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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
9 M% c. ~, b/ y- m: C, t8 p书籍:《R语言与数据挖掘》
/ c& m: \; d1 p& e& c/ Y. b#(1)查看数据集中CO2的变量名称,并将Treatment的名称更改为Treat
( X5 v+ e$ Y3 J: e" e, V5 ?library(reshape)# x4 i+ J( s( | B, V
CO2
/ k" ^$ e0 ]$ f. VCO2 <- rename(CO2,c(Treatment = "Treat"))( I( I" g6 ~! D
Q0 X! a* J8 |
#(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
5 q& T& f( T4 x! m. ?8 P> anyNA(CO2)
, U; {9 \( Z! u0 b1 h" u" o) F[1] FALSE0 t& h$ J; D% |- t& p" C/ ^ d
#检测所在行:complete.case(CO2) 删除:CO2[comeplete.case(CO2),]
% T- B* X& `2 \- y* n# p- p; `, R5 c; F4 y
#(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( k2 ]+ H4 L& r6 K+ v
#篇幅问题删除部分输出数据2 ~9 d, n) L( n8 f3 D8 j: r
> sort(CO2$uptake,decreasing = TRUE) #从大到小, c8 |! w3 w) v4 t8 e; c
[1] 45.5 44.3 43.9 42.9 42.4 42.1 41.8 41.4 41.4 40.6 40.3 39.7' i; Y3 ` L' i; e
[13] 39.6 39.2 38.9 38.8 38.7 38.6 38.1 37.5 37.2 37.1 35.5 35.44 ^' d- }7 N3 S# I, u0 P
[25] 35.3 35.0 34.8 34.6 34.0 32.5 32.4 32.4 32.4 31.8 31.5 31.1
- A, q3 _/ Z5 e- @1 E3 K+ z3 I[37] 30.9 30.6 30.4 30.3 30.0 28.5 28.1 27.9 27.8 27.3 27.3 26.2
# x( i# x8 q$ F7 U; A# G/ e" O[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 W5 I' Z: @! D
> sort(CO2$uptake,decreasing = FALSE)7 _ ]* D/ O+ |0 l$ l
[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
6 F7 }: r* K0 e* 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
" w% o. U) O& E6 E, k[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# ]0 C* }( F, I$ I1 S C$ X( u6 B+ A
[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 `& O3 S( C' c; Q0 h! R' F[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/ B6 W& u+ t9 j4 c6 b
3 j8 {4 f7 s5 `
> CO2[order(CO2$uptake),]# c3 k2 h0 K' H
Plant Type Treat conc uptake
9 ~) S3 P; G: h. X+ F4 @71 Mc2 Mississippi chilled 95 7.7' ]. }' U& K$ d8 s+ [
29 Qc2 Quebec chilled 95 9.3/ `% |- f5 j. c3 e1 h2 r9 \: `
64 Mc1 Mississippi chilled 95 10.5- b$ \% _6 w q! F* q6 C G& d
43 Mn1 Mississippi nonchilled 95 10.6
* r/ ^8 K* n# h9 B0 I/ ~6 v& b78 Mc3 Mississippi chilled 95 10.6' g) S7 V( _+ d" n% v
57 Mn3 Mississippi nonchilled 95 11.3* F3 J% _6 i* T! w J
: q$ M4 E- X& Q, U5 J4 B
> CO2[order(-CO2$uptake),]
; _8 E7 ?( z( F* N, B Plant Type Treat conc uptake5 _4 @6 S7 U; N. @" c) r1 t6 i
21 Qn3 Quebec nonchilled 1000 45.56 [9 Q1 V* n R( ~9 K( [" H: U
14 Qn2 Quebec nonchilled 1000 44.3
- Q2 f$ }0 t9 Z+ E/ `20 Qn3 Quebec nonchilled 675 43.9; q1 G7 A: P! t" y7 j% `
