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    R 语言的Dataframe常用操作

    上节我们简单介绍了Dataframe的定义,这节我们具体来看一下Dataframe的操作 首先,数据框的创建函数为 data.frame( ),参考R语言的帮助文档,我们来了解一下data.frame(...还是同往常一样,我们先学习dataframe数据类型的基本操作 数据框元素的访问:既然矩阵是特殊的数据框,那么矩阵元素的访问方式应该也同样适用于dataframe吗?...即dataframe[1,](访问第一行),dataframe[,1](访问第一列)采用这种方式访问列时,返回值是按行排列的形式。...访问列同样也可以直接使用dataframe(1)访问第一列,或者dataframe(列名)来访问指定的列。...> mean(c)[1] 10.5> sum(c)[1] 42  同时,也可以利用dataframe$(新的列名) dataframe添加新的列,具体操作如下: 12345678

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    R中的数据结构(Array,Factor,List,DataFrame)

    1、R中的数据结构-Array #一维数组 x1 <- 1:5; x2 <- c(1,3,5,7,9) x3 <- array(c(2, 4, 6, 8, 10)) #多维数组 xs <- array...) #修改,凡是能够访问到的地方,都可以修改 x1[3] <- 30 #删除,凡是能够访问到的地方,都可以删除 x1[-3] x1 <- x1[-3] #查找/过滤 x1[x1 >= 4] 2、R中的数据结构...把可以访问的地方,设置为NULL,即为删除, #注意,删除之后,它后面的位置索引都自动减一 j$sex <- NULL; j #四、检索 j=='Joe' #五、查看长度 length(j) 4、R中的数据结构...-DataFrame 数据框用于存储多行和多列的数据集合。...(f)[names(f)=='name'] <- "name2" #修改行名 row.names(f) row.names(f) <- 0:2 f #删除行 f[-1,] f #注意,删除后的DataFrame

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    【JAVA-Day25】解密进制转换:十进制向R进制和R进制向十进制的过程

    解密进制转换:十进制向R进制和R进制向十进制的过程 博主 默语带您 Go to New World....☕ 《MYSQL从入门到精通》数据库是开发者必会基础之一~ 吾期望此文有资助于尔,即使粗浅难及深广,亦备添少许微薄之助。苟未尽善尽美,敬请批评指正,以资改进。!...⌨ 当谈及解密进制转换时,我们不得不涉及十进制向R进制和R进制向十进制的过程。进制转换作为计算机科学中基础且关键的概念,在数字处理和编程领域扮演着重要角色。...在接下来的内容中,我们将深入研究十进制向其他进制的转换以及其他进制向十进制的转换操作,以帮助您更好地理解和掌握进制转换的技巧和方法。...2.1 转换算法 将十进制数转换为R进制的一般算法如下: 用被转换的十进制数除以R,得到商和余数。 将余数作为R进制数的一位。 将商继续除以R,重复步骤1和2,直到商为0。

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    你打boss我捡宝贝可好-向R包作者致敬(R包安装)

    每一个我们现在听到的R包都是作者花费了很多心血的结果; 技能满点的神觉得我们凡人也有需求,就善良地分享出来; Then 我们可以不再吭哧吭哧看各种统计学的书,想各种画图的方法,直接加载R包读懂说明书拿来使用就好...; 那么多口红色号都分得清清楚楚,那么多游戏操作都溜得令人发指,R包简直小case!!!...1.R包的重要性 R包 包括代码(不仅是R代码)、说明文档(对包以及其功能)、数据集等; 通过优化R的现有功能或添加新的功能来助力R R包是这样的人写的 当前R包满足不了自己的需求 乐于分享,开源的精神...2.R包的来源 CRAN( Comprehensive R Archive Network) CRAN是世界各地的ftp和Web服务器网络,为R存储相同的,最新的代码和文档版本,是R包的主要‘仓’,如果是专业相关...:install() ####卸载的话,这个命令同样适用 remove.packages('GenomicFeatures') github 这里不介绍devtools了,介绍另一个安装github R包的包

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    特征工程(一):前向逐步回归(R语言)

    本文介绍的前向逐步回归法是针对最小二乘法的修改。相对于要将所有组合情况遍历一遍,前向逐步回归可以大大节省计算量,选择最优的特征集合,从而解决过拟合问题。”...前向逐步回归 前向逐步回归的过程是:遍历属性的一列子集,选择使模型效果最好的那一列属性。接着寻找与其组合效果最好的第二列属性,而不是遍历所有的两列子集。...trainlist <- train[,1:11] testlist <- test[,1:11] trainlabel <- train[,12] testlabel <- test[,12] 2、前向逐步回归构建输出特征集合...分别画出RMSE与属性个数之间的关系,前向逐步预测算法对数据预测对错误直方图,和真实标签与预测标签散点图。

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