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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
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                                                                【R】《R语言与数据挖掘》第三章上机记录
    , a4 B5 L$ i7 _2 `  }书籍:《R语言与数据挖掘》8 \0 j/ [3 H; P+ b7 Z
    #(1)查看数据集中CO2的变量名称,并将Treatment的名称更改为Treat
    ( Q, {1 z: Y+ P6 q+ _* t$ ~library(reshape)
    - |6 o. u0 v# p# SCO23 ~+ b+ }2 n5 R/ d
    CO2 <- rename(CO2,c(Treatment = "Treat"))
    # k6 I8 G9 Q  e1 v9 e( ~! e2 W( x5 u+ y& A3 O! K9 S0 n/ P
    #(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: x4 b8 }1 W+ g- l# h5 B6 {
    > anyNA(CO2)
    % a# }0 Z/ R* M) H7 _: k2 }& T[1] FALSE
    + Z0 Z. [& F0 \  h. l#检测所在行:complete.case(CO2) 删除:CO2[comeplete.case(CO2),]
    + Z% l( ]$ r% G6 S& S( V5 ?1 a; E9 V
    #(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)
    ; `7 ?( s/ N  ^& t9 P#篇幅问题删除部分输出数据4 e) d; a& Y, z* b& |
    > sort(CO2$uptake,decreasing = TRUE) #从大到小
    & x4 B' g, F6 K9 i; {9 L& X5 c [1] 45.5 44.3 43.9 42.9 42.4 42.1 41.8 41.4 41.4 40.6 40.3 39.7
    1 A  [! Y9 W  {) O' T; y[13] 39.6 39.2 38.9 38.8 38.7 38.6 38.1 37.5 37.2 37.1 35.5 35.4
    1 [+ V  x* y# a; \+ v8 Y3 @: ], w[25] 35.3 35.0 34.8 34.6 34.0 32.5 32.4 32.4 32.4 31.8 31.5 31.1: G2 |" p# s& G! ?* i
    [37] 30.9 30.6 30.4 30.3 30.0 28.5 28.1 27.9 27.8 27.3 27.3 26.2# X5 L7 C2 [4 D9 y/ A# h2 Y
    [49] 25.8 24.1 22.2 22.0 21.9 21.0 19.9 19.5 19.4 19.2 18.9 18.95 Q4 B: J5 }& i6 B# M4 l( V8 ^& ~
    > sort(CO2$uptake,decreasing = FALSE): s# C* @1 q/ R
    [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
    $ w( f6 t2 P, d, q[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
    * J" y; I) O& g[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* I4 }) c. L' H1 e
    [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) t& [: K2 v+ j4 X' l4 D
    [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 Z9 n7 d  L/ w  Y
    1 ^7 T3 n% w& A- t& P3 [6 \> CO2[order(CO2$uptake),]
    6 O/ y/ [  _; f/ D/ t: W   Plant        Type      Treat conc uptake
    * x. V. J5 S4 `: U9 o71   Mc2 Mississippi    chilled   95    7.78 d- |  b! G9 r- u# z5 [( y
    29   Qc2      Quebec    chilled   95    9.30 Y  u$ K0 U) @% U* c5 m
    64   Mc1 Mississippi    chilled   95   10.52 K: T( F! W( \! O1 x
    43   Mn1 Mississippi nonchilled   95   10.6  o3 N. u$ _3 W$ W; i) w% P
    78   Mc3 Mississippi    chilled   95   10.6
    $ z# R5 a( l3 v& X( r57   Mn3 Mississippi nonchilled   95   11.3& g% W1 {# c( l% T8 z- C, O2 V. e

