R语言数据处理利器——dplyr简介】的更多相关文章

dplyr是由Hadley Wickham主持开发和维护的一个主要针对数据框快速计算.整合的函数包,同时提供一些常用函数的高速写法以及几个开源数据库的连接.此包是plyr包的深化功能包,其名字中的字母“d”即来源于data frame,以示其专注于数据框数据的整理和操作.我们将在本章中着重介绍一些数据处理方面的常用功能函数. 1.1管道函数 在前面的简介中,我们计算了cran上的可用的函数包的数量: > contrib.url("http://mirrors.xmu.edu.cn/CRAN…
dplyr包是Hadley Wickham的新作,主要用于数据清洗和整理,该包专注dataframe数据格式,从而大幅提高了数据处理速度,并且提供了与其它数据库的接口:tidyr包的作者是Hadley Wickham, 该包用于"tidy"你的数据,这个包常跟dplyr结合使用. 本文将介绍dplyr包的下述五个函数用法: 筛选: filter() 排列: arrange() 选择: select() 变形: mutate() 汇总: summarise() 分组: group_by(…
R语言数据分析利器data.table包-数据框结构处理精讲 R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快.包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度.因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率.这里我们主要讲的是它对数据框结构的快捷处理. 和data.frame的高度兼容…
R语言扩展包dplyr——数据清洗和整理 标签: 数据R语言数据清洗数据整理 2015-01-22 18:04 7357人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: R Programming(11)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 该包主要用于数据清洗和整理,coursera课程链接:Getting and Cleaning Data 也可以载入swirl包,加载课Getting and Cleaning Data跟着学习. 如下: library(swirl) insta…
引言 2014年刚到, 就在 Feedly 订阅里看到 RStudio Blog 介绍 dplyr 包已发布 (Introducing dplyr), 此包将原本 plyr 包中的 ddply() 等函数进一步分离强化, 专注接受dataframe对象, 大幅提高了速度, 并且提供了更稳健的与其它数据库对象间的接口. 既然是 Hadley Wickham 的新作, 并自称 a grammar of data manipulation, 当然要先学为快了, 正好新申了域名, 就把原本记在 Rmd …
    R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快.包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度.因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率.这里我们主要讲的是它对数据框结构的快捷处理. 和data.frame的高度兼容 DT = data.table(x=rep(c("b&…
写在前面:数据处理是数据分析与挖掘必不可少的步骤.下面列出一些常用的数据处理操作. 一.类型转换 用class()查看数据的类型,用as.类型名()进行类型转换. > num <- as.numeric(c(1,2,3,4,5,6))> num[1] 1 2 3 4 5 6> class(num)[1] "numeric"> char <- as.character(num)> char[1] "1" "2&quo…
一. 统计学习概述 统计学习是指一组用于理解数据和建模的工具集.这些工具可分为有监督或无监督.1.监督学习:用于根据一个或多个输入预测或估计输出.常用于商业.医学.天体物理学和公共政策等领域.2.无监督学习:有输入变量,但没有输出变量,可以从这些数据中学习潜在关系和数据结构.以下简单的用3个数据集来说明. 1.工资数据 我们希望了解雇员的年龄.教育和年份对他的工资之间的联系.下图是对这三个因素的一个分析和统计. 左图:工资随着年龄的增长而增加,但在大约60岁之后又下降了.蓝线提供了对该年龄段平均…
dplyr包是Hadley Wickham的新作,主要用于数据清洗和整理,该包专注dataframe数据格式,从而大幅提高了数据处理速度,并且提供了与其它数据库的接口,本节学习dplyr包函数基本用法.dplyr()可使用%>%(链式操作),其功能是用于实现将一个函数的输出传递给下一个函数的第一个参数.注意,传递给下一个函数的第一个参数,那么下一个函数的第一个参数就不用写. 目录: 筛选: filter() 排列: arrange() 选择: select() 变形: mutate() 汇总:…
R语言︱数据集分组 大型数据集通常是高度结构化的,结构使得我们可以按不同的方式分组,有时候我们需要关注单个组的数据片断,有时需要聚合不同组内的信息,并相互比较. 一.日期分组 1.关于时间的包都有很多很好的日期分组应用. 2.cut()函数 cut(x, n):将连续型变量x分割为有着n个水平的因子 cut(x, breaks, labels = NULL, include.lowest = FALSE, right = TRUE, dig.lab = 3, ordered_result = F…
