R语言学习系列02-基本数据类型与日期时间变量
R语言时间序列中时间年、月、季、日的处理操作
R语⾔时间序列中时间年、⽉、季、⽇的处理操作1、年pt<-ts(p, freq = 1, start = 2011)2、⽉pt<-ts(p,frequency=12,start=c(2011,1))frequency=12表⽰以⽉份为单位,start 表⽰时间开始点,start=c(2011,1) 表⽰从2011年1⽉开始3、季度pt <- ts(p, frequency = 4, start = c(2011, 1))4、天pt<-ts(p,frequency=7,start=c(2011,1))⽤ts(p,frequency=365,start=(2011,1)) 也可以,但是这个是没有按星期对齐补充:R语⾔:ts() 时间序列的建⽴ts() 函数:通过⼀向量或者矩阵创建⼀个⼀元的或多元的时间序列(time series),为ts型对象。
调⽤格式:ts(data = NA, start = 1, end = numeric(0), frequency = 1, deltat = 1, ts.eps = getOption("ts.eps"), class, names)说明:data⼀个向量或者矩阵start第⼀个观测值的时间,为⼀个数字或者是⼀个由两个整数构成的向量end最后⼀个观测值的时间,指定⽅法和start相同frequency单位时间内观测值的频数(频率)deltat两个观测值间的时间间隔。
frequency和deltat必须并且只能给定其中⼀个ts.eps序列之间的误差限,如果序列之间的频率差异⼩于ts.eps,则认为这些序列的频率相等class对象的类型。
⼀元序列的缺省值是“ts”,多元序列的缺省值是c(“mts”,“ts”)names⼀个字符型向量,给出多元序列中每个⼀元序列的名称,缺省data中每列数据的名称或者Series 1,Series 2,。
R语言编程基础-第二讲 数据类型
2.1 变量与常量 2.2 数据结构 2.3 标量的输入 2.4 向量的输入 习题
2 . 12 新数手据上结路构
第二章 R数语据言输入入门
2 . 12 新数手据上结路构
第二章 R数语据言输入入门
大数据应用人才培养系列教材
第二章 R中的数据
2.1 变量与常量 2.2 数据结构 2.3 标量的输入 2.4 向量的输入 习题
2 . 13 新标手量上的路输 入 (2)标量的计算 通过新变量保存计算结果。
第二章 R数语据言输入入门
R语言中变量名区分大小写,“.”号可以是变量名的一部分,命名规范 一般习惯性的令首字母大写,包含字母、数字、点“.”、下划线”_”等。
2 . 13 新标手量上的路输 入 (2)标量的计算 通过新变量保存计算结果。
R将实例标识符称为rownames(行名),将名义型和有序型 变量称为因子(响应变量、决策变量、类别变量)。
2 . 1 新变 手量 上与 路常 量
常量
R中定义了一些常量类型: NA:表示不可用 Inf: 无穷 -Inf: 负无穷 TRUE:真 FALSE:假
第二章 R数语据言输入入门
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第二章 R数语据言输入入门
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第二章 R中的数据
2.1 变量与常量 2.2 数据结构 2.3 标量的输入 2.4 向量的输入 习题
2 . 14 新向手量上的路输 入 (1)应用C函数连接数据
第二章 R数语据言输入入门
对于表2.1的数据,如果仅用标量 存储,需要32个变量名,显然这太过 于繁琐。
(2)类。一个object都应该能找到它所归属的某个类(class)。“类” 是抽象的概念,一个类至少有一个特征是这类数据所共有的。根据应 用需求、目的等不同可以定义不同的类。比如,做生物信息的可以定 义出DNA类、RNA类,为了高效处理这类数据,定义这些类是非常必 要的。所以,R里面有很多的“类”。
r语言数据类型和数据结构
R语言数据类型和数据结构1. 引言在使用R语言进行数据分析和处理时,了解R语言的数据类型和数据结构是非常重要的。
不同的数据类型和数据结构在R语言中有着不同的表示方式和操作方法,对于不同的数据处理任务,选择合适的数据类型和数据结构可以提高程序的效率和可读性。
本文将详细介绍R语言中常用的数据类型和数据结构,并对每种类型和结构进行深入探讨和实例演示。
2. R语言的数据类型R语言中常用的数据类型包括向量(Vector)、矩阵(Matrix)、数组(Array)、列表(List)、数据框(Data Frame)和因子(Factor)等。
