本周R语言实战5-6章随记笔记

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# R in Action: Chapter 5
#数学函数应用 abs(-3)      #绝对值
sqrt(36)      #求平方根
ceiling(3.78)      #不小于x的最小整数
floor(4.39)      #不大于x的最大整数
trunc(3.98)      #向0方向截取的x中的整数，3
round(4.38267,digits=2)      #将x舍入为指定位的小数
signif(34.2323,digits=2)      #将x舍入指定的有效数字位数
log(x,base=n)     #对x取n为底的对数
log(x)     #x的自然对数
log10(x)     #已10为底x的对数
exp(x)     #指数函数
cos(2)      sin(2)     tan(2)     acos(-0.23)     asin(-0.32)#其他函数
quantile(x,c(.25,.5))      #分位数,如求25%及50%分位数
scale(x , center = TRUE , scale = TRUE )  #进行中心化（center= T）或标准化（scale= TRUE）#数据标准化
scale(x)      #均值为0，标准差为1的标准化
scale(x)*SD+M     #对制定均值M和标准差SD进行标准化
d=密度函数；p=分布函数；q=分位数函数；r=生成随机数（随机偏差）
dnorm(1.96)、pnorm(1.96) 、
qnorm(0.9, mean=500,sd=100)     #分位点值
rnorm(50,mean=50,sd=10)     #生成50个均值为50，方差为10的正态随机数
概率分布

#字符串处理函数

#计算字符数量 nchar
x<-c("ab","deew","James")
    nchar(x)
    nchar(x[2]) #提取或替换一个数值，和Excel mid函数差不多  substr
x<-"abcdefg"
substr(x,2,4)
substr(x,2,4)<-"22222"
str<-c("a","A","B","c")
grep("A",str,fixed=TRUE)      #grep 在str中搜索“A”
sub("A","B",str,fixed=T)     #sub，在str中搜索"A"，用"B"代替
strsplit(x,split,fixed=T )     #在split处分割符号向量x中的元素
paste(......,sep="")     #连接字符串
toupper(x)     #大写转化
tolower(x)     #小写转化
^[hc]?at     #正则表达式。可匹配任意以0个或1个h或c开头、后接at的字符串。因此，此表达式可以匹配hat、cat和at，但不会匹配bat
length(x)
seq(from,to,by)      seq(from,by,length)
rep(1:5,2)
pretty(x,n)     #创建美观的分割点。通过选取n+1个等间距的取整值，将一个连续型变量x分割为n个区间。
\b     #退格     
\n     #换行
\t     #制表符
\'     #单引号
cat(... , file = "myfile" , append = F)     #连接...中的对象，会将每个对象都用空格分开
apply( x, margin=1 , fun)     #1行，2列
#数据处理案例

options(digits=2)
student<-c("James Ha","Kevin Du","Ke Bi","San Jim",
                    "Tony Pake","Charlie Zhu","Mickey Allen","Tim Len",
                    "Phil huang","Eric shen")
math<-c(502,459,329,560,780,368,533,612,652,420)
science<-c(89,78,83,90,78,81,98,95,73,92)
english<-c(24,32,18,15,20,28,15,30,27,18)
class<-data.frame(student,math,science,english,stringsAsFactors=FALSE)
#数据标准化
z<-scale(class[,2:4])
#求行均值
score<-apply(z,1,mean)
#列合并
class<-cbind(class,score)
#综合得分百分数
y<-quantile(score,c(.8,.6,.4,.2))
#判断等级
class$grade[score>=y[1]]<-"A"
class$grade[score=y[2]]<-"B"
class$grade[score=y[3]]<-"C"
class$grade[score=y[4]]<-"D"
class$grade[score<-"E"
#字符分割名字
name<-strsplit((class$student)," ")
lastname<-sapply(name,"[",2)     
#sapply()提取列表中每个成分的第一个元素，“[”是一个可以提取某个对象的一部分的函数
firstname<-sapply(name,"[",1)
class<-cbind(firstname,lastname,class[,-1])
#对lastname,firstname进行排序
class<-class[order(lastname,firstname),]
class
#循环和重复
for( i in 1:10)   print("A")     #for(var in -seq)  statement     for结构
i<-10; while (i>0) {print("A");i<-i-1}     #while(cond) satement  while 结构
if(cond)  statement;
if(cond) statement1 else statement2
ifelse(cond,statement1,statement2)
switch(expr, ....)     #根据一个表达式的值选择语句执行
feelings <- c("sad", "afraid")
for (i in feelings)
  print(
    switch(i,
           happy  = "I am glad you are happy",
           afraid = "There is nothing to fear",
           sad    = "Cheer up",
           angry  = "Calm down now"
    )
  )
aggregate(mtcars, by=list(cyl,gear), FUN=mean, na.rm=TRUE)     #对by中的变量进行fun整合，by必须是一个列表
melt(mydate,id=c("id","time"))     #融合，保留id的变量,长结构
cast(md,formula,fun)     #rowvar1+rowvar2+...~colvar1+colvar2+..前面确定各行内容，后面确定各列内容



# R in Action: Chapter 6
barplot(height, horiz = F , beside = F)     #height是一个向量或一个矩阵
#若要绘制的类别型变量是一个因子或有序型因子，plot()就行
barplot(counts, main = "Treatment Outcome", horiz = TRUE,
        cex.names = 0.8, names.arg = c("No Improvement",
                                       "Some Improvement", "Marked Improvement"))
#names.arg=     允许指定一个字符向量作为条形的标签名
polygon(d, col = "red", border = "blue")     #根据顶点x和y坐标绘制多边形
boxplot(mpg ~ cyl, data = mtcars)
boxplot(mpg ~ cyl, data = mtcars, notch = TRUE, varwidth = TRUE)
#notch=T 可以得到含槽的箱线图，若两个箱的槽互不重叠，则表明他们的中位数有显著差异
#varwidth=T  使箱线图的宽度与他们各自的样本大小成正比
#小提琴图（violin plot）是箱线图和核密度图的结合。使用vioplot包      vioplot(x1 , x2 , ...., names = , col = )。
#row.names()表示行的名字（一般在矩阵中）

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关键词：R语言实战 R语言 quantile Chapter ceiling