本文对应<R语言编程艺术> 第14章:性能提升:速度和内存: 第15章:R与其他语言的接口: 第16章:R语言并行计算 ========================================================================= 性能提升:速度和内存 要使R代码运行速度更快,有以下建议: 通过向量化的方式优化.使用字节码编译等: 将代码中最消耗CPU的核心部分用编译型语言编写,如C或C++: 将代码用某种并行的方式编写. 消除显示循环: 采用向量化提升速度…
<数据挖掘:R语言实战> 基本信息 作者: 黄文    王正林 丛书名: 大数据时代的R语言 出版社:电子工业出版社 ISBN:9787121231223 上架时间:2014-6-6 出版日期:2014 年6月 开本:16开 页码:292 版次:1-1 所属分类:计算机 > 软件与程序设计 > 综合 > 高级程序语言设计 更多关于>>><数据挖掘:R语言实战> 内容简介 书籍 计算机书籍 数据挖掘技术是当下大数据时代最关键的技术,其应用领域及前景…
博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html ---- 前言: 应用背景兼吐槽 继续延续之前每个月至少一次更新博客,归纳总结学习心得好习惯. 这次的主题是论R与excel的结合,又称 论如何正确把EXCEL文件喂给R处理 分为: 1. xlsx包安装及注意事项 2.用vba实现xlsx批量转化csv 以及,这个的对象,针对跟我一样那些从R开始接触编程的,一直以来都是用excel做数据分析的人……编程大牛请轻拍 之所以要研究这个,是因为最近…
R语言进阶之4:数据整形(reshape) 2013-05-31 10:15 xxx 网易博客 字号:T | T 从不同途径得到的数据的组织方式是多种多样的,很多数据都要经过整理才能进行有效的分析,数据整形不仅仅是为了改善数据的外观,也是进行一些统计分析和作图前必要的步骤.数据整形和数据凝练/汇总往往密不可分,这是门学问,是R语言数据处理的内容之一. AD:51CTO技术沙龙 | 赋予APP不同凡响的交互和体验>> 来源: http://developer.51cto.com/art/2013…
R语言中的数据处理包dplyr.tidyr笔记   dplyr包是Hadley Wickham的新作,主要用于数据清洗和整理,该包专注dataframe数据格式,从而大幅提高了数据处理速度,并且提供了与其它数据库的接口:tidyr包的作者是Hadley Wickham, 该包用于“tidy”你的数据,这个包常跟dplyr结合使用. 本文将介绍dplyr包的下述五个函数用法: 筛选: filter() 排列: arrange() 选择: select() 变形: mutate() 汇总: summ…
本文目录 Java的可视化技术 R的可视化技术 二维做图利器plot的参数配置 *权限机制 *plot独有的参数 *plot的type介绍 *title介绍 *公共参数集合--par *par的权限机制 总结 本文首发 https://program-dog.blogspot.com 注1:本文也曾在csdn发布,不过无法忍受csdn超长时间的审核,迁移到博客圆了. 注2 : 本文含有大量原创图,但本文首发在google的blogspot上,国内图片可能不可见,有时间我会换图床的. 本作品采用知…
dplyr包是Hadley Wickham的新作,主要用于数据清洗和整理,该包专注dataframe数据格式,从而大幅提高了数据处理速度,并且提供了与其它数据库的接口:tidyr包的作者是Hadley Wickham, 该包用于“tidy”你的数据,这个包常跟dplyr结合使用. dplyr.tidyr包安装及载入 install.packages("dplyr") install.packages("tidyr") library(dplyr) library(t…
本文目录 公共参数列表 par 颜色相关 字体相关 字体大小相关 线条相关 符号相关 线条和符号大小相关 结束 本文首发:program-dog.blogspot.com 注1:本文也曾在csdn发布,不过无法忍受csdn超长时间的审核,迁移到博客圆了. 本作品采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议进行许可. 这一篇介绍par参数比较基础的几个参数用法,涉及颜色,字体,线条和符号,坐标轴,添加图例,组合做图留到下一篇文章. 上一篇文章已经详细的介绍了R语言可视化技术的…
昨天学了一下R语言dplyr包,处理数据框还是很好用的.记录一下免得我忘记了... 先写一篇入门的,以后有空再写一篇详细的用法. #dplyr learning library(dplyr) #filter() #选择符合条件的数据框的行,返回数据框 #Usage #filter(.data, ...) # ...为限制条件 #eg filter(starwars, species == "Human") filter(starwars, mass > 1000) # Multi…
本文作者:任坤,厦门大学王亚南经济研究院金融硕士生,研究兴趣为计算统计和金融量化交易,pipeR,learnR,rlist等项目的作者. 近年来,非关系型数据逐渐获得了更广泛的关注和使用.下面分别列举了一个典型的关系型数据表和一个典型的非关系型数据集. 关系型数据:一组学生的基本数据,包括姓名(Name).性别(Gender).年龄(Age)以及专业(Major). NAME GENDER AGE MAJOR Ken Male 24 Finance Ashley Female 25 Statis…