下面将分别介绍这些数据类型的特点和用法。
2.1 向量(Vector)向量是R语言中最基本的数据类型,它由相同类型的元素组成,可以是数值、字符、逻辑值等。
在R语言中,向量可以使用c()或vector()函数来创建,也可以通过索引和赋值的方式进行元素的访问和修改。
# 创建向量x <- c(1, 2, 3, 4, 5)y <- vector("numeric", 10)# 访问和修改向量元素x[2] # 输出第二个元素x[2] <- 10 # 修改第二个元素的值为102.2 矩阵(Matrix)矩阵是由同类型的元素组成的二维数据结构。
在R语言中,矩阵可以使用matrix()函数来创建,也可以通过索引和赋值的方式进行元素的访问和修改。
# 创建矩阵m <- matrix(c(1, 2, 3, 4, 5, 6), nrow = 2, ncol = 3)# 访问和修改矩阵元素m[1, 2] # 输出第一行第二列的元素m[1, 2] <- 10 # 修改第一行第二列的元素值为102.3 数组(Array)数组是由同类型的元素组成的多维数据结构。
在R语言中,数组可以使用array()函数来创建,也可以通过索引和赋值的方式进行元素的访问和修改。
R语言基础数据类型...
R语言基础数据类型...R语言主要有三种基本的数据类型,分别是数值型(Numeric)、整型(integer)以及字符型(character)。
一、数据类型1.数值型(Numeric)数值型(Numeric)分为双整型(double)和整型(integer)两种(1)双整型(double)双整型数据,可正可负,可大可小,可含小数可不含。
R中键入的任何一个数值都默认以double型存储。
可以使用typeof() 函数进行查看数据类型1.> typeof(1)#查看“1”的数据类型2.[1] "double" #输出结果为双整型(2)整型(integer)顾名思义,只能用来储存整数。
在计算机内存中,整型的定义方式要比双整型更加准确(除非该整数非常大或非常小)1.> typeof(1L)#在数字后面加大写字母L,申明该数字以整型方式储存。
2.[1] "integer"3.> as.integer(-3.14)#将双整形转换为整型4.[1] -35.> as.integer(-3.99)#只取整数部分,不会进行四舍五入6.[1] -32.字符型(character)字符型向量用以储存一小段文本,在R中字符要加双引号表示字符型向量中的单个元素被称为“字符串(string)”,注意:字符串不仅可以包含英文字母,也可以由数字或符号组成1.> typeof("Hello world") #字符型要加双引号表示2.[1] "character"字符串常用函数举例1.> a<-"Hello world"#赋值2.> nchar(a)#计算字符串长度3.[1] 114.#大小写转换5.> toupper(a)6.[1] "HELLO WORLD"7.> tolower(a)8.[1] "hello world"9.#字符转连接10.> paste("hello","world",sep="_")11.[1] "hello_world"3.逻辑型(logical)用以储存TRUE(真)和FALSE(假),在实际使用过程中,可以简写成T/F。
r语言基础知识点汇总
r语言基础知识点汇总
以下是R语言基础知识点汇总:
1. 数据类型:R语言中主要有六种数据类型,包括数值型、字符型、逻辑型、复数型、日期型和时间型。
2. 数据结构:R语言中常见的数据结构包括向量、矩阵、数组、数据框和列表。
3. 变量命名规则:在R语言中,变量名可以包含字母、数字和下划线,但不能以数字开头,且不能包含空格。
4. 函数:R语言中有大量的内置函数,用于执行各种任务,如数学计算、数据处理和图形绘制等。
5. 控制流语句:R语言中的控制流语句包括if语句、for循环和while循环等,用于控制程序的执行流程。
6. 读取和写入文件:R语言提供了读取和写入文件的功能,如读取CSV文件、Excel文件等,以及将数据写入文件。
7. 安装和加载包:R语言中有许多第三方包可以扩展其功能,可以通过安装和加载包来使用这些功能。
8. 调试代码:R语言中的错误和警告信息可以帮助开发者定位问题,通过调试代码可以解决运行时出现的问题。
9. 向量化运算:R语言中的向量化运算可以提高代码的执行效率,通过向量化运算可以避免重复的循环操作。
10. 参数和选项:许多R函数都有参数和选项可以设置,通过了
解和使用这些参数和选项,可以更灵活地控制函数的行为。
R语言基本操作
06
