1.R语言、Rstudio简介
- 11:50 CRAN官方网站
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Task views 比如我想做生存分析 但是我不知道生存分析哪些包可以做，这时我就可以在这里面找
向下拉可以看到有很多包，可以看到有的包后面带有core字样，这种为核心包
展示这个包的函数的用法及
- 19:38 Rstudio网站的包
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- 23:00推荐R网站
r-bolggers
Rdocumentation：包含cran、bioconductor 、github
中文网站：统计之都（可在网站中提问）
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27:00Rstudio基本设置
- 功能区（主要是plots、packages、help三个工具框）
- packages-install：可以安装cran上的包或者已经下载好的以.tgz和.tar.gz的包
- install dependencies 是否安装依赖包，如果不勾选，一些包的功能就无法实现
- help上的帮助问答和在cran官网上看到的包的帮助文档是一样的
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-
34:04Rstudio上的工具框
- file:同左上角点击+新建rscripts
- import dataset ：from csv\spss 等
- tools：点击global options
- appearance
- packages：镜像问题 r语言在中国也是有镜像的，因此不需要登录到美国去，可以增加下包的速度
- code：点击saving：改变默认字符编码格式，改成UTF-8,为了方便我们以后读入含有中文的数据集，防止出现乱码
- 改变四个框的排版问题
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保存问题
- 如果是untitiled,退出后写的代码不会消失
- 如果已经点过保存，那么会让你命名，如果接下来对代码进行了修改，那么关掉时会询问，如果点击don‘t save，那么刚才修改了的代码就不会保存下来，点击save才会保存最后关掉时的代码
2.R包的安装、向量
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02:11R包安装函数 install.packages后面的r包名称要是一个字符串，也就是加了''的
- repos：传入的镜像地址可以提高下载r包速度
- dependencies 逻辑参数，默认是设置为true的
- installed.packages
- 三种包来源：cran、bioconductor、github（devtools）
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10:47devtools帮助从github上下载包
- devtools是扩展包，不是R的内置包，使用前必须要加载
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16:00查看安装的r包所在的位置
.libPaths() -
卸载包
remove.packages() -
18:46向量
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赋值
<-=推荐前者 -
identical 可以用来判断两个向量是否一样，只有全部（位置）一样，才返回TRUE
#根据向量位置，也就是位置 vector <- 1:10 vector[1:4] #1:4为1到4 vector[-c(2,5,8)] #2,5,8是下标 vector2<-c(1,4,'ABC','nihao')#通过c函数将括号里面所有的封装在一起
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思考题
x<-1:5 y<-6:10 x+y x<-1 x+y
3.数值型、逻辑型向量
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1:20向量类型
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数值型向量：r语言中只有数值型，无整型intrger、浮点型floot的区分
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当有y<-1:3,class(y),结果就是integer
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seq
seq(from=1,to =5,by=0.5) seq(1,5,length.out=8) seq(1,5,len=-10) seq(1,5,along.with=1:3)-
rep
rep(c(1,3),time=5) rep(c(1,3),each=5) rep(c(1,3),leng=9)
-
-
19:09逻辑型
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非错即对
logit<-c(100>99,100>101)-
进行逻辑判断：'>' '<' '==' '!='
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AND符号：& 必须全部满足，才会返回true
c(100>90&100>100) [1]FALSE c(100>90&110>100) [1]TRUE
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4.逻辑表达式&字符串向量
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00:50逻辑表达式
x<-seq(1,100,lenth.out = 20) #是一个均分的过程 index<- x > 80#当不知道下标时，需要一个逻辑向量的概念 x[index]#默认取出true #也可以通过下标来取出，如下 which(x>80) x[which(x>80)] x[x>80&x<90] x[x>80|x<90]
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9:30 字符串
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用''包括
string<-c('abc','def',1,2)#1就不再是数值型，而是字符型 class(string[3]) [1] 'character' is.character(string) [1] TRUE
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12:16 letters/LETTERS都是向量
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目的：帮助在进行因子型操作时可以更简洁生成分类变量
letters[1:5] [1]'a''b''c''d''e' LETTERS[24:28] [1]'X''Y''Z'NA NA-
上面的NA是因为没有这个元素，用下标提取时，由于没有这个下标的元素，就会产生NA
-
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15:40总结注意理解用[]+逻辑表达式进行元素的提取
5.因子型变量
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00:25也可以是分类变量
- 男女、血型：无序型变量
- 药物是否有效：无效、有效、痊愈，有序型变量，因为是一个逐渐递增的过程
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01:58在r中介绍