    6 D. m- H: |! T- e7 Z> CO2[order(-CO2$uptake),]
      S$ T9 E- `6 V! p   Plant        Type      Treat conc uptake
    . D+ O  R& h  t( H21   Qn3      Quebec nonchilled 1000   45.5
    5 D5 c0 h* h* b! }0 L14   Qn2      Quebec nonchilled 1000   44.3
    9 |2 Q  q4 U0 ?! e% J20   Qn3      Quebec nonchilled  675   43.9. ~& ~9 G( Q0 {3 \
    19   Qn3      Quebec nonchilled  500   42.9
    ' j1 q' h/ u, H7 s35   Qc2      Quebec    chilled 1000   42.4* e: s+ s/ W% J# s7 X
    & K2 B  \. X* p6 ^( J$ @
    #(4)将CO2随机分成两组数据,第一组和第二组比例为6:4
    * y: O# Y! Z5 u5 Z' |4 mn <- sample(2,84,replace = TRUE,prob = c(0.6,0.4))1 g7 ]; L$ k4 x7 J( X
    (sample1 <- CO2[n == 1,])( b4 V: e, R0 B4 o- y2 P: M
    (sample2 <- CO2[n == 2,])- ^5 u$ ], M4 Q) T4 n$ a7 O. r
    ( R. Z8 ]7 H7 \; g+ F- Z
    #(5)应用tapply()函数,计算不同植物(Plant)对应的uptake的平均值% k6 u# b9 \% g) H( k4 a
    tapply(CO2$uptake,CO2$Plant,mean). O1 ]- ]! v+ D" D6 z/ l3 B3 E
    8 t# M0 F2 u% ?  e6 \
    #(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( s/ J4 G  G. n; A  a
    aggregate(CO2$uptake,by = list(CO2$Plant,CO2$Type),FUN = mean)/ W8 C- s- p0 ^" m# P
    5 q: t2 _/ h7 @, L1 ~8 {$ L
    #(7)应用lapply()函数,同时计算con和uptake的均值
    ) `" y4 O0 l1 b1 s( Mlapply(c(CO2$conc,CO2$uptake),mean)5 P# a' S2 Y& Q/ f% F
    7 e  q5 r# O$ n$ M5 e- L
    #(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
    3 e6 t% a) Y, UPlant_Qn <- grep("Qn",CO2$Plant,fixed = FALSE)1 X8 r# I+ _; D9 K; }
    Plant_Qn) t& z" L* j5 o  A- p* B# }
    ! u7 ?% Z# w$ c; F4 T
    #(9)使用gsub()函数,将CO2中植物名称(Plant)中的字符串”Qn“改为”QN“  t1 {3 ]4 l" P. c' h' o! U

    ! o* @; C- W) L; v; o: p- C2 N5 z" K& ^8 ^# ]7 Z) j
    #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
    . n; L2 g% \  k#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……# x6 a+ }6 L8 J0 E. S
    gsub("[t]","t",CO2$Plant): q- A) Z# ^' ]7 k* |1 U
    3 h4 \8 E: w( O9 A( \
    library(fBasics)& N& }. D* ^, L8 c( w& u4 `3 D
    stat <- function(x)
    - M0 n' p7 h( ~, m, t3 |3 c{2 o7 Y3 [1 z& p/ L( Y& P
      if(!is.numeric(x))
    ' X5 F$ n' n) B  {
    " b8 k: P3 _6 S6 `* q$ `( w; V    stop("the input data must be numeric!\n")
    * k( `/ t  V/ S- |4 r. L0 Y  }# N* ]9 [7 I  z6 D# T2 g- ^
      if(length(x) == 1)
    1 z) S0 }2 V- Q. D' |8 w  {- b- i4 z4 c& @1 ?; _
        stop("can not compute sd for one number!\n")1 a/ |. |; Q3 E  m1 q
      }
    + I. R" s. @" i& U: R# @  max1 <- max(x)5 a; j5 }- D: d1 l
      min1 <- min(x)! e6 e) ]5 G" ?1 v- Z5 a. z* C
      mean1 <- mean(x): m6 E( C& ?) n* R# U
      skewness1 <- skewness(x)# j9 x3 E5 r  ~8 d; p6 V, k' K6 h
      kurtosis1 <- kurtosis(x)
    $ c0 U# c+ I, l  F( o8 r- ^  answer <- c(max1,min1,mean1,skewness1,kurtosis1)2 i/ R) w; g# ]  E. z% h. U
      return(answer)
    ) P, o& l$ i5 e; _; r}
    : O, o2 w* E! X; ]$ _
    8 p1 h8 `  N1 _t <- rt(100,2)% o/ c8 C/ V6 x+ s$ Q6 t
    stat(t)  p& L$ f3 \4 n2 f

    / q+ K0 O% J) a
    0 L8 |  e" A7 D' f5 U8 X6 n+ ]# ]) W
    ' [2 e+ o$ U$ q  K& \7 D) M- x) C: j8 j. W7 ]! F
    zan
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