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R语言基本操作
汇报人:
目录
01 02 03 04 05 06
添加目录项标题 R语言概述
R语言的数据类型 R语言的运算符和函数
R语言的控制流语句 R语言的绘图功能
01
添加目录项标题
02
R语言概述
R语言的起源和特点
R语言的起源:起源于1993年的贝尔实验室 由Ross Ihk和Robert Gentlemn创建。
汇报人:
交互式图形绘制工具包的使用
添加标题
简介:R语言提供了多种交互式图形绘制工具包如ggplot2、lttice等这些工具包可 以帮助用户快速创建高质量的交互式图形。
添加标题
使用方法:用户可以通过安装和加载相应的工具包使用其提供的函数和语法进行绘 图。例如使用ggplot2包可以通过qplot()函数快速绘制图形。
添加标题
交互式功能:交互式图形绘制工具包通常支持交互式操作如缩放、平移、筛选等使 用户能够更方便地探索数据。
添加标题
定制性:这些工具包通常提供丰富的选项和参数使用户可以根据需求定制图形的外 观和交互功能。
07
R语言的扩展包和社区资源
R语言的扩展包介绍和安装
R语言拥有丰富的扩展包资源可帮 助用户实现各种数据处理和分析 功能。
日期和时间数据
R语言中的日期和时间数据类型用于存储日期和时间信息。 R语言提供了多种函数来处理日期和时间数据例如日期格式转换、时间序列分析等。 日期和时间数据类型在R语言中通常使用POSIXct和POSIXlt两种格式来表示。 R语言还提供了许多内置函数来处理日期和时间数据例如日期计算、时间差计算等。
r语言的基础语法及常用命令
r语言的基础语法及常用命令R语言是一种用于数据分析和统计建模的编程语言,它具有丰富的基础语法和常用命令。
本文将介绍R语言的基础语法和常用命令,帮助读者快速入门和理解R语言的使用。
1. 变量和数据类型在R语言中,可以通过使用赋值符号“<-”或“=”来创建变量,并且不需要事先声明变量的类型。
R语言支持多种数据类型,包括数值型、字符型、逻辑型、因子型等。
例如,可以使用以下代码创建一个数值型变量x,并赋值为10:```Rx <- 10```2. 数据结构R语言中常用的数据结构包括向量、矩阵、数组、数据框和列表。
向量是最基本的数据结构,可以存储多个相同类型的元素。
矩阵是二维的数据结构,可以存储多个相同类型的元素。
数组是多维的数据结构,可以存储多个相同类型的元素。
数据框是类似于Excel表格的数据结构,可以存储多个不同类型的变量。
列表是一种包含不同类型元素的数据结构。
3. 控制结构R语言中常用的控制结构包括条件语句(if-else语句)和循环语句(for循环、while循环)。
条件语句用于根据条件执行不同的代码块。
例如,以下代码展示了一个简单的if-else语句:```Rx <- 10if (x > 5) {print("x大于5")} else {print("x小于等于5")}```循环语句用于重复执行一段代码块。
例如,以下代码展示了一个简单的for循环:```Rfor (i in 1:5) {print(i)}```4. 函数R语言中的函数是一段具有特定功能的代码块,可以重复使用。
R语言提供了许多内置函数,还可以自定义函数。
例如,以下代码展示了一个自定义函数,用于计算两个数的和:```Rsum <- function(a, b) {return(a + b)}result <- sum(3, 5)print(result) # 输出8```5. 数据读写R语言中可以通过各种方式读取和写入数据。
r语言中 数据类型
r语言中数据类型R语言中的数据类型是指变量可以存储的不同种类的数据。
在R语言中,有多种数据类型,包括数值型、字符型、逻辑型、因子型、日期型等。
每种数据类型都有其特定的用途和特点。
数值型是最基本的数据类型之一,用于存储数值。
在R语言中,数值型可以是整数或浮点数。
对于数值型数据,可以进行各种数学运算和统计分析。
例如,我们可以计算两个数的和、差、积或商,还可以计算一组数的均值、中位数、标准差等。
字符型是用于存储文本数据的数据类型。
在R语言中,字符型数据需要用引号括起来。
字符型数据可以包含字母、数字、符号和空格等。
我们可以对字符型数据进行字符串的拼接、截取、替换等操作。
例如,我们可以将两个字符型数据拼接在一起,或者提取出字符型数据的某个部分。
逻辑型是用于存储逻辑值(TRUE或FALSE)的数据类型。
逻辑型数据常用于条件判断和逻辑运算。
例如,我们可以使用逻辑型数据来判断一个数是否大于另一个数,或者判断某个条件是否满足。
因子型是用于存储分类数据的数据类型。
在R语言中,因子型数据可以有多个水平或类别。
