R 資料處理

setwd("e:\\rwork")

set.seed(1234)
index <- sample(1:nrow(iris),10, replace = t)
index
sample_set <- iris[index,]
index <- sample(nrow(iris),0.75*nrow(iris))
sample_set <- iris[index,]

data(iris)

buckets <- 10
maxseplen <- max(iris$sepal.length)
minseplen <- min(iris$sepal.length)
cutpoints <- seq(minseplen, maxseplen, by = (maxseplen - minseplen ) / buckets )
cutpoints
cutseplen <- cut(iris$sepal.length, breaks = cutpoints , include.lowest = true)
newiris <- data.frame(contseplen = iris$sepal.length , discseplen = cutseplen)
newiris

最常用merge()函式，但是這個函式使用時候這兩種情況需要注意：

1、merge(a,b)，純粹地把兩個資料集合在一起，沒有溝通a、b資料集的by，這樣出現的資料很多，相當於a*b條資料；

2、merge函式是匹配到a,b資料集的並，都有的才匹配出來，如果a、b資料集id不同，要用all=t（下面有all用法的**）。

id<-c(1,2,3,4)  

name<-c("jim","tony","lisa","tom") 
score<-c(89,22,78,78) 
student1<-data.frame(id,name) 
student2<-data.frame(id,score) 
total_student<-merge(student1,student2,by="id") #或者rbind() 
total_student

id<-c(1,2,3)  

name<-c("jame","kevin","sunny") 
student1<-data.frame(id,name) 
id<-c(4,5,6) 
name<-c("sun","frame","eric") 
student2<-data.frame(id,name) 
total<-cbind(student1,student2) 
total

R語言 資料處理 R做資料處理中的小技巧

一 主要內容 建立新變數 修改資料 修改變數名 處理缺失值 資料排序 資料合併 資料篩選 抽樣二 r語言 rm list ls gc 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 u...

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在處理一些資料中，我經常遇到一些日期資料，今天就來說說對於不同格式的日期資料該怎麼處理。下面是一些常用來處理的函式。as.date x,s3 method for class character as.date x,format,s3 method for class numeric as.date...

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1 需要安裝的包 install.packages reshape2 install.packages knitr 2 載入包 rm list ls gc library reshape2 library knitr 3 建立資料集 data data4 變形之前資料展示 kable data,fo...