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my_fac<-factor(x=c(1,2),times=5,leves=c(1,2),labels=c('male','female')) class(my_fac)my_fac2<-factor(LETTERS[1:5],labels = letters[1:5]) my_fac3<-factor(1:5,labels = letters[1:5]) my_fac4<-gl(n=2,k=5,labels = c('control','treatment')) my_fac5<-gl(n=2,k=1,length=8,labels = c('control','treatment'))temp_string<-c('A','B','AB','0') my_fac6<-as.factor(temp_string) #把temp_string变成因子 my_fac6 as.character(my_fac6)#互相转换nlevels(my_fac6)#可以查看有几个水平，通常结合as.factor使用 [1] 4 leves(my_fac6) [1]'A','B','AB','0'
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16:20 reference：得到的结果都要同reference来进行比较，就需要生成一个哑变量，就是这个reference
my_fac7<-relevel(my_fac6,ref='b') my_fac7 [1]A B AB 0 Levels:B A AB 0 #这里的levels就是讲B设置为了reference，也就是哑变量,出现在第一位 my_fac6 [1]A B AB 0 #未设置前默认A第一位是这个哑变量 Levels：A B AB 0
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19:34 有序型因子变量
x<-c('0mg','10mg','20mg','50mg') my_order_fac<-factor(x,ordered=T) [1]0mg 10mg 20mg 50mg levels：0mg<10mg<20mg<50mg #有一个扩展包DescTools #的reorder函数 x<-c('p','10mg','20mg','50mg') my_order_fac<-factor(x,ordered=T) my_order_fac [1] p 10mg 20mg 50mg levels:10mg<20mg<50mg<p library(DescTools) my_order_fac2<-reorder.factor(my_order_fac,new.order = x) [1] p 10mg 20mg 50mg levels:p<10mg<20mg<50mg
6.列表&矩阵
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1:15列表&矩阵
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2:10在r中生成列表
my_list<-list(1,2,3,'R','nihao',TRUE,FALSE) [[1]] [1] 1 [[2]] [1] 2 [[3]] [1] 3 [[4]] [1] "R" [[5]] [1] "nihao" [[6]] [1] TRUE [[7]] [1] FALSE
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4:50从list中提取元素
> my_list2<-list(1:10,letters[1:5]) > my_list2 [[1]] [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 [[2]] [1] "a" "b" "c" "d" "e" > my_list2[1] [[1]] [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > class(my_list2[1]) [1] "list" > my_list2[[1]] [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > class(my_list2[[1]]) [1] "integer" > my_list2[[1]][3] [1] 3 > my_list2[[2]] [1] "a" "b" "c" "d" "e" > my_list2[[2]][4] [1] "d"
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8:20 再建一个比较复杂的list,list可以包含list
my_list3 <- list(1:10,letters[1:5],list=(11:14,LETTERS[1:5])) #找到my_list3里的大写A > my_list3<-list(1:10,letters[1:5],list(11:14,LETTERS[1:5])) > my_list3 [[1]] [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 [[2]] [1] "a" "b" "c" "d" "e" [[3]] [[3]][[1]] [1] 11 12 13 14 [[3]][[2]] [1] "A" "B" "C" "D" "E" > my_list3[[3]][[2]][1] #两个[[]]可以取到下一层，一个[]还是list，往下取就是matrix [1] "A"
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11:40 矩阵
-
是一个线性代数的一个概念
my_matrix<-matrix(data=1:6,nrow=2,brow=TRUE)#brow默认是false，就是默认是按列排列的 my_matrix2<-matrix(data=1:10,nrow=5) > my_matrix3 [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 2 2 2 2 [2,] 2 2 2 2 [3,] 2 2 2 2 > my_matrix4<-matrix(data = letters[1:3], nrow = 2,ncol = 4) Warning message: In matrix(data = letters[1:3], nrow = 2, ncol = 4) : 数据长度[3]不是矩阵行数[2]的整倍 > my_matrix4 [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] "a" "c" "b" "a" [2,] "b" "a" "c" "b" > my_matrix5<-matrix(data = 1:12,nrow = 3,ncol = 4,dimnames = list(c('a','b','c'),c('v1','v2','v3','v4'))) > my_matrix5 v1 v2 v3 v4 a 1 4 7 10 b 2 5 8 11 c 3 6 9 12
-
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19:50转至
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也是线性代数的一个概念
> t(my_matrix5) a b c v1 1 2 3 v2 4 5 6 v3 7 8 9 v4 10 11 12
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20:50除了列表外，向量、矩阵李敏所要求的数值型类型必须是相同的，即使原本传入的是数值型，matrix也会把数值型转变成字符型
> my_matrix6<-matrix(c(1:5,letters[1:5]),nrow = 2) > my_matrix6 [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [1,] "1" "3" "5" "b" "d" [2,] "2" "4" "a" "c" "e"
7.数组&初识数据框
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0050:生成数组
