幾個有用的R小函式

最近寫的**基本是r指令碼了，越發感到r的強大。現在用它做一些資料分析以及進行一些模擬。

收幾個常的函式在這裡。

i. 將所有為0的資料替換為100

res2$valuex[res2$valuex %in% 0]

ii.將na替換為0

res2$valuex[is.na(res2$valuex)]

cdf(累積分布函式)是乙個好工具，可以清楚的了解資料的分布情況。

showcdf

}效果:

*配合下面的語句可以顯示出佔具體概率值的分位點, 如:

y將取出data中佔50%及99%的分位點。

library('rmysql')
readdatafrommysql
print(sqlstatement)
data=dbgetquery(con, sqlstatement)
dbdisconnect(con)
return(data)
}*對於sqlite或其它的database可以對應變換。
對於header first資料分析中第3章最優化問題的求解, 需要在系統上安裝lpsolve包及r的工具包:lpsolve和lpsolveapi。
library(lpsolve)
f2.obj
f2.con
f2.dir
f2.rhs
lp('max',f2.obj,f2.con,f2.dir,f2.rhs)$solution 
參考:#main entry
args 
if(length(args)<1) else 
這樣在執行時可以類似如下方式:
rscript ***.r  2014-01-13
removeoutdata
filterdata
ggplot2提供非常強大的功能，如果plot系列需要多次繪製，ggplot2基本可以一句搞定，非常值得學習應用。
放一張在這裡供參考：
效果:
datacluster
效果:
*資料視覺化可以幫助分析問題，比如分析載入流程:
一些從檔案載入的frame, 其數列可能是factors, 不能直接轉換為numeric, 這時就需要下面的函式了：
asnumeric 
上面的函式使用比較簡單:
data.x = asnumeric(data.x)
關鍵在於要先轉為字串，才能轉為正確的數字。
*轉換前，如果有一些異常值，比如null, 記得要用第一條轉換一下，或者過濾掉。
如果資料中含有逗號千分位，可以試下這個:
asnumeric2 
以欄位名的取值會提高應用的靈活性，如下所示:
as.matrix(res[c('data')]) 等價於res$data
這種用法可以解決以列號指定資料時無法應對資料變化的問題。比如:
keys
for(key in keys)
datadistributionmn
sskew
kurt
return(c(n=n,mean=m,stdev=s,skew=skew,kurtosis=kurt))
}

使用aggregate函式可以出色地完成一些分組統計的工作，可惜無法直接使用length。下面是通過自定義乙個函式來實現只對唯一值計數。

funres

另乙個比較好用的是plyr工具包的summarise函式:

library(plyr)

sdata
print('result of ddply function:')
print(sdata)

trim

下面是使用grep查詢字串和分隔字串的示例:

strval

if(length(grep('^max-age',strval))>0)

下面是乙個轉換gmt日期字串為乙個posix日期數值，以秒為單位:

datetonum

後面的格式化字串必須和傳入字串相符。

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strtr 函式轉換字串中 陣列中特定的字元。arr array hello hi world earth echostrtr hello world arr 輸出 hi earththe file put contents writes a string to a file.file put co...