19 Qn3 Quebec nonchilled 500 42.92 c4 M: _/ c& q( w9 A9 k
35 Qc2 Quebec chilled 1000 42.4
9 Q4 k! s0 w F& P' }8 o9 k
% y A5 U3 l* @" [% t9 U#(4)将CO2随机分成两组数据,第一组和第二组比例为6:4; u( [( d: ]- Y1 e6 m
n <- sample(2,84,replace = TRUE,prob = c(0.6,0.4))
7 X: C& h5 Y* i# i(sample1 <- CO2[n == 1,])
9 B5 U0 j y6 I! U7 O(sample2 <- CO2[n == 2,])
- p) }- i) w5 M, E4 R9 j( m0 s& d
: d- k9 M% B* a* X2 H# A' ?#(5)应用tapply()函数,计算不同植物(Plant)对应的uptake的平均值3 y5 @7 I9 V* Y
tapply(CO2$uptake,CO2$Plant,mean)
# r: R" L6 z. e9 P8 A7 G1 t k H& i% A0 V% n
#(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9 U( L( l( m* B
aggregate(CO2$uptake,by = list(CO2$Plant,CO2$Type),FUN = mean)& g4 P7 }3 U4 A/ S: e7 p) E
4 i f7 L- L! v8 O#(7)应用lapply()函数,同时计算con和uptake的均值
% n3 A5 t, M1 @# p* clapply(c(CO2$conc,CO2$uptake),mean), i. O' G6 D( k
/ i- I$ Y. A4 ^4 ?3 Q# y1 u) w" R0 x#(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
5 ?& ?- W; T! f. RPlant_Qn <- grep("Qn",CO2$Plant,fixed = FALSE)
! G7 ~7 ~9 e. n8 U, E9 w( |3 wPlant_Qn
# G' H* b3 f8 H
0 M3 W+ k& P# p! B, ?* b1 g4 F#(9)使用gsub()函数,将CO2中植物名称(Plant)中的字符串”Qn“改为”QN“6 O" I4 F& w2 `
8 v4 b, [8 `9 d
8 F4 `5 J" g+ E#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
3 j& O6 y% \( o- M7 Q+ R#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 `; ]2 N2 X" }! @; ]- ^, t' T) F; J
gsub("[t]","t",CO2$Plant)2 `* D' y2 n: y1 t4 a) F
5 g( I( N3 g; g* B0 D# a0 M% @library(fBasics)7 u1 `& `- [) _6 q; `
stat <- function(x)
2 q+ E# ]- d0 Q$ ]1 n{
" q' k% D0 Z) P& ?' U if(!is.numeric(x))9 O3 S% E* _2 _1 p
{, V8 }* o. M; m O9 ^7 G
stop("the input data must be numeric!\n")5 u+ l6 \ K) c1 V3 N9 @
}
8 }( w: f! r. t& y$ ^ K0 Y if(length(x) == 1)
* v( j& |1 C) l% I( c/ x {2 f7 s0 c9 l8 A9 u9 H; [- @
stop("can not compute sd for one number!\n"); B+ E2 y" R& A1 @9 B ^' Q/ s
}9 Y h# U- Q: j3 N
max1 <- max(x)5 v" p$ S% Y3 \$ L
min1 <- min(x)0 t* A* Q4 i7 n' T) b/ j+ R# I
mean1 <- mean(x)
0 W2 Y; b" `2 ~5 \! Z \. I skewness1 <- skewness(x)0 z' n$ N9 @' i3 p: R" y: z( b
kurtosis1 <- kurtosis(x); Q z4 J5 X) x! `
answer <- c(max1,min1,mean1,skewness1,kurtosis1)/ B9 B. L" \( W6 _3 E7 V- B9 b
return(answer)
0 S5 n' k4 B7 P% G}$ a" [- m% v0 w. F/ L
/ t/ O" ^* |9 ?& V
t <- rt(100,2)
/ ~4 N2 k. z4 t7 S& ]4 E# K+ @stat(t)
! P8 V3 \) m: A z% r$ @
: `& \$ l) P% u1 Z `) h( W# O, Y) x, k. [4 Q, {( V# f
: E d9 K5 o; _" G! \& b* j1 J0 X
* o$ ^# O v% O2 x) B3 k1 Z* p
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zan
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