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array，括号里依次是行、列、层
> my_array<- array(data=1:16,dim=c(2,4,2)) ##第一个数组示例 > my_array , , 1 [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 3 5 7 [2,] 2 4 6 8 , , 2 [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 9 11 13 15 [2,] 10 12 14 16 > my_array2<- array(1:16,dim=c(4,2,2),dimnames=list(c(LETTERS[1:4]),c('col1','col2'),c('first','second'))) ##第二个数组示例，包括给数组命名 > my_array2 , , first col1 col2 A 1 5 B 2 6 C 3 7 D 4 8 , , second col1 col2 A 9 13 B 10 14 C 11 15 D 12 16
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10:58数据框
-
生成数据框
> my_df<-data.frame(name=c('TOM','ANDY','MARRY'),age=c(24,25,26),hegight=c(178,156,176)) > my_df name age hegight 1 TOM 24 178 2 ANDY 25 156 3 MARRY 26 176-
nrow、ncol
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18:20介绍iris数据集
8.数据框
-
00：50注意变量名
- 当某一列长度不一样，会报错
- str 查看结构
- stringsAsFactors = FALSE
-
08:40数据操作
my_df$four <-letters[1:5,1:5]#新增 my_df2<-edit(my_df)#弹出后，修改某一个数值，必须赋值一个新变量 fix(my_df)#永久改，不需要赋值一个新的变量
-
16:40 head tail
-
18:30 describe(iris)用来查看数据框里更多内容：mean
-
21:55names查看变量名names(iris)<-c('a','b','c','d','e')
-
23:50把变量名改成中文,可以帮助改变量名，解决中文乱码
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需要增加一行代码
Sys.setlocale(catrgory = 'LC_CTYPE',locale='zh_CN.UTF-8')#mac系统 Sys.setlocale(locale='chinese') #windows可以改
-
9.数据框的基本操作
- 01:40cbind函数 ：按列合并要求必须行数相同
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-
03:20rbind函数：按行合并，要求有相同的变量数目
-
06:50merge函数 不加任何参数，会按相同列进行merge
-
11:50数据框的切分
-
抽样sample
iris[sample(1:nrow(iris),30,),]#行数的下标
-
-
17:15随机数种子set.seed为了方便后续可重复性操作
下面是3中切分方式
-
18:20大刀阔斧切分
-
split
iris_sub2<-split[iris,f = iris $setosa]#会切分出三个小数据框，只有list可以容纳3个数据框，因此iris_sub2是一个列表
-
-
20:40手术刀切分
-
根据逻辑表达式找到下标的位置
iris_sub3<- iris[iris$方=='setosa'& iris$我>4.5,1:2]#精细操作，用&增加逻辑条件，同时','后面又增加了只取1到2列
-
-
23:40subset函数
iris_sub4<-subset(iris,iris$方=='setosa'& iris$我>4.5,select = 1:2)#select用来选择想要的列
10.条件与循环
- 条件用if语句，判断条件是否成立，r里不推荐用
- 04:30{}放在if语句后面，为执行语句==放在同一行，要用；====else要跟在第二个‘}’==,要是else另起一行，r语言就不认识了
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-
09:30循环-repeat
-
repeat是一个语句，因此后面也跟{}，表示重复。
> i<- 5 > repeat{if (i>25) break else + {print(i) + i<-i+5} + } [1] 5 [1] 10 [1] 15 [1] 20 [1] 25
-
-
12:10 while
-
while 当满足时就执行这个语句体，当不满足时，就不执行
> i<-5 > while(i <=25){ + print(i) + i<-i+5 + } [1] 5 [1] 10 [1] 15 [1] 20 [1] 25
-
-
for 语句
-
> for (i in 1:10){ ##i为在事先赋值，让i在1:10里循环，这也是一个体现向量化循环 + print(i) + } [1] 1 [1] 2 [1] 3 [1] 4 [1] 5 [1] 6 [1] 7 [1] 8 [1] 9 [1] 10> set.seed(2017) > x<-sample(10:100,10) > y<-sample(1:100,10) > for(i in 1:10){#i可以看成是一个位置，就是往z里填充元素，但是这个z装下是个数 + z[i]= x[i]>y[i] + } > z [1] FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE > x [1] 37 14 39 46 94 27 35 42 99 38 > y [1] 89 1 56 57 70 86 63 44 72 69- ==append==但是把z附一个初值
> ####append > set.seed(2017) #结合了for循环，就会变成向量化操作 > x<-sample(10:100,10) > y<-sample(1:100,10) > z<-NULL > for(i in 1:10){ + if(x[i] > y[i]){ + z= append(z,x[i]) #append追究添加到z的结果里，先进行一个 if(x[i]>y[i]的判断 + } + } > z [1] 14 94 99 > x [1] 37 14 39 46 94 27 35 42 99 38 > y [1] 89 1 56 57 70 86 63 44 72 69
-
-
19:00两重循环
-
mat<-matrix(NA,nrow = 4,ncol = 5) for(i in 1:4){ for(j in 1:5){ mat[i,j] <- 2 } }
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-
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-
11.自定义函数&数据读取
-
01:00mean()
-
04:20自定义函数
#三个...代表缺省参数,{}里面是函数体 (1)my_fun1<-function(x,y){ x+y } my_fun1(1+2) (2)my_fun2<-function(x,y=2){ #x是实名参数 x+y } my_fun2(1) (3)values<-c(sqrt(1:100)) my_fun3<-function(x,...){ #不知道summary里有什么参数因此两个...相互呼应,完全一致的 print(x) summary(...) } my_fun3('here is the summary for values:',values,digits=2) (4)addemup<-function(x,...){ args<-list(...) for(a in args) x<-x+a x } addemup(1,2,3,4,5) (5)normalize<-function(x,m=mean(x,...),s=sd(x,...),...){ (x-m)/s } normalize(x=1:100)