因子型数据常用于统计分析中的分类变量。
例如,我们可以使用因子型数据来表示一个人的性别(男或女)或教育程度(初中、高中、大学等)。
日期型是用于存储日期和时间的数据类型。
在R语言中,日期型数据可以表示年、月、日、时、分和秒等时间单位。
我们可以对日期型数据进行日期的加减、计算两个日期之间的时间间隔等操作。
例如,我们可以计算某个人的年龄,或者计算某个事件发生的时间差。
除了上述常见的数据类型,R语言还提供了其他一些特殊的数据类型,如列表型、矩阵型、数组型等。
这些数据类型在特定的情况下使用,可以更方便地存储和处理数据。
R语言中的数据类型多种多样,每种数据类型都有其独特的用途和特点。
熟练掌握各种数据类型的使用方法,可以更好地进行数据处理和分析。
R语言--变量与数据类型
R语⾔--变量与数据类型R语⾔的数据分类R语⾔的数据类型较多,但都是动态声明,即变量不会声明为某种数据类型。
变量分配为R对象向量列表矩阵数组数据帧因⼦下⾯是⼏种最简单对象的类型# Atomic vector of type character.print("abc");#character# Atomic vector of type double.print(12.5)#numeric# Atomic vector of type integer.print(63L)#integer# Atomic vector of type logical.print(TRUE)#logical# Atomic vector of type complex.print(2+3i)#complex# Atomic vector of type raw.print(charToRaw('hello'))#raw向量vector最简单的是向量类型,即使⽤c()的形式声明。
以下⽰例中,如果其中⼀个元素是字符,则⾮字符值被强制转换为字符类型# The logical and numeric values are converted to characters.s <- c('apple','red',5,TRUE)print(s)实际上,向量的多元素可以⽤冒号表⽰,⽐如v <- 6.6:12.6print(v)w <- 3.8:11.4即表⽰从6.6到12.6,逐次加⼀构成的向量;w表⽰从3.8逐次加⼀到10.8。
还可以⽤函数创建:# Create vector with elements from 5 to 9 incrementing by 0.4.print(seq(5, 9, by = 0.4))如果其中⼀个元素是字符,则⾮字符值被强制转换为字符类型。
R语言入门基础教程
R语言入门基础教程R语言是一种广泛使用的数据分析和统计编程语言,它提供了丰富的函数库和强大的数据处理能力。
本教程将向您介绍R语言的基础知识,包括变量和数据类型、向量和矩阵、条件控制和循环、函数和图形绘制等内容。
1.变量和数据类型在R语言中,可以用来存储数据的基本单元是变量。
变量可以存储不同类型的数据,如整数、浮点数、字符等。
例如,可以使用以下语句将一个整数赋值给变量x:x<-10可以使用print(函数显示变量的值:print(x)R语言支持多种数据类型,常见的有整数(integer)、浮点数(numeric)、字符(character)、逻辑(logical)等。
2.向量和矩阵向量是一种用于存储一维数据序列的数据结构。
可以使用c(函数创建向量,例:vector <- c(1, 2, 3, 4, 5)也可以使用冒号运算符创建数值序列:vector <- 1:5矩阵是一种用于存储二维数据的数据结构。
可以使用matrix(函数创建矩阵,例:matrix <- matrix(c(1, 2, 3, 4, 5, 6), nrow=2, ncol=3)可以使用dim(函数获取矩阵的维度:dim(matrix)3.条件控制和循环R语言提供了if-else语句和for循环等条件控制和循环结构。
如下面的例子所示,该代码将根据条件判断输出不同的结果:x<-10if (x > 0)print("x is positive")} elseprint("x is negative")可以使用for循环来遍历集合或执行重复操作。
如下面的例子所示,该代码将打印出1到5的数字:for (i in 1:5)print(i)4.函数和图形绘制R语言中函数是一组用于执行特定任务的代码块,它可以接受输入参数并返回输出结果。
可以使用function(函数定义一个函数。
r语言基础语法
r语言基础语法R语言是一种广泛应用于数据分析和统计建模的编程语言,具有强大的数据处理和可视化功能。
掌握R语言基础语法是数据分析和科学研究的必备技能。
