package main import "fmt" import "database/sql" import _ "github.com/go-sql-driver/mysql" impor ...

什么是脏数据？ 数据仓库中的数据是面向某一个主题的数据集合，这些数据从多个业务系统中抽取，并且存在历史数据。这样就避免不了存在数据错误、数据冲突。这些错误数据和冲突数据就被称为脏数据。比如：不完整的数据、错误的数据、重复的数据。 洗数据：发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序 ...

创建数据框 因为数据框的本质是由一堆向量或者因子构成的列表，其中的每一个向量或者因子代表了一列。因此，数据框可以包含不同类型的数据（数值型、布尔型或字符型），但是每一列的数据类型必须相同。 data.frame 我们可以通过data.frame()函数将相同长度的向量数据，构建一个数据框 ...

主要学习如何把几种常用的数据格式导入到R中进行处理，并简单介绍如何把R中的数据保存为R数据格式和csv文件。1、保存和加载R的数据(与R.data的交互：save()函数和load()函数)a <- 1:10save(a, file = "data/dumData.Rdata ...

键盘输入 调用edit函数，比如我们要让用户输入一个长度为5的向量并赋值给变量a，那么可以： a<-vector( " integer ...

#从data0数据中筛选出属于2018年的变量 library(sqldf)data_2018<- sqldf("select* from data0 where year='2018年'") #从data0数据中筛选出属于2018年的变量 data_2018=subset ...

R语言常用的去重命令有unique duplicated unique主要是返回一个把重复元素或行给删除的向量、数据框或数组 > x <- c(3:5, 11:8, 8 + 0:5)> x [1] 3 4 5 11 10 9 8 8 9 10 11 12 ...

既然了解了R语言的基本数据类型，那么如何将庞大的数据送入R语言进行处理呢？送入的数据又是如何在R语言中进行存储的呢？处理这些数据的方法又有那些呢？下面我们一起来探讨一下。 首先，数据输入最直接最直观的方法就是键盘输入，在上面几篇都已经讲到，利用c创建向量，利用matrix创建矩阵，利用 ...