-
14:20从外部读取数据
- 顶部File 》Impotr Dataset
- comma：逗号分隔符
- read.csv对应.csv
- header:设置为真，就是第一行为变量名
- sep：默认是‘，’
- col.names：对列名想要更改可以重新定义它
- read.table对应.txt
- ==library====(read_exc====el)==》read_excel函数
- XLConnect包
- 顶部File 》Impotr Dataset
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12.数据的读取与写出
- 00:50scan/cat
- scan函数 扫描
- cat函数 读出去 file = 就是一个完整路径，在最后命个名
- 03:15读取SPSS SAS SATAT
- library(foreign)
- readLines可以读取fasta
- stringi包也可以读取fasta，也就是文本格式
- 14:00导出去
- write.csv
- 读取excel时不能用read.csv，但是导出excel时可以用write.csv
- 如果是新文件不需要设置append=T，如果是已经存在的文件需要加参数append=T
- writeLines()
13.数据排序与长宽型数据转换
-
sort、rank（秩次，返回的是位置）
-
order(x)可对数据框排序，返回的是排序前的元素当按照从小到大排列后，排序前的元素的位置
> x<-c(23,24,56,46,78,2,95,47) > sort(x) [1] 2 23 24 46 47 56 78 95 > rank(x) [1] 2 3 6 4 7 1 8 5 > order(x) [1] 6 1 2 4 8 3 5 7 > x[order(x)] [1] 2 23 24 46 47 56 78 95
-
12:30长宽数据转换-stack
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-
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-
Value:值
index：分类
-
-
16:30reshape
-
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-
22:00reshape2进行长宽型数据转换
- 判断是长形数据还是宽型数据，若是宽型数据，我们就用melt函数把它融化成长形数据，其中id.vars=...，这个...如果是长形数据，那么这一列就不需要融化，就用id.vars给标识出来就可以
#melt()融化函数 参数：id.vars= 就是标示出不融化的 #dcast()汇总函数 参数： #(1)formula= Species～variable formula就是写一个公式，标识变量写在左边，想要操作的变量写在右边， #(2)fun.aggregate 汇总函数 #(3)value.var 对哪个变量进行汇总 -
26:00复杂一点的数据
- 下面这个后5列都是长形数据，是一个不同水平堆栈在一起的一个结构，只有前两列是纯粹数据。因此不需要melt来融化了，直接可以用dcast()函数
-
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tips #上面的图片来自tips数据 dcast(data=tips,formula = sex~. , fun.aggregate = mean, value.var = tip)#.是目前仅对sex这一个分类变量，用.来进行站位 dcast(dcast(data=tips,formula = sex~somker , fun.aggregate = mean, value.var = tip))
14.变量的因子化
-
变量的因子化：患者年龄，不能按照连续性变量，但可以变成分类变量
-
1.公式法
age<-sample(20:80,20) > age [1] 59 41 68 27 26 23 47 58 44 75 72 38 77 24 56 48 74 66 54 70 age1<-1+(age>30)+(age>=40)+(age>=50) age2<-1*(age<30)+2*(age>=30&age<40)+3*(age>=40&age<50)+4*(age>50) -
2.cut()
-
age3<-cut(age,breaks = 4,labels = 'young','middle','m-old','old'),include.lowest = TRUE, right =TRUE) > age4<-cut(age,breaks = seq(20,80,length=4),labels = 'young','middle','m-old','old') Error in cut.default(age, breaks = seq(20, 80, length = 4), labels = "young", : 'breaks'和'labels'的长度不一样- 小插播seq，加length和不加length的区别
> seq(20,80,4) [1] 20 24 28 32 36 40 44 48 52 56 60 64 68 72 76 80 > seq(20,80,length=4) [1] 20 40 60 80 -
3.ifelse()
ifelse(age>35,'old','young') ifelse(age>60,ifelse(age<30,'young','old',)) > ifelse(age>60,'old',ifelse(age<30,'young','middle')) [1] "middle" "middle" "old" "young" "young" "young" "middle" "middle" "middle" "old" "old" [12] "middle" "old" "young" "middle" "middle" "old" "old" "middle" "old"-
4.car()扩展包
recode(var=age,recodes="20:29 =1;30:39=2;40:49=3;50:hio=4")
15.apply函数家族
-
00:44数据汇总
-
3:00apply+lapply
mat<-matrix(1:24,nrow =4,ncol= 6) apply(mat,1,sum) apply(iris[,1:4],2,mean) lapply(X = c(1:5),FUN = log)#返回的是list #遍历 lapply(iris[,1:3],function(x)lm_x~iris$Petal.Width,data=iris[,1:3])-
07:40sapply 返回的是向量、矩阵、数据框
sapply(1:5,log) sapply(1:5,function(x)x+3)-
09:26tapply 只适用于数据框，是根据分类变量将一个数值型变量进行切分，在进行数据汇总
tapply(X=iris$Sepal.Length,INDEX = iris$Species,FUN = mean)-
11:40mapply
myfun<-function(x,y){ if(x>4)return(y) else return(x+y) } myfun(1:5,2:6) mappply(myfun,1:5,2:6)
16.数据汇总函数
-
1:30 Ave
-
3:00 by
-
5:50aggrate 根据数据框原本的变量生成新的变量
-
view(mtcars)
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-
14:30vsweep 针对数组
17.plyr包
-
image-20191004171145882
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==上面显示sex和smoker的方法是相同的意思，都是分类变量==
-
