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R语言数据处理方法~小结

发布时间:2021-01-21 09:17:41 所属栏目:大数据 来源:网络整理
导读:文章目录 1. R自带函数 2. reshape2数据重构 3. dplyr 4. tidyr 5. 字符串处理 1. R自带函数 1.1 转置 使用函数t()可对一个矩阵或数据框进行转置,对于数据框,行名将变成变量(列)名。 数列array进行维度转换 aperm 1.2 整合数据aggregate 在R中使用一个或
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文章目录

1. R自带函数

2. reshape2数据重构

3. dplyr

4. tidyr

5. 字符串处理


1. R自带函数

1.1 转置

使用函数t()可对一个矩阵或数据框进行转置,对于数据框,行名将变成变量(列)名。

R语言数据处理方法~小结

数列array进行维度转换 aperm

1.2 整合数据aggregate

在R中使用一个或多个by变量和一个预先定义好的函数来折叠(collapse)数据。调用格式为:

R语言数据处理方法~小结

其中x是待折叠的数据对象,by饰一个变量名组成的列表,这些变量将被去掉以新的观测,而FUN则是用来计算表述性统计量的标量函数,它将被用来计算新观测中的值。


by中的变量必须在一个列表中(即使只有一个变量)。也可以在列表中为各组声明自定义的名称,例如by=list(Group.cyl=cyl,Group.gears=gear)。

1.3 apply待整理

1.4 union和intersect

R语言数据处理方法~小结

1.5 合并 cbind和rbind

纵向合并数据通常用于向数据框中添加观测。

(1)rbind() :纵向合并两个数据框(数据集)

(2)cbind() :横向合并两个数据框(数据集)

注:两个数据框行(列)数必须相同。如果x中拥有y中没有的变量,在合并它们之前需做以下处理:

(1)删除dataframeA中的多余变量;

(2)在dataframeB中创建追加的变量并将其值设为NA(缺失)。

R语言数据处理方法~小结

1.6 匹配合并 merge

merge效果同dplyr的join,join的效力更高。

(1)inner_join 等价于 merge(all=F)

(2)left_join 等价于 merge(all.x=T,all.y=F)

(3)right_join 等价于 merge(all.x=F,all.y=T)

(4)full_join 等价于 merge(all=T)

R语言数据处理方法~小结

1.7 排除重复数据 unique

unique 函数可以去掉向量、数据框或类似数列的数据中重复的元素。

(编辑:辽源站长网)

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