本文将介绍R语言的基础语法,包括变量、数据类型、运算符、控制语句、函数等。
首先,我们来看看R语言的变量定义。
在R语言中,我们可以通过赋值符号<-或=来给变量赋值,例如:a <- 1b = 2这样定义的变量a和b都是数值型变量,其值分别为1和2。
除了数值型变量外,R语言还支持字符型、逻辑型、日期型等多种数据类型。
例如,字符型变量可以用单引号或双引号括起来,例如:c <- 'hello'd <- 'world'逻辑型变量则只有两种值TRUE和FALSE,用于进行逻辑运算。
日期型变量则需要用特定的格式来定义,例如:e <- as.Date('2021-01-01')接下来,我们来看看R语言的运算符。
R语言支持各种数学运算符,包括加、减、乘、除、幂等运算符,例如:1 + 23 - 45 * 67 / 89 ^ 2除了数学运算符外,R语言还支持逻辑运算符、比较运算符、赋值运算符等。
例如,逻辑运算符可以用于将多个逻辑表达式组合起来,比较运算符可以用于比较两个变量的大小关系,赋值运算符可以用于将计算结果赋给变量。
例如:TRUE & FALSE1 < 2a <-b + c接下来,我们来看看R语言的控制语句。
控制语句用于控制程序的执行流程,包括条件语句、循环语句等。
例如,条件语句if可以根据一个逻辑表达式的结果来判断是否执行某段代码,例如:if (a < b) {print('a is smaller than b')}循环语句while可以重复执行某段代码,直到满足某个条件为止,例如:i <- 1while (i <= 10) {print(i)i <- i + 1}最后,我们来看看R语言的函数。
R语言--基本数据管理(变量、缺失值、日期值、数据类型转换、数据框)
R语⾔--基本数据管理(变量、缺失值、⽇期值、数据类型转换、数据框)1 基本数据管理1.1⼀个⽰例(1)定义向量,造数据框manage<-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","US","UK","UK","UK")gender<-c("M","F","F","M","F")age<-c(32,45,24,34,88)q1<-c(5,3,3,3,2)q2<-c(4,5,5,3,2)q3<-c(5,2,5,4,1)q4<-c(5,5,5,NA,2)q5<-c(5,5,2,NA,1)lendership<-data.frame(manager,country,gender,age,q1,q2,q3,q4,q5)(2)创建新变量⽅法⼀:使⽤$q6<-q4+q5lendership$q6<-lendership$q4+lendership$q5⽅法⼆:transform()为数据表添加列lendership<-transform(lendership,q7=q4+q5,q8=q1+q2)(3)变量重编码⽅式⼀:使⽤$lendership$age[lendership$age==88]<-NAlendership$agecat[lendership$age>50]<-"Elder"lendership$agecat[lendership$age>40 & lendership$age<=50]<-"Middle Aged"lendership$agecat[lendership$age<40]<-"Young"⽅式⼆:使⽤withinlendership1<-within(lendership,{agecat<-NAagecat[age>50]<-"Elder"agecat[age>40 & age<=50]<-"Middle Aged"agecat[age<=40]<-"Young"})(4)变量重命名⽅式⼀:弹出数据编辑器⽅式⼆:使⽤names(),只能索引⼀列⼀列的改,不⽅便names(lendership)[1]<-"manager1"解释:names⾥⾯是表名,[1]代表修改第⼀列⽅式三:导⼊编辑包plyr,使⽤函数rename()library(plyr)lendership<-rename(lendership,c(manager1="ID",q1="qq1"))2 缺失值2.1 识别缺失值函数is.na()y<-c(1,2,NA)is.na(y)2.2 重编码某些值为缺失值lendership$age[lendership$age==88]<-NA2.3 缺失值参与计算会怎样y<-c(1,2,NA)z<-y[1]+y[2]+y[3]z<-sum(y,na.rm = T) #na.rm = T意思是有缺失值就移除2.4 移除含有缺失值的观测(⾏)newdata<-na.omit(lendership) #删除含有缺失值的⾏3 ⽇期值3.1 ⽇期值的读⼊ as.Datemydata<-as.Date(c("2008-06-11","2018-08-08"))3.2 ⽇期值的格式strdata<-c("01/05/1996","08/22/1998")mydata1<-as.Date(strdata,"%m/%d/%Y") #指定⽇期格式3.3 系统⽇期与当前⽇期系统⽇期:Sys.Date()当前⽇期:date()3.4 ⽇期值的输出格式format(today,format="%B %d %Y") #调整⽇期输出格式format,%B表⽰⽉份⽂字输出3.5 ⽇期值的间隔计算⽅式⼀:按天计算startdata<-as.Date("1996-11-22")enddata<-as.Date("2021-07-02")days<-enddata-startdata⽅式⼆:按周计算,使⽤函数difftim()difftime(enddata,startdata,units = "weeks")4 类型转换4.1 is.xxx()函数,⽤来判断类型4.2 as.xxx()函数,⽤来转换5 数据排序lendership2<-lendership[order(lendership$gender,lendership$age),]6 数据集操作数据输⼊:manage<-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","US","UK","UK","UK")gender<-c("M","F","F","M","F")age<-c(32,45,24,34,88)q1<-c(5,3,3,3,2)q2<-c(4,5,5,3,2)q3<-c(5,2,5,4,1)q4<-c(5,5,5,NA,2)q5<-c(5,5,2,NA,1)lendership<-data.frame(manager,country,gender,age,q1,q2,q3,q4,q5)leader_a<-data.frame(manage,country,gender,age)leader_b<-data.frame(manage,q1,q2,q3,q4,q5)leader_b<-leader_b[order(-leader_b$manage),]6.1 数据集(框)的合并 merge()lendership1<-merge(leader_a,leader_b,by="manage") #通过主键manage合并6.2 数据集(框)取⼦集(1)保留变量⽅式⼀:newdata<-lendership[,c(5:9)]⽅式⼆: myvar<-c("gender","country","q5")newdata1<-lendership[myvar](2)删除变量⽅式⼀:前⾯加负号 -newdata<-newdata[c(-2,-3)]⽅式⼆:赋值NULLnewdata$q3<-NULL(3)选⼊观测(保留⾏)newdata2<-lendership[1:3,] #选择1到3⾏newdata3<-lendership[lendership$gender=="M" & lendership$age>30,](4)subset函数newdata4<-subset(lendership,gender=="M" & age>25,select=c("manager","gender","age"))解释:gender=="M" & age>25这是选择保留的⾏,select是选择保留的列若出现了错误:选择了未定义的列修正:检查⾃⼰的列变量名字是否写错(5)使⽤SQL语句操作数据集(框)加载包:library(sqldf)语句:newdf<-sqldf("select * from mtcars where carb=1 order by mpg",s = T)。
r语言 数据类型 时间转换
r语言数据类型时间转换在R语言中,可以使用不同的函数和方法来进行时间的转换和处理。
以下是一些常见的时间转换的方法:1. 字符串到日期/时间的转换:- 使用`as.Date()`函数将字符型日期转换为日期类型。
- 使用`as.POSIXct()`函数将字符型时间戳转换为日期时间类型。
- 使用`as.POSIXlt()`函数将字符型时间戳转换为具有更多详细信息的日期时间类型。
2. 日期/时间到字符串的转换:- 使用`format()`函数将日期/时间转换为自定义格式的字符串。
例如:`format(Sys.Date(), "%Y-%m-%d")`将当前日期转换为"YYYY-MM-DD"的格式。
- 使用`as.character()`函数将日期/时间转换为默认格式的字符串。