21:00dlply,lapply输出都是list，在做回归分析时用的多
比如对iris数据集中的两个变量进行回归
my_model<-function(x)lm(Sepal.length~Sepal.Width,data =x) dlply(iris,~Species,my_model)==上面不太懂==
- 23:50 each()、colwise()、numcolwise()对数据集进行批量操作
-
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-
image-20191004180310297
18.dplyr包
-
00:40filter
sub1<-filter(tips,tis$smoker=='No',tips$day=='Sun')#filter只针对数据框的行进行筛选 sub2<-slice(tips,1:5)#针对行 sub3<-select(tips,tip,sex,smoker) sub4<-select(tips,2:5) -
Arrange()
nex_tips <- arrange(tips,desc(total_bill),tip) head(nes_tips) new_tips<-rename(tips,bill = total_bill,tipp = tip) distinct(tips,day)#返回因子水平函数-
mutate()
mutate(tips,rate=tip/total,new_rate=rate*100)#new_rate和rate同步运行 #transform这种情况就会报错，运行rate，可直接new_rate transform(tips,rate=tip/total,new_rate=rate*100)-
sample_n
sample_n(iris,size=10)#随机抽取10行， sample_frac(iris,0.1)#随机抽取10%的行数，数据有150行，抽取15行-
group_by,与summarise结合使用
group = group_by(tips,smoker)#把数据框中根据分类变量进行分组，然后进行汇总操作 summarise(group,count = n(),mean_tips = mean(tip),sd_bill=sd(total_bill))#n用来计数-
%>%管道符
result<-tips %in% group_by(smoker,sex) %in% summarise(group,count = n(),mean_tips = mean(tip),sd_bill=sd(total_bill))-
20:20join家族
df_a<-data.frame(x=c('a','b','c','a','c','b','c'),y=1:7) df_b<-data.frame(x=c('a','b','c'),z=10:12) inner_join(df_a,df_b,by='x') semi_join(df_a,df_b,by='x') anti_join(df_a,df_b,by='x') left_join(df_a,df_b,by='x') right_join(df_a,df_b,by='x')
19.data.table
-
data.table 变量长度不一样时，长度短的变量会自动重复
dt<-dta.table(v1=c(1,2),v2=LETTERS[1:3],v3=round(rnorm(12,2,2)),v4=sample(1:20,12))#rnorm 生成均值为2标准差为2的服从标准正态分布 dt[3:6,] dt[v2=='B']同df[v2=='B',]相同 dt[v2 %in% c('A','B')] dt[,list(1,2)] dt[,list(sum_v4=sum(4),mean_v4=mean(v4))] dt[,list(v5=v4+1,v6=v3-1)] dt[,{print(v2);plot(1:12,v3,col='red')}] #;的作用就是分行 dt[,list(sum_v3=sum(v3),mean_v4=mean(v4),by=v2)] dt[,list(sum_v3=sum(v3),mean_v4=mean(v4),by=.(v1,v2)] dt[,list(sum_v3=sum(v3),mean_v4=mean(v4),by=list(v1,v2)] dt[1:8,list(sum_v3=sum(v3),mean_v4=mean(v4),by=v2)] #N频数汇总 dt[,.N,by=list(v1,v2)] dt[,v5 : v4+1] dt[,c('v5','v6'):= list(v3+1,v4-1]-
Set key()设置关键变量
attach(iris)#如果不知道Species在attach里面，就可以先执行attach Species detach(iris) setkey(df,v2)#setkey设置让r知道现在要对df的v2进行搜索了 dt[c('A','C')] dt[v2 %in% c('a','c')]-
nomatch
dt[c('A','D'),nomatch=0] #没有D就不显示出来 -
by = .EACHI
-
%>% 串联操作
dt[,.(v4_sum = sum(v4)),by = v2][v4_sum>40]
20.缺失值的识别与处理(1)
-
NA
-
X<-C(1,2.3,NA,NA,4) mean(x,na.rm=TRUE) sum(x,na.rm=TRUE) #对确实值求个数 sum(is.na(x)) #去掉na x[!is.na(x)]iris_na<-iris for(i in 1:4){ iris_na[sample(1:nrow(iris),5),i]==NA } sapply(iris_na[,1:4],function(x)which(is.na(x))) sapply(iris_na[,1:4],function(x)sum(is.na(x))) -
psych包
library(psych) describe(iris_na)#由于前面我们设置了5个确实值，所以现在返回的是145行，把有na值的行直接去掉了 sapply(iris_na[,1:4],function(x)(sum(is.na(x))/nrow(iris_na))) lm()-
09:30回顾分析里有确实值
lm(Sepal.Length~Width,data = iris_na, na.action = na.omit) mean_value<-sapply(iris_na[,1:4],mean,na.rm =TRUE) for(i in 1:4){ iris_na[is.na(iris_na[,i]),i]] = mean_value[i] } summary(iris_na)#可以计算mean了，说明现在没有na了 describe(iris_na)#看看此时na是不是150了-
14:20新创立一个数据集
>cancer <- data.frame(id= 1:1000,#replace=T,可以设置重复取值 sur_days=sample(100:1000,1000,replace =TRUE), type= sample(c('colon','liver','lung'),1000,replace =TRUE), treatment = sample(c('chemo','sugr'),1000,replace = T)) > cancer id sur_days type treatment 1 1 193 colon chemo 2 2 273 colon sugr 3 3 551 liver sugr 4 4 830 liver sugr 5 5 457 lung chemo 6 6 207 lung sugr ##随机生成一些确实值 cancer[sample(1:1000,90),2]<-NA mean_value<- tapply(cancer$sur_days,list(cancer$type,cancer$treatment),mean,na.rm=TRUE) > mean_value chemo sugr colon 532.6167 564.6667 liver 583.8652 566.6500 lung 549.1429 582.9648 for(i in 1:3){ for(j in 1:2){ cancer$sur_days[is.na(cancer$sur_days)&cancer$type == rownames(mean_value)[i]& cancer$treatment == colnames(mean_value)[j]]= mean_value[i,j] } }#因为上面的mean——value是有两个维度的所以要有i和j两个变量
