R語言dplyr包 前言   2014年剛到, 就在 Feedly 訂閱里看到 RStudio Blog 介紹 dplyr 包已發布 (Introducing dplyr)， 此包將原本 plyr 包中的 ddply() 等函數進一步分離強化， 專注接受dataframe對象， 大幅提高了速度 ...

R語言中reshape2函數族 前言   前幾天放出來的那個R的展示中，有說到其實學R的過程更多的就是熟悉各種函數的過程（學習統計模型不在此列...我個人還是傾向於不要借助軟件來學習理論知識，雖然可以直接看codes...筆和紙上的推導還是不可或缺的基本功），然后各種基礎函數熟悉了之后很多被打 ...

plyr 這個包，提供了一組規范的數據結構轉換形式。 Input/Output list data frame array data frame | dlply() | ddply() | daply() array ...

R語言中aggregate函數 前言   這個函數的功能比較強大，它首先將數據進行分組（按行），然后對每一組數據進行函數統計，最后把結果組合成一個比較nice的表格返回。根據數據對象不同它有三種用法，分別應用於數據框（data.frame）、公式（formula）和時間序列（ts ...

R語言中的apply函數族 前言   最初學習R的時候，當成“又一門編程語言”來學習，但是怎么學都覺得別扭。現在我的看法傾向於，R不是一種通用型的編程語言，而是一種統計領域的軟件工具。因此，不能用通用型編程的思維來設計R代碼。R是一種面向數組(array-oriented)的語法，它更像數學 ...

在數據分析中，整理數據的本質可以歸納為：對數據進行分割（Split），然后應用（Apply）某些處理函數，最后將結果重新組合（Combine）成所需的格式返回，簡單描述為：Split - Apply - Combine，各個步驟的作用是： Split：把要處理的數據分割成小片斷，常用的函數 ...

以下內容主要參照 Introducing dplyr 和 dplyr 包自帶的簡介 (Introduction to dplyr), 復制了原文對應代碼, 並夾雜了個人理解和觀點 (多附於括號內). 0 初始化0.1 安裝 install.packages("dplyr") 0.2 示范數據 ...

本文將就caret包中的數據分割部分進行介紹學習。主要包括以下函數：createDataPartition()，maxDissim()，createTimeSlices()，createFolds()，createResample()，groupKFold()等 基於輸出結果的簡單分割 ...