转自:# http://guangzheng.name/2017/10/08/dplyr%E5%8C%85%E4%B8%AD%E7%9A%84distinct%E5%87%BD%E6%9 ...
R语言常用的去重命令有uniqueduplicated 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 gt x lt c : , : , : gt x gt unique x gt unique x, fromLast TRUE 排序后的 gt a , , , , , , , gt unique a , , , , , , 去除重复的最后一行 duplicated主要是判定向 ...
2017-12-21 20:26 0 3914 推荐指数:
转自:# http://guangzheng.name/2017/10/08/dplyr%E5%8C%85%E4%B8%AD%E7%9A%84distinct%E5%87%BD%E6%9 ...
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 ...
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 ...
1、创建测试数据 > test <- c(1,2,3,1,1,2,5) ##创建向量测试数据> test[1] 1 2 3 1 1 2 5> duplicated(test) ## 基本用法,返回逻辑值,非重复为F,重复为T[1] FALSE FALSE ...
一、基本转换 读取Excel数据 methods(is) 函数可以查看所有 is 的方法。用于判断数据 methods(as) 函数可以查看所有的转换方法。 二、对大数据集,取数据子集 1.读数据 两种写法 2.随机抽样函数 sample() 对向量抽样 对数据 ...