21.缺失值的识别与处理(2)
- 缺失值的识别与处理
rm(list = ls())
library(mlbench)
data('BostonHousing')
head(BostonHousing)
original_data<-BostonHousing
set.seed(2017)
BostonHousing[sample(1:nrow(BostonHousing),80),'rad']<-NA #生成缺失值
BostonHousing[sample(1:nrow(BostonHousing),80),'PTRATION']<-NA
library(mice)
md.pattern(BostonHousing)
library(Hmisc)
im_mean<-impute(BostonHousing$ptratio,median)
head(im_mean)
BostonHousing$ptratio<-NULL
- mice包进行缺失值的插补
mice_mod<-mice(BostonHousing[,!names(BostonHousing)%in% 'medv'],method = 'rf')#rf是随机森林的缩写，不要把medv这个变量放进来，接下来做回归分析把缺失值的作为因变量，其他不含缺失值变量的作为自变量，建立一种模型来进行回归，对因变量进行估计，最后预测那些缺失值是多少。现在ptratio因为含有缺失值，就是这里面的因变量
mice_output<-complete(mice_mod)
actuals <- original_data$rad[is.na(BostonHousing$rad)]
predics<-mice_output[is.na(BostonHousing$rad)]
mean(actuals!=predicts)
- VIM包
library(VIM)
data('airquality')
md.pattern(airquality)
aggr_plot<-aggr(airquality,col=c('red','green'),numbers=TRUE,sortVars = TRUE,labels = names(airquality),cex.axis = 0.7,gap = 3) #numbers真是把缺失值和不缺失值的比例显示出来，sortVars是根据缺失值的多少进行排序
#另一个可视化的函数
marginplot(airquality[1:2])
#把因变量的值当成未知，用自变量对其预测
data(sleep)
head(sleep)
sleepIm<-regressionImp(Sleep+Gest+Span+Dream+NonD~BodyWgt+BrainWgt,data=sleep)
head(sleepIm)
#因变量放在公式的左边,就是在～左边。得到的TRUE表示之前此处是缺失值
#因变量有连续性变量和离散型变量，如果知道左侧的因变量都是分类变量面就可以用family='logical',如果不知道，就用family='auto'
sleepIm<-regressionImp(Sleep+Gest+Span+Dream+NonD~BodyWgt+BrainWgt,data=sleep,family='auto')
head(sleepIm)
22.异常值和重复值的处理
image-20191005164148850
-
重复值的处理
> x<-c(1,2,3,4,5,1,2,3) > unique(x) [1] 1 2 3 4 5 > duplicated(x) [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE > tmp<-x[!duplicated(x)] > tmp [1] 1 2 3 4 5
23.字符串的处理
> x<-c('fudan','jiaoda')
> nchar(x)
[1] 5 6
> length(x)
[1] 2
> toupper('shengxinjinengshu')
[1] "SHENGXINJINENGSHU"
> tolower('SHENGXINJINENGSHU')
[1] "shengxinjinengshu"
> stringa<-LETTERS[1:5]
> STRINGB<-1:5
> paste(stringa,STRINGB,sep = '-')
[1] "A-1" "B-2" "C-3" "D-4" "E-5"
> paste(stringa,STRINGB,collapse = '-')
[1] "A 1-B 2-C 3-D 4-E 5"
> paste0(stringa,STRINGB)
[1] "A1" "B2" "C3" "D4" "E5"
> paste0(stringa,STRINGB,sep = '-')
[1] "A1-" "B2-" "C3-" "D4-" "E5-"
> paste0(stringa,STRINGB,collapse = '-')
[1] "A1-B2-C3-D4-E5"
> stringC<-paste(stringa,STRINGB,sep = '/')
> stringC
[1] "A/1" "B/2" "C/3" "D/4" "E/5"
> strsplit(stringC,split = '/')
[[1]]
[1] "A" "1"
[[2]]
[1] "B" "2"
[[3]]
[1] "C" "3"
[[4]]
[1] "D" "4"
[[5]]
[1] "E" "5"
> stringd<-c('sheng','xin','ji','neng','shu')
> sub_str<-substr(stringd,start = 2,stop = 4)
> sub_str
[1] "hen" "in" "i" "eng" "hu"
> substr(stringd,start = 2,stop = 4)<-'aaa'
> stringd
[1] "saaag" "xaa" "ja" "naaa" "saa"
> my_string <- c('above','about','abrotion','cab')
> grep('ab\\b',my_string,value = T)
[1] "cab"
> grep('\\bab',my_string,value = T)
[1] "above" "about" "abrotion"
> money<-c('$1888','$2888','$3888')
> as.numeric(money)
[1] NA NA NA
Warning message:
强制改变过程中产生了NA
> gsub('\\$',replacement = '',money)
[1] "1888" "2888" "3888"
> sub('\\$',replacement = '',money)
[1] "1888" "2888" "3888"
> money2<-c('$1888 $2888 $3888')
> sub('\\$',replacement = '',money2)
[1] "1888 $2888 $3888"
> test_string<- c('happy','apple','application','apolitic')
> regexpr('pp',test_string)
[1] 3 2 2 -1
attr(,"match.length")
[1] 2 2 2 -1
attr(,"index.type")
[1] "chars"
attr(,"useBytes")
[1] TRUE
> test_string[regexpr('pp',test_string)>0] #不匹配的就是-1
[1] "happy" "apple" "application"
> agrep()#匹配英美式
Error in agrep() : 缺少参数"pattern",也没有缺省值
> string1<-c('I need a favour','my favorite report','you made an error')
> agrep('favor',string1)
[1] 1 2
image-20191005173203407
