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R 语言学习日志 1

2024-08-02 00:45:15   220人阅读

 
1. CSV文件的的读取与写出
2. 数据集筛选
3. 简单随机抽样 sample函数
 
正文：
1. CSV文件的的读取与写出
  • 文件读取： df2 <- read.table("C:\\Users\\Lee\\Desktop\\R语言\\dummyData.csv", header= TRUE, sep=",")
  • 文件写出：write.table(df1, "C:\\Users\\Lee\\Desktop\\R语言\\dummyData.csv", sep=",", row.names=FALSE)

2. 数据集筛选

方法一：数据框方法即 newdata［filter条件，filter条件］

> newdata <- read.table("C:\\Users\\Lee\\Desktop\\R语言\\leadership.csv", header= TRUE, sep=",")
> newdata
  manager       date country gender age q1 q2 q3 q4 q5
1       1 2014/10/27      US      M  32  5  4  5  5  5
2       2 2014/10/28      US      F  45  3  5  2  5  5
3       3 2014/10/29      UK      F  25  3  5  5  5  2
4       4 2014/10/30      UK      M  39  3  3  4 NA NA
5       5 2014/10/31      UK      F  99  2  2  1  2  1

 

 

>newdata<- leadership[with(leadership,which(gender=="M")),]
> newdata
  manager       date country gender age q1 q2 q3 q4 q5
1       1 2014/10/27      US      M  32  5  4  5  5  5
4       4 2014/10/30      UK      M  39  3  3  4 NA NA
> newdata<- leadership[with(leadership,which(gender=="M" & age>34)),]
> newdata
  manager       date country gender age q1 q2 q3 q4 q5
4       4 2014/10/30      UK      M  39  3  3  4 NA NA

 

注意

 

> newdata<- leadership[which(gender=="M" & age>34),]
Error in which(gender == "M" & age > 34) : object ‘gender‘ not found
＃要指明gender是属于那个数据框，否则会出错
 
方法二：用subset函数筛选

 

subset(dataset，条件#筛选行，筛选列)
 
newdata <- subset(leadership, gender=="M" & age>25,select=c(gender:q2))＃列只取gender:q2列
> newdata
  gender age q1 q2
1      M  32  5  4
4      M  39  3  3
> newdata <- subset(leadership, gender=="M" & age>25,select=gender:q5)
> newdata
  gender age q1 q2 q3 q4 q5
1      M  32  5  4  5  5  5
4      M  39  3  3  4 NA NA
>  
 
3. 简单随机抽样 sample函数

id <- sample(1:2,nrow(iris),replace=TRUE,prob=c(0.7,0.3)) #1:2表示在1:2这个区间，replace=TRUE有放回的抽取nrow(iris)个值, nrow(iris)是一个数值，即iris观测值的个数，记录条数，有多少行，其中1 ,2的分配比例是prob=c(0.7,0.3)
> id
  [1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 2 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 2 1 2
[40] 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 2 1 1 2 1 2 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 2
[79] 1 1 2 1 1 1 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 2 2 2 1 1 1
[118] 2 1 2 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 2 1 1 2 1 1 1 2 2 2 1 1
traindata <- iris[id==1,]＃训练集
testdata <- iris[id==2,] ＃测试集
 
【举例】
> mysample <- binary[sample(1:nrow(binary),3,replace=0),]
> mysample
    admit gre  gpa rank
390     0 640 3.51    2
225     0 800 2.90    2
44      0 500 3.31    3
> mysample <- binary[sample(1:nrow(binary),3,replace=0),]
> mysample
    admit gre  gpa rank
60      0 600 2.82    4
213     0 460 2.87    2
25      1 760 3.35    2
> mysample <- binary[sample(1:nrow(binary),3,replace=0),]
> mysample
    admit gre  gpa rank
30      0 520 3.29    1
303     1 400 3.15    2
395     1 460 3.99    3
>  

 

 
 

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