R语言dplyr包 前言   2014年刚到, 就在 Feedly 订阅里看到 RStudio Blog 介绍 dplyr 包已发布 (Introducing dplyr)， 此包将原本 plyr 包中的 ddply() 等函数进一步分离强化， 专注接受dataframe对象， 大幅提高了速度 ...

R语言中reshape2函数族 前言   前几天放出来的那个R的展示中，有说到其实学R的过程更多的就是熟悉各种函数的过程（学习统计模型不在此列...我个人还是倾向于不要借助软件来学习理论知识，虽然可以直接看codes...笔和纸上的推导还是不可或缺的基本功），然后各种基础函数熟悉了之后很多被打 ...

plyr 这个包，提供了一组规范的数据结构转换形式。 Input/Output list data frame array data frame | dlply() | ddply() | daply() array ...

R语言中aggregate函数 前言   这个函数的功能比较强大，它首先将数据进行分组（按行），然后对每一组数据进行函数统计，最后把结果组合成一个比较nice的表格返回。根据数据对象不同它有三种用法，分别应用于数据框（data.frame）、公式（formula）和时间序列（ts ...

R语言中的apply函数族 前言   最初学习R的时候，当成“又一门编程语言”来学习，但是怎么学都觉得别扭。现在我的看法倾向于，R不是一种通用型的编程语言，而是一种统计领域的软件工具。因此，不能用通用型编程的思维来设计R代码。R是一种面向数组(array-oriented)的语法，它更像数学 ...

在数据分析中，整理数据的本质可以归纳为：对数据进行分割（Split），然后应用（Apply）某些处理函数，最后将结果重新组合（Combine）成所需的格式返回，简单描述为：Split - Apply - Combine，各个步骤的作用是： Split：把要处理的数据分割成小片断，常用的函数 ...

以下内容主要参照 Introducing dplyr 和 dplyr 包自带的简介 (Introduction to dplyr), 复制了原文对应代码, 并夹杂了个人理解和观点 (多附于括号内). 0 初始化0.1 安装 install.packages("dplyr") 0.2 示范数据 ...

本文将就caret包中的数据分割部分进行介绍学习。主要包括以下函数：createDataPartition()，maxDissim()，createTimeSlices()，createFolds()，createResample()，groupKFold()等 基于输出结果的简单分割 ...