老師上課時(shí)說，我們在學(xué)習(xí)語言的過程中有遇到不懂的地方可以在知乎、論壇等網(wǎng)站搜索學(xué)習(xí)，也希望我們把學(xué)到的知識筆記分享出去幫助更多的人~于是我就準(zhǔn)備在知乎整理一下我最近學(xué)習(xí)的筆記啦~在方便復(fù)習(xí)的同時(shí)，希望也能幫到在學(xué)習(xí)R語言過程中遇到困難的你們~

基本數(shù)據(jù)管理

#創(chuàng)建leadership數(shù)據(jù)框

manager <- c(1,2,3,4,5) date <- c("10/24/08","10/28/08","10/1/08","10/12/08","5/1/09") country<-c("US","US","UK","UK","UK") gender <- c("M","F","F","M","F") age <- c(32,45,25,39,99) q1 <- c(5,3,3,3,2) q2 <- c(4,5,5,3,2) q3 <- c(5,2,5,4,1) q4 <- c(5,5,5,NA,2) q5 <- c(5,5,2,NA,1) leadership <- data.frame(manager,date,gender,age,q1,q2,q3,q4,q5, stringsAsFactors=FALSE) leadership

運(yùn)行結(jié)果如下（在代碼輸入?yún)^(qū)選中全部代碼按ctrl+enter即可運(yùn)行）：

#創(chuàng)建新變量

語句形式:變量名<-表達(dá)式

• 例如：假如你有一個(gè)數(shù)據(jù)框，其中變量為x1,x2,那么a<-x1+x2，a就是你創(chuàng)建的新變量，即x1,x2這兩個(gè)變量的加和。

書本上共介紹了三種方法創(chuàng)建新變量，分別為：

①

mydata<-data.frame(x1=c(2,1,3,5),x2=c(4,4,2,9)) mydata$sumx<-mydata$x1+mydata$x2 mydata$meanx<-(mydata$x1+mydata$x2)/2 mydata

運(yùn)行結(jié)果如下：

②

mydata<-data.frame(x1=c(2,1,3,5),x2=c(4,4,2,9)) attach(mydata) mydata$sumx <- x1 + x2 mydata$meanx <- (x1 + x2)/2 detach(mydata) mydata

• attach()和detach()一般成對出現(xiàn)，用這兩個(gè)函數(shù)是為了免去下面的代碼輸入的繁雜。

運(yùn)行結(jié)果如下：

③

mydata<-data.frame(x1=c(2,1,3,5),x2=c(4,4,2,9)) mydata <- transform(mydata,sumx = x1 + x2,meanx = (x1 + x2)/2) mydata

• transform()函數(shù)簡化了按需創(chuàng)建新變量并將其保存到數(shù)據(jù)框中的過程。

運(yùn)行結(jié)果如下：

#變量的重編碼

leadership$agecat[leadership$age > 75] <- "Elder" leadership$agecat[leadership$age >= 55 &leadership$age <= 75] <- "Middle Aged" leadership$agecat[leadership$age < 55] <- "Young" leadership

運(yùn)行結(jié)果如下：

或

leadership <- within(leadership,{agecat <- NAagecat[age > 75] <- "Elder"agecat[age >= 55 & age <= 75] <- "Middle Aged"agecat[age < 55] <- "Young" }) leadership

• 課本上說函數(shù)within()與函數(shù)with()類似，我查了一下函數(shù)with()的作用是簡化代碼，僅供參考。

#變量的重命名

如果對現(xiàn)有的變量名稱不滿意，你可以交互式地或以編程的方式修改它們。

若以交互式，你可以通過函數(shù)fix()來調(diào)用一個(gè)交互式的編輯器，這里就不舉例啦。

若以編程方式，可以通過names()函數(shù)來重命名變量。例如：

names(leadership) names(leadership)[5] <- "AGE" leadership

運(yùn)行結(jié)果如下：

#缺失值

在Rstudio中，缺失值以符號NA（Not Available)表示，而函數(shù)is.na()則是用于識別缺失值是否存在。如果某個(gè)元素是缺失值，相應(yīng)的位置將改寫為TRUE，不是缺失值的位置則為FALSE。而na.omit()函數(shù)可以刪除所有含有缺失數(shù)據(jù)的行。

leadership$AGE[leadership$AGE==99]<-NA leadership is.na(leadership) na.omit(leadership)

運(yùn)行結(jié)果如下：

#日期值

%d 數(shù)字表示的日期（0~31） %a 縮寫的星期名（Mon) %A 非縮寫的中文名(Monday) %m 月份（00~12） %b 縮寫的月份(Jan) %B 非縮寫的月份(January) %y 兩位數(shù)的年份(07) %Y 四位數(shù)的年份(2007)

日期值的默認(rèn)輸入格式為yyy-mm-dd。

Sys.Date()可以返回當(dāng)天的日期，而date()則返回當(dāng)前的日期和時(shí)間。

• 函數(shù)format(x,format="output_format")是用來輸出指定格式的日期值，并且可以提取日期值中的某些部分：

• 在日期值上還可以執(zhí)行算術(shù)運(yùn)算:

• 最后，也可以使用函數(shù)difftime()來計(jì)算時(shí)間間隔，并以星期、天、時(shí)、分、秒來表示。

#類型轉(zhuǎn)換

名為is.datatype()這樣的函數(shù)返回TRUE或FALSE,而as.datatype()這樣的函數(shù)則將其參數(shù)轉(zhuǎn)換為對應(yīng)的類型。如下所示：

#數(shù)據(jù)排序

可以用order()函數(shù)對一個(gè)數(shù)據(jù)框進(jìn)行排序，默認(rèn)的排序順序是升序，在排序變量的前邊加一個(gè)減號即可得到降序的排序結(jié)果。如下：

#數(shù)據(jù)集的合并

• 橫向合并

• 縱向合并

#剔除變量

#subset（）函數(shù)

選擇變量和觀測變量最簡單的方法。示例如下：

#隨機(jī)抽樣

sample( )函數(shù)可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的隨機(jī)抽樣。基本表達(dá)形式為：

sample(x, size, replace = FALSE)

簡介：其中x是數(shù)值型向量，size是抽樣個(gè)數(shù)，replace表示是否有放回抽樣，默認(rèn)FALSE是無放回抽樣，TRUE是有放回抽樣。

以上就是我這周的課堂學(xué)習(xí)筆記啦~代碼大部分都是課本里的哦，還有老師課堂上講的一些~實(shí)不相瞞，我也還學(xué)藝未精，如果看到的小伙伴發(fā)現(xiàn)有什么錯(cuò)誤，望批評指正哦~大家一起學(xué)習(xí)吧！學(xué)習(xí)R語言一定要有耐心哦~

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的rstudio 保存_Rstudio学习笔记的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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