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R提高篇(四): 数据管理二

2024-08-16 13:42:02   217人阅读

目录：

  • 数学函数
  • 统计函数
  • 应用示例
  • 控制流

数学函数

  • ceiling(x):  大于等于 x  的最小整数, 如：  ceiling(3.213)  --> 4
  • floor(x):     小于等于 x 的最大整数，如：  floor(3.6534) --> 3
  • trunc(x):    取x的整数部分，          如：  trunc(5.999)  --> 5
  • round(x,digits=n):   将x舍入为指定的小数，                       如： round(3.4567,2)  --> 3.46
  • signif(x,digits=n)：  将x舍入为指定的有效数字位数              如：  signif(3.4567,2)  --> 3.5

统计函数

  • mean(x):  平均数，语法： mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...)
    1. trim:  (0 to 0.5),  如：mean(x, trim = 0.1), 表示先把x的最大的10%的数和最小的10%的数去掉，然后剩下的数算平均
    2. 示例代码
       x <- c(2,4,6,8,10,11) mean(x,trim = 0.2)   #6*0.2=1.2（取整）,除去最大最小值11、2 ，实际计算 4 6 8 10的平均 --> 7 mean(x)              # 41/6  --> 6.833
  • median(x) : 中位数，语法： median(x, na.rm = FALSE) ，从小到大或是从大到小排列时最中间的那个或是最中间两个数的平均值，主要用于算一个整体（小组）的一般水平...
    > x <- c(2,4,6,9,10,11)>  median(x)[1] 7.5>  x <- c(2,4,9,10,11)>  median(x)[1] 9
  • med(x): 绝对中位数，语法：mad(x, center = median(x), constant = 1.4826, na.rm = FALSE,low = FALSE, high = FALSE)
    1. 主要是考虑到数据列中一些与均值相差较远的离谱数据在求均值和方差时候，尤其是求方差时对结果产生较大的影响
    2. 实际上计算mad的过程就是：constant * cMedian(abs(x - center))
    3. low,high: 当中位数是两个数字时，根据设置的参数取最小或最大的值
    4. 示例代码
      > x <- c(1,2,3,5,7,8)> mad(x)[1] 3.7065> #分解mad(x)计算过程> y <- abs(x - median(x));y[1] 3 2 1 1 3 4> z <- median(y);z[1] 2.5> 1.4826 * z[1] 3.7065
  • rang(x): 求值域， 语法：range(..., na.rm = FALSE)
    > x <- c(1,2,3,5,7,8)> y <- range(x);y[1] 1 8> diff(y)   #滞后差分[1] 7
  • sd(x): 标准差，语法：sd(x, na.rm = FALSE)， 标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值
    1. 标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差，公式为
      技术分享,  ,
    2. 公式意义：所有数减去其平均值的平方和，所得结果除以该组数之个数减一 （上面的公式有误），再把所得值开根号，所得之数就是这组数据的标准差
    3. 标准差应用于投资上，可作为量度回报稳定性的指标。标准差数值越大，代表回报远离过去平均数值，回报较不稳定故风险越高。相反，标准差数值越小，代表回报较为稳定，风险亦较小
    4. 代码示例：
      > x <- c(1,2,3,4)> sd(x)[1] 1.290994> m <- mean(x);> y <- sum((x - m)^2)/(length(x) -1)> sqrt(y)[1] 1.290994

 

  • scale(x): 为数据对象x按列进行中心化或标准化，语法：scale(x, center = TRUE, scale = TRUE)

    1. 数据的中心化是指数据集中的各项数据减去数据集的均值
    2. 标准化是指中心化之后的数据在除以数据集的标准差
    3. 示例代码：
      > data <- c(1, 2, 3, 6, 3)> scale(data)           [,1][1,] -1.0690450[2,] -0.5345225[3,]  0.0000000[4,]  1.6035675[5,]  0.0000000attr(,"scaled:center")[1] 3attr(,"scaled:scale")[1] 1.870829
  •  quantile(x): 求百分位数，语法：quantile(x, probs = seq(0, 1, 0.25), na.rm = FALSE, names = TRUE,...)
    1. 默认计算方法：要计算的点到起始点的距离/终点到起始点的距离=要计算的比例
    2. 示例代码：
      > m <- c(1:20)> quantile(m,probs = c(0.25,0.75,1));  25%   75%  100%  5.75 15.25 20.00 > (20 -1)*0.25 + 1[1] 5.75