- grep（value=T和不加 的 区别）
image-20191005173247442
- grepl
- 没有value = T 这个参数
- ignore.case = T，可以帮助忽略大小写
image-20191005173629633
image-20191005173834186
image-20191005173940484
- 利用正则表达式
- 找到字符串中的年份，如S2008
-
\\b表示放在最右边表示右边界
image-20191005174430380
image-20191005174532917
24.正则表达式
- 网上
| . | 默认情况下, 句点匹配除新行符 (rn) 序列外的任何单个字符,例如, ab. 可以匹配 abc 和 abz 以及 ab_. |
|---|---|
| ***** | 星号匹配零个或多个前面的字符。例如, a* 可以匹配 ab 和 aaab. 它还可以匹配完全不包含 "a" 的任意字符串的开始处.通配符: 句点星号模式 .* 是匹配范围最广的模式之一, 因为它可以匹配零个或多个 任意 字符 (除了新行符: r 和n). 例如, abc.*123 可以匹配 abcAnything123, 也能匹配 abc123. |
| ? | 问号匹配零或一个前面的字符,可以理解为 "前面的那项是可选的". 例如, colou?r 可以匹配 color 和 colour, 因为 "u" 是可选的. |
| + | 加号匹配一个或多个前面的字符，例如 a+ 可以匹配 ab 和 aaab. 但与 a+ 和 a? 不同的是, 模式 a+ 不会匹配开始处没有 "a" 的字符串. |
| {min,max} | 匹配出现次数介于 min 和 max 的前面的字符, 例如, a{1,2} 可以匹配 ab 但只匹配 aaab 中的前两个 a.此外, {3} 表示准确匹配 3 次, 而 {3,} 则表示匹配 3 次或更多. 注: 且第一个必须小于等于第二个. |
| [...] | 字符类: 方括号把一列字符或一个范围括在了一起 (或两者). 例如, [abc] 表示 "a, b 或 c 的中任何一个字符". 使用破折号来创建范围; 例如, [a-z] 表示 "在小写字母 a 和 z (包含的) 之间的任何一个字符". 列表和范围可以组合在一起; 例如 [a-zA-Z0-9_] 表示 "字母, 数字或下划线中的任何一个字符".字符类后面可以使用 *, ?, + 或 {min,max} 进行限定. 例如, [0-9]+ 匹配一个或多个任意数字; 因此它可以匹配 xyz123 但不会匹配 abcxyz. |
| [^...] | 匹配 不 在类中的任何一个字符. 例如, [^/]* 匹配零个或多个 不是 正斜杠的任意字符, 例如 , [^0-9xyz] 匹配既不是数字也不是 x, y 或 z 的任何一个字符. |
| \d | 匹配任意一个数字 (相当于类 [0-9]). 相反地，大写的\D表示“任意的非 数字字符”。 例如, [\d.-] 表示 "任何数字, 句点或负号". |
| \s | 匹配任意单个空白字符 , 主要是==空格, tab 和新行符 (r 和n==). 相反地, 大写的 \S 表示 "任何 非空白字符". |
| \w | 匹配任何==单个 "单词"== 字符, 即==字母, 数字或下划线==. 这等同于 [a-zA-Z0-9_]. 相反地, 大写的 \W 表示 "任何 非 单词字符". |
- R中的练习
> ###1.原义表达式
> mystring1<- c('apple','orange')
> grep('p',string1)
[1] 2
> ###2.转移表达式
> mystring2<-c('shuda','.dfs','-dsfd')
> grep('.',mysting2) #.作为pattern的话，是一个转义表达式，代表所有字符，包括它自己
[1] 1 2 3
> mystring3<-c('9aee','fese7','10000')
> grep('[7-9]',mystring3)
[1] 1 2
>
> grep('[0-1]',mystring3)
[1] 3
> grep('[0-6]',mystring3)
[1] 3
> mystring4<-c('apple','application','abb')
> grep('^ap',mystring4)
[1] 1 2
> mystring3<-c('9aee','fese7','10000')
>
> grep('[^0-1]',mystring3)
[1] 1 2
> grep('[^7-9]',mystring3)
[1] 1 2 3
> grep('[^2-6]',mystring3)
[1] 1 2 3
> mystring3<-c('9aee','fese7','50000')
> grep('[^0-1]',mystring3)
[1] 1 2 3
> mystring6<-c('1220','2267','2226','12333')
> grep('2{2,3}',mystring6) #重复2到3次
[1] 1 2 3
> grep('2{2,}',mystring6) #重复大于等于2次的返回
[1] 1 2 3
> mystring7<-c('food','foot','foul','fans')
> grep('fo{1,}',mystring7)#只对o起作用
[1] 1 2 3
> grep('fo+',mystring7)
[1] 1 2 3
> grep('(fo){1,}',mystring7)
[1] 1 2 3
> mystring8<-c('kobe','messi','neymar')
> grep('^k|^m',mystring8)
[1] 1 2
> mystring9<-c('active','positive','negative','love')
> grep('ive$',mystring9)
[1] 1 2 3
> grep('ive\\b',mystring9) #\\b:boundry
[1] 1 2 3
> ###保义符
> mystring10<-c('ac^bb','^df')
> grep('\\^',mystring10)
[1] 1 2
25.stringr&stringi包
> ###stringr
> library(stringr)
> library(stringi)
> str_c('a','b',sep = '-') #与paste类似
[1] "a-b"
> str_length() #nchar()
Error in stri_length(string) : 缺少参数"string",也没有缺省值
> jns <- 'sheng xin ji neng shu'
> str_sub(jns,c(1,4,8),c(2,6,11)) #与substr()类似
[1] "sh" "ng " "in j"
> str_sub(jns,1,1)<-'S'
> jns
[1] "Sheng xin ji neng shu"
> fruit<-c('apple','pear','banana')
> str_dup(fruit,2)
[1] "appleapple" "pearpear" "bananabanana"
> str_dup(fruit,2:4)
[1] "appleapple" "pearpearpear"
[3] "bananabananabananabanana"
> str_dup(fruit,2:5) #循环补齐
[1] "appleapple" "pearpearpear"
[3] "bananabananabananabanana" "appleappleappleappleapple"
Warning message:
In stri_dup(string, times) :
longer object length is not a multiple of shorter object length
> string<- ' Eternal love for jns '
> str_trim(string ,side = 'both')
[1] "Eternal love for jns"
> phones<- c(' 219 733 8965','329-356-765 ','banana','456 789 234','764 126 893','apple','233.456.7656 ','333 555 7777','123 234 3456 and 456 567 6789','Work:333-666-8888','$1000','Home: 543.355.6790')