Basic包是R语言预装的开发包,包含了常用的数据处理函数,可以对数据进行简单地清理和转换,也可以在使用其他转换函数之前,对数据进行预处理,必须熟练掌握常用的数据处理函数,本文分享在数据处理时,经常使用的基础函数. 一,合并向量 函数append用于修改合并向量,可以把两个向量合并为一个: append(x, values, after = length(x)) 例如:从一个向量的指定位置处,插入另一个向量: > append(:, :, after = ) [] 二,匹配函数 匹配函数(mat…
R语言之数据处理 一.向量处理 1.选择和显示向量 data[1] data[3] data[1:3] data[-1]:除第一项以外的所有项 data[c(1,3,4,6)] data[data>3] data[data<5|data>7]:小于5或大于7的所有项 which(data == max(data)):显示数值最大的那个项序号 data[seq(1,length(data),2)]:每隔一段取出特定值,1为从第一项开始,length(data)表示到向量的最后一项结束,2表…
目录 1.基本概念 2.选择机器学习算法 3.使用R进行机器学习 1.基本概念 机器学习:发明算法将数据转化为智能行为 数据挖掘 VS 机器学习:前者侧重寻找有价值的信息,后者侧重执行已知的任务.后者是前者的先期准备 过程:数据-->抽象化-->一般化.或者:收集数据--推理数据--归纳数据--发现规律 抽象化: 训练:用一个特定模型来拟合数据集的过程 用方程来拟合观测的数据:观测现象--数据呈现--模型建立.通过不同的格式来把信息概念化 一般化: 一般化:将抽象化的知识转换成可用于行动的形式…
数据挖掘常用的语言有R语言,python,SQL等,其中R语言最受欢迎.(注:SQL Server包含微软研究院开发的两种数据挖掘算法:Microsoft决策树和Microsoft聚集,此外还支持第三方开发的算法.) R语言是由统计学家开发的,一款开源免费的统计绘图语言,可以提供数学统计分析,允许用户开发的包进行扩展,同时可以进行数据可视化,兼容多种格式的输入输出. 在CRAN(Comprehensive R Archive Network,里面收藏了R的安装包,文档及大量的软件扩展包)base…
每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 分箱法在实际案例操作过程中较为常见,能够将一些数据离散化,等级化,比如年龄段,我们并不想知道确切的几岁,于是乎可以将其分组.分段. 基础函数中cut能够进行简单分组,并且可以用于等宽分箱法. cut函数:cut(x, n):将连续型变量x分割为有着n个水平的因子.(参考来自: R语言︱数据集分组.筛选) [plain] view plain c…
ggplot2是一个绘制可视化图形的R包,汲取了R语言基础绘图系统(graphics) 和l attice包的优点,摒弃了相关的缺点,创造出来的一套独立的绘图系统: ggplot2 有以下几个特点: 1) 图形映射, 自动化的将数据映射到图形上: 2) 图层叠加, 将不同形状的图表视为图层(layer),  可以方便的进行叠加 3)提供了范围控制(scale), 坐标系转换(coord), 分面(facet)等特性: 先看一个最简单的例子,用ggplot2 绘制一副散点图: 代码示例: libr…
1. 系统拓扑图 在日常业务分析中,R是非常常用的分析工具,而当数据量较大时,用R语言需要需用更多的时间来完成训练模型,spark作为大规模数据处理框架,采用内存计算,可以短时间内完成大量的数据的处理及计算模型,但缺点是不能图形展示,R语言的sparkly则提供了R语言和Spark的接口,实现了在数据量大的情况下,应用Spark的快速数据分析和处理能力结合R语言的图形化展示功能,方便业务分析,模型训练. 但是要想使多人同时共享R和Spark,还需要其他的相关组件,下图展示了所有相关的组件及应用:…
老师简介: Gino老师,即将步入不惑之年,早年获得名校数学与应用数学专业学士和统计学专业硕士,有海外学习和工作的经历,近二十年来一直进行着数据分析的理论和实践,数学.统计和计算机功底强悍. 曾在某一世界500强公司核心部门担任高级主管负责数据建模和分析工作,在实践中攻克统计建模和数据分析难题无数,数据处理与分析科学精准,在实际应用中取得良好的效果. Gino老师担任数据分析培训师多年,探索出一套以实例讲解带动统计原理理解和软件操作熟悉的方法,授课的学生能迅速理解统计原理并使用统计软件独立开展数…
R的优点:免费,开源,体积小.缺点:对大文本处理差,另外一个也在于开源,package如果出错,烦死你.当你跑比较大的simulation,对效率有要求的时候,有时还是不得不用C,这可能是10小时和10分钟的差别,毫不夸张.SAS流行于公司,R流行于研究机构和大学数据分析不是单纯的靠软件来做的,需要很好的数学基础. 统计学工具各有千秋.https://englianhu.wordpress.com/statistics/学了R,可以免去学spss,matalab,ucinet等等众多的软件,可以…
R语言中文社区历史文章整理(类型篇)   R包: R语言交互式绘制杭州市地图:leafletCN包简介 clickpaste包介绍 igraph包快速上手 jiebaR,从入门到喜欢 Catterplots包,让你绘制不一样的图 今天再来谈谈REmap包 ggplot2你需要知道的都在这... R访问数据库管理系统(通过RODBC包和RMySQL包两种方式) NLP——自然语言处理(三)text2vec包 Rattle:数据挖掘的界面化操作 借助caret包实现特征选择的工作 R语言的高质量图形…