京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
R的变量类型和常用函数
一、R的变量类型
也可以说是数据存储方式,有:
Vector: 一维阵列
Matrics: 二维阵列,其中所有元素是同一数据类型。
factor: 种类变量,可使用levels函数来规定种类变量的各级别的名称。例如:levels(factor_vector) <- c("name1", "name2",...)
Dataframe:二维阵列,每一列中的元素是同一数据类型,不同列的数据类型可以不同。
List : 一个List中可包含多个类型对象,包括List本身。
二、常用函数
seq(from,to,by): Generate sequences, by specifying the from, to and by arguments.
rep(): Replicate elements of vectors and lists.
sort(): Sort a vector in ascending order. Works on numerics, but also on character strings and logicals.
rev(): Reverse the elements in a data structures for which reversal is defined.
str(): Display the structure of any R object.
append(): Merge vectors or lists.
is.*(): Check for the class of an R object.
as.*(): Convert an R object from one class to another.
unlist(): Flatten (possibly embedded) lists to produce a vector.
三、apply函数家族
通过apply函数对结构化的数据实现某些操作,对向量(vector)或者列表(list)按照元素或元素构成的子集合进行迭代。个人认为相当于一种批处理操作。
lapply(X, FUN, ...)
sapply(X, FUN, ..., simplify = TRUE, USE.NAMES = TRUE)
lapply和sapply将一个函数应用于一个list或者vector, 区别在于lapply以列表(list)形式返回结果,而sapply将输出结果简化为一个向量或者矩阵。
vapply(X, FUN, FUN.VALUE, ..., USE.NAMES = TRUE)
vapply类似于sapply,但是提供了参数FUN.VALUE用以指明返回值的形式,即返回值可以有预定义类型,因此更安全。
四、正则表达式(regular expression)
正则表达式不是R的专属内容,用于描述/匹配一个文本集合的表达式。通常被用来检索、替换那些符合某个模式(规则)的文本。
1.元字符(metacharacter)
一些特殊的字符在正则表达式中不在用来描述它自身,它们在正则表达式中已经被“转义”,这些字符称为元字符。
常用元字符如下:
2、字符串匹配查询函数
查询功能的函数主要有grep、grepl, 主要区别在于其输出结果格式不同,共同点是都包含正则表达式pattern和文本X这两个参数。
grepl(pattern, x) which returns TRUE when a pattern is found in the corresponding character string.
grep(pattern, x) which returns a vector of indices of the character strings that contains the pattern.
grep仅返回匹配项的下标,而grepl返回所有的查询结果,并用逻辑向量表示有没有找到匹配
3、字符串替换函数
模式替换函数主要有sub和gsub,二者的区别在于sub函数只替换文本中第一个匹配的元素,gsub则针对X中所有匹配元素。
sub(pattern, replacement, x)
gsub(pattern, replacement, x)
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23