> str_extract(phones,'([1-9][0-9]{2})[- .]([0-9]{3})[- .]([0-9]{4})') #{}内是重复几次
[1] "219 733 8965" NA NA NA
[5] NA NA "233.456.7656" "333 555 7777"
[9] "123 234 3456" "333-666-8888" NA "543.355.6790"
> str_extract(phones,'([1-9][0-9]{2})[- .]([0-9]{3})[- .]([0-9]{3,})') #{}内是重复几次
[1] "219 733 8965" "329-356-765" NA "456 789 234"
[5] "764 126 893" NA "233.456.7656" "333 555 7777"
[9] "123 234 3456" "333-666-8888" NA "543.355.6790"
>
> fruits<-c('one apple','two pears','three bananas')
> str_replace(fruits,'[aeiou]','-')
[1] "-ne apple" "tw- pears" "thr-e bananas"
> ###stringi
> stri_join(1:7,letters[1:7], sep='-')
[1] "1-a" "2-b" "3-c" "4-d" "5-e" "6-f" "7-g"
> stri_join(1:7,letters[1:7], collapse = '-')
[1] "1a-2b-3c-4d-5e-6f-7g"
> stri_cmp_eq('AB','aB')
[1] FALSE
> stri_cmp_neq('AB','aB')
[1] TRUE
> stri_cmp_lt('121','221')#不是当成数值比较，而是当成字符串比较,前者小于后者
[1] TRUE
> stri_cmp_lt('a121','b221')
[1] TRUE
> stri_cmp_lt('c121','b221')
[1] FALSE
> stri_cmp_gt('e121','b221')
[1] TRUE
> stri_cmp_gt('e321','b221')
[1] TRUE
> language<-c('Python','R','PHP','Ruby','Java','JavaScript','C','Oracle','C++','C#','Spark','GO','Room','Good','Pathon','ScriptJava','R2R','C+','C*')
> stri_count(language,fixed = 'R')
[1] 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 2 0 0
> stri_count(language,regex = '^J')
[1] 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
> test<-'The\u00a0aboue-mentioned features are very useful. Warm thank to you. Tomorrow is a, new $# day##'
> stri_count_boundaries(test,type='word')
[1] 44
> stri_count_boundaries(test,type='sentence')
[1] 3
> stri_count_boundaries(test,type='character')
[1] 97
> stri_dup(c('abc','pqrst'),c(4,2))
[1] "abcabcabcabc" "pqrstpqrst"
> stri_duplicated(c('a','b','a',NA,'a',NA))
[1] FALSE FALSE TRUE FALSE TRUE TRUE
> stri_duplicated(c('a','b','a',NA,'a',NA),fromLast = T) #从后往前判断
[1] TRUE FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE
> stri_duplicated_any(c('a','b','a',NA,'a',NA))
[1] 3
> stri_detect_fixed(c('stringi R','Rexamine','123'),c('i','R','0'))
[1] TRUE TRUE FALSE
> stri_detect_regex(c('apple','application','append','ape'),'^ap')
[1] TRUE TRUE TRUE TRUE
>
> stri_detect_regex(c('apple','application','append','ape'),'^app')
[1] TRUE TRUE TRUE FALSE
> stri_detect_regex(c('apple','application','append','ape'),'e\\b')
[1] TRUE FALSE FALSE TRUE
> stri_detect_regex(c('APPLE','application','appEND','ape'),'e\\b',case_insensitive = TRUE) #这个case_insensitive（忽略大小写）为什么不能补齐呢？
[1] TRUE FALSE FALSE TRUE
> stri_startswith_fixed(c('a1','a2','b3','a4','c5'),'a')
[1] TRUE TRUE FALSE TRUE FALSE
> stri_startswith_fixed(c('a1','a2','b3','a4','c5'),'a1')
[1] TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
> stri_startswith_fixed(c('abada','aabadc','abaee'),'ba',from = 2)
[1] TRUE FALSE TRUE
> stri_endswith_fixed(c('abaDC','aabadc','ababa'),'ba')
[1] FALSE FALSE TRUE
> stri_endswith_fixed(c('abaDC','aabadc','ababa'),'ba',to = 3)
[1] TRUE FALSE TRUE
> stri_extract_all_fixed('abaBAba','Aba',case_insensitive = TRUE,overlap=T)
[[1]]
[1] "aba" "aBA" "Aba"
> stri_extract_all_boundaries('stringi: THE string processing package 123.45...')
[[1]]
[1] "stringi: " "THE " "string " "processing " "package "
[6] "123.45..."
> stri_extract_all_words('stringi: THE string processing package 123.45...')
[[1]]
[1] "stringi" "THE" "string" "processing" "package"
[6] "123.45"
> stri_isempty(c(',','','123'))
[1] FALSE TRUE FALSE
> stri_locate_all('I love biotree, I love jinengshu',fixed = 'lo')
[[1]]
start end
[1,] 3 4
[2,] 19 20
- {2,4}匹配2到4次。
\\b边界，放在最后就是右边界
image-20191006015240570
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