 应用示例

  • 根据如下表格中的数据，按成绩对学生进行ABCDEF分等级，最后按姓氏和名字进行排序输出
  • 示例数据如下，保存本地 student.rda 文件中
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  • 第一步： 同于三门学科分值相差甚远，首选必须将变量进行标准化，让数据变得可比较， 每科成绩用单位标准差表示，如下
    > setwd("E:\\R")> load(file = "roster.rda")> options(digits = 2)  #小数点后保留2位> z <- scale(roster[,2:4])> z     math science english1   0.013   1.078   0.5872   1.143   1.591   0.0373  -1.026  -0.847  -0.6974  -1.649  -0.590  -1.2475  -0.068  -1.489  -0.3306   0.128  -0.205   1.1377  -1.049  -0.847  -1.2478   1.432   1.078   1.5049   0.832   0.308   0.95410  0.243  -0.077  -0.697

  • 第二步：计算每行的平均得分获得综合得分，合并到花名册，如下：

    > score <- apply(z,MARGIN = 1,FUN = mean);> score    1     2     3     4     5     6     7     8     9    10  0.56  0.92 -0.86 -1.16 -0.63  0.35 -1.05  1.34  0.70 -0.18 > roster <- cbind(roster,score);roster            student math science english score1        John Davis  502      95      25  0.562    Angla Williams  600      99      22  0.923  Bullwinkle Moose  412      80      18 -0.864       David Jones  358      82      15 -1.165  Janice Makhammer  495      75      20 -0.636    Cheryl Cushing  512      85      28  0.357    Reuven Ytzrhak  410      80      15 -1.058         Greg Knox  625      95      30  1.349      Joel England  573      89      27  0.7010     Mary Rayburn  522      86      18 -0.18

  • 第三步：按百分位数进行等级划分，如下：

    > y <- quantile(roster$score,probs = c(0.8,0.6,0.4,0.2))> y  80%   60%   40%   20%  0.74  0.44 -0.36 -0.89 > roster <- within(roster,{+                   grader <- NA+                   grader[score >= y[1]] <- "A"+                   grader[score < y[1] & score >= y[2]] <- "B"+                   grader[score < y[2] & score >= y[3]] <- "C"+                   grader[score < y[3] & score >= y[4]] <- "D"+                   grader[score < y[4]] <- "E"+ })> roster            student math science english score grader1        John Davis  502      95      25  0.56      B2    Angla Williams  600      99      22  0.92      A3  Bullwinkle Moose  412      80      18 -0.86      D4       David Jones  358      82      15 -1.16      E5  Janice Makhammer  495      75      20 -0.63      D6    Cheryl Cushing  512      85      28  0.35      C7    Reuven Ytzrhak  410      80      15 -1.05      E8         Greg Knox  625      95      30  1.34      A9      Joel England  573      89      27  0.70      B10     Mary Rayburn  522      86      18 -0.18      C

  • 第四步： 将student变量拆分为firstname 和 lastname ,并按姓氏和名称排序，将结果保存为本地文件 studentGrade.rda

    > name  <- strsplit(roster$student," ")Error in strsplit(roster$student, " ") : non-character argument> class(roster$student)   #查看student类型，是因子，必须转化成字符[1] "factor"

  • 正确代码如下：

    >  name  <- strsplit(as.character(roster$student)," ")>  firstname <- sapply(name,"[",1)  # "[" 是一个可以提取某个对象一部分的函数,在这里用来提取列表中name各成份中的第一或二个元素>  lastname <- sapply(name,"[",2)>  sGrade <- cbind(firstname,lastname,roster[,-1]) >  sGrade[order(sGrade$lastname),]    firstname  lastname math science english      score grader6      Cheryl   Cushing  512      85      28  0.3532485      C1        John     Davis  502      95      25  0.5592028      B9        Joel   England  573      89      27  0.6978361      B4       David     Jones  358      82      15 -1.1620473      E8        Greg      Knox  625      95      30  1.3378934      A5      Janice Makhammer  495      75      20 -0.6289776      D3  Bullwinkle     Moose  412      80      18 -0.8565414      D10       Mary   Rayburn  522      86      18 -0.1768163      C2       Angla  Williams  600      99      22  0.9238259      A7      Reuven   Ytzrhak  410      80      15 -1.0476242      E>  save(sGrade,file = "studentGrade.rda")

  •  

控制流

  • for ：  示例： for(i in 1:10) print("hello")
  • while:     示例：
     i<-10 while (i>0) {   print("hello")   i <- i-1 }
  • ifelse:  语法： ifelse(cond,statement1,statement2) , 当 cond = true 时执行第一个语句，反之执行第二个
  • swith:  语法： switch(expression, case1, case2, case3....)
    x <- switch(  3,  "first",  "second",  "third",  "fourth")x

R提高篇(四): 数据管理二


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