& m
4 @# ~# t( v; N* i3 j$ ?t <- rt(100,2)
1 e+ @- O( u' [1 rstat(t)2 k" i( r" o, E! y z
, [' J+ s" e) }$ f( y
4 n& m7 @( d' n+ D$ A( M) U: `3 Y7 l5 j$ z* N4 e
8 {- H; Q) w, R/ `3 v9 p3 i& x$ Y3 K |
zan
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