Análisis de datos de lenguaje R

Descripción general del lenguaje R y análisis de datos

El lenguaje R es un lenguaje de programación de código abierto, nacido en 1993, el sistema R es de código abierto y gratuito.
Proceso de análisis de
datos : importación de datos, limpieza de datos, exploración de datos, modelado de datos, visualización, descubrimiento de informes

Comandos de operación básica

Nota: escriba el nombre del paquete en *

función	Descripción
getwed ()	Mostrar directorio de trabajo actual
establecer ()	Modificar el directorio de trabajo actual
ls ()	Mostrar todos los objetos en el espacio de trabajo actual
str ()	Mostrar estructura de objeto
ls.str ()	Mostrar la estructura de cada variable en el objeto
existe ()	Si hay un objeto en el espacio de trabajo actual
rm ()	Eliminar uno o más objetos
q ()	Salir de R. Antes de esto le preguntará si desea guardar el espacio de trabajo.
.libPaths ()	Ver la ruta específica de la carpeta en la computadora
install.packages ()	Paquete de instalación
biblioteca ()	Mostrar la lista de paquetes instalados
buscar()	Mostrar la lista de paquetes cargados
biblioteca("*")	Cargar este paquete
separar ("paquetes: *")	Quitar paquete
remove.packages ("*")	Desinstalar paquete

Tipo de datos básico

Tipos de	Descripción	Función de juicio	Forma de lenguaje R
Lógico	Los datos binarios que representan el valor lógico tienen solo dos valores, VERDADERO o FALSO. En R, la asignación de expresiones lógicas dará como resultado datos lógicos, como comparar el tamaño de dos números 2> 1 es igual a VERDADERO	es.logocal ()	VERDADERO ， 2 <= 1
Punto flotante	Los números reales expresados ​​en decimal, como 1, 1.1, etc., son la forma de datos básica que se utiliza para el cálculo.	es.double ()	3,14
Entero	Se usa para describir números enteros, como 1, 2, 3. Cabe señalar que en el lenguaje R, el carácter L se agrega después del número entero para representar el número entero, de lo contrario se considerará como un punto flotante	es.integer ()	3L
Tipo de caracter	Se usa para representar una cadena	es.carácter ()	"Hola", "3,14"
Plural	Se utiliza para representar valores complejos, donde la parte imaginaria está representada por i, por ejemplo 2 + 3i	es complejo ()	1 + yo
Primitivo	Se utiliza para guardar los bytes originales, donde cada byte está representado por dos números hexadecimales, como A3.	is.raw ()	00

Conversión de tipo de datos

Tipo lógico tipo entero tipo punto flotante tipo carácter tipo

Operador

Estructura de datos en R

➢ Vector ➢ Matriz ➢ Array ➢ Lista ➢ Marco de datos ➢ Factor
Función de vector:
✓Crear vector
✓Elemento de
acceso ✓Añadir elemento
✓Borrar elemento
✓Obtener longitud del vector

Visualización de código

#基本数据类型
getwd()

install.packages("stringr")
.libPaths()
library()
search()
library("stringr")
str_length ("Hello R!")

detach("package:stringr")
str_length ("Hello R!")

remove.packages("stringr")
library("stringr")


#基本数据类型
num <- 100;num
is.integer(num)#?
is.double(num)#?
typeof(num)
num2 <- 100L
typeof(num2)


is.logical(TRUE)
is.logical(T)
is.logical(5)#?
is.logical(0)#?
is.character("R program")



#数据类型转换
logi_vec <- T
typeof(logi_vec)
int_vec <- c(100L,200L)
typeof(int_vec)
double_vec <- c(10,20)
typeof(double_vec)
chr_vec <-c("伟大的","中国人民")
typeof(chr_vec)
typeof(c(logi_vec,int_vec))#?验证逻辑型和整数型
typeof(c(int_vec,double_vec))#?验证逻辑型和整数型
typeof(c(double_vec,chr_vec))#?验证逻辑型和整数型
typeof(c(logi_vec,int_vec,double_vec,chr_vec))#?验证逻辑型和整数型

1 == '1' 



#在运算过程中，数据类型自动转换
2*T  #？
10+FALSE #？
10+TRUE
exp(F) #？
10 & 0 #？
10 | 0 #？


#使用as***函数强制转换数据类型
as.numeric(F)
as.numeric("1000.01")
as.numeric("你好")
as.logical(0)
as.logical(10)
as.logical(-10)
as.logical("T")
as.logical("F")
as.character(c(T,F,TRUE,FALSE))
as.character(10.99)



#特殊值
#NA
a <- 100
a[1]
a[2]
num_vec <- c(1,2)
length(num_vec) <- 4
num_vec
#Inf 无穷大
10/0
-10/0

0/0
Inf-Inf

num_vec1 <- c(1,5,NaN)
length(num_vec1)
num_vec2 <- c(1,5,NULL)
length(num_vec2)


#运算符
#逻辑运算 & vs &&
logi_vec1 <- c(T,F,T)
logi_vec2 <- c(F,T,T)
logi_vec1 & logi_vec2
logi_vec1 && logi_vec2

logi_vec1 <- c(T,F,T) #向量长度不同，短的循环补齐
logi_vec2 <- c(T,T,T,F)
logi_vec1 & logi_vec2
logi_vec1 && logi_vec2


logi_vec1 <- c(T,F,T)

#逻辑运算| vs ||
logi_vec1 <- c(T,F,T)
logi_vec2 <- c(F,T,T)
logi_vec1 | logi_vec2
logi_vec1  || logi_vec2


a <-T
b <- 10L
c <- 20
d <-"R";
typeof(c(a,b,c,d))



#向量
vec <- c(1,5,6,8,9)

#访问元素
vec[1]
vec[0]
vec[2:3]
vec[2:5]
vec[c(1,3)]#访问不连续的怎么办
vec[c(1,3,2)] #想重复访问
#添加元素
vec
vec <- c(vec[1:2],10,vec[3])
vec
#删除元素
vec
vec <-vec[-3]
vec
#获取向量长度
vec <- letters
vec
length(vec)
vec[-length(vec)] #删除x,y,z怎么做？
vec[-length(vec):-length(vec)+2]
-length(vec):-length(vec)+2#注意加括号
-length(vec):(-length(vec)+2)
vec[-length(vec) : (-length(vec)+2)]

#创建向量
#Q：创建向量的方法
1:5
1:-5
c(1L,2.0,"a")
67#1，3，5，7，9，创建等差数列
?seq
example(seq)
seq(1,9,by =2)

#将某向量重复多次，创建向量
vec <-1:3
#1 2 3 1 2 3 1 2 3 
?rep
example(rep)
rep(vec,3)
#111222333
rep(vec,each = 3)
#创建长度为0的向量
new.vec <- c()
length(new.vec)
new.vec
#判断某班级的学生的年龄是不是都是18岁以上？
stu <- sample(c(17,18,19),10,replace = T)
stu
all(stu >= 18)
stu <- sample(c(18,19),10,replace = T)
stu
any(stu<18)

#any all 你想想可以应用到什么场景中？

#向量运算，算术运算，关运算，逻辑运算
vec1 <- c(1,2)
vec2<- c(10,20)
vec1 * vec2
vec1 == vec2
vec | vec2

#向量运算–循环补齐
vec1 <- c (1,2)
vec2<-c (10,20,30)
vec1 + vec2
vec2<- c(10,20,30,40)
vec1 + vec2

¡Doraemon te da la bienvenida!