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語言程式設計藝術：第五章
drop=f
表示向量變成資料框的引數條件。
complete.cases()
用法跟na.rm和na.omit有點相似，但可以精確刪除某行或某列。
用法是：x【complete.cases(x(,5:6))】,x為資料集。
logistic模型：glm函式，family=binomial可以帶入資料就估計出βi值。
第六章：
split（）函式：基本形式是split（x，f）。x為向量或資料框，f為因子或因子的列表。
example：split（1：length（txt），txt）
table（）函式非常簡單，就是輸出頻數表。
addmargins（）解決計算邊際值。dimnames（）獲得維度的名稱和水平值。
subtable（）可以完成子表的提取：它有2個引數：
tbl：感興趣的表，它用「table」類的物件；
subnames：是乙個列表，用來設定想要提取的子表。該列表的每個元件都是以tbl的某個維度命名，元件的值是所需水平的名稱向量。
tabdom（）函式表示乙個表中最顯著的頻數。簡單呼叫：tabdom（tbl，k）函式給表中頻數占前k位的單元格。
自定義：
tabdom<-function(tbl,k){
tbldf<-as.data.frame(tb1)#轉換為資料框
freqord<-order(tbldf$freq,decreasing=true)#降序
dom<-tbldf[freqord,][1:k,]#顯示前k點的freqord列
return(dom)
aggregate（）函式：第乙個引數是資料框，第二個引數必須是列表，第三個引數是函式。
cut（）函式：切割為資料區間，呼叫形式：y<-cut(x,b,labels=false)；y為區間範圍值。
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