3. 数值型到日期/时间的转换:- 使用`as.Date()`函数将数值型日期转换为日期类型。
注意,数值型日期表示自某一参考日期以来的天数。
- 使用`as.POSIXct()`函数将数值型时间戳转换为日期时间类型。
数值型时间戳表示自1970年1月1日以来的秒数。
4. 日期/时间的格式化:- 使用`strftime()`函数将日期/时间格式化为指定的字符串格式。
- 使用`strptime()`函数解析字符串为日期/时间类型,指定相应的格式。
下面是一些示例:```R# 字符串到日期的转换date_str <- "2022-01-01"date <- as.Date(date_str)# 字符串到日期时间的转换datetime_str <- "2022-01-01 12:00:00"datetime <- as.POSIXct(datetime_str)# 日期到字符串的转换date_format <- format(date, "%Y-%m-%d")date_str <- as.character(date)# 数值型日期到日期的转换numeric_date <- 19000date <- as.Date(numeric_date, origin = "1970-01-01")# 数值型时间戳到日期时间的转换numeric_timestamp <- 1641148800datetime <- as.POSIXct(numeric_timestamp, origin = "1970-01-01") # 日期时间的格式化datetime_format <- strftime(datetime, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")datetime_parsed <- strptime(datetime_str, "%Y-%m-%d %H:%M:%S") ```请注意,在进行时间转换时,要确保输入的格式和数据类型与所使用的转换函数相匹配。
r语言基础语法
r语言基础语法R语言是一种开源的编程语言和数据分析工具,广泛应用于数据科学和统计学领域。
学习R语言的基础语法是掌握这门语言的第一步。
本文将介绍R语言的基础语法,包括变量、数据类型、运算符、控制结构、函数等内容。
1. 变量在R语言中,变量是用来存储数据的容器。
定义变量的语法是:变量名 <- 值。
例如:age <- 25这条语句定义了一个名为age的变量,并将其赋值为25。
注意,变量名不能以数字开头,也不能包含特殊字符。
2. 数据类型R语言中常用的数据类型包括数值型、字符型、逻辑型、因子型和日期型等。
其中,数值型和字符型是最常用的两种数据类型。
数值型变量可以进行数学运算,字符型变量则是用来存储文本信息。
定义数值型变量的语法为:变量名 <- 数值。
例如:height <- 1.72定义字符型变量的语法为:变量名 <- '文本信息'。
例如:name <- '张三'3. 运算符R语言支持多种运算符,包括算术运算符、比较运算符、逻辑运算符等。
例如:算术运算符:+、-、*、/、^等。
比较运算符:>、<、==、!=等。
逻辑运算符:&&、||、!等。
4. 控制结构R语言中常用的控制结构包括条件语句和循环语句。
条件语句用来根据某个条件来执行不同的代码块,常用的条件语句包括if语句和switch语句。
循环语句用来重复执行某个代码块,常用的循环语句包括for循环和while循环。
例如,if语句的语法为:if (条件) {//执行代码块1} else {//执行代码块2}5. 函数函数是一段封装好的代码,可以重复使用。
R语言中包含了众多的内置函数,例如sum、mean、max等。
我们也可以自己定义函数,语法为:函数名 <- function(参数1, 参数2, ...) {//函数体}例如,下面是一个自定义函数,用来计算两个数的和:my_sum <- function(a, b) {return(a + b)}以上就是R语言基础语法的介绍。
学习R语言的基础语法和数据分析技巧
学习R语言的基础语法和数据分析技巧第一章:R语言的基础语法R语言是一种广泛应用于数据分析和统计建模的编程语言。
在学习R语言之前,首先我们需要了解它的基础语法。
1.1 变量和数据类型在R语言中,使用赋值符号"="或"<-"来给变量赋值。
例如,x <- 5将数字5赋给变量x。
R语言中的常见数据类型包括整数、浮点数、字符、逻辑等。
1.2 数据结构R语言提供了多种数据结构,包括向量、矩阵、数组、列表和数据框。
其中,向量是存储单一类型数据的容器,矩阵是二维数据结构,数组是多维数据结构,列表可以包含不同类型的数据,数据框是一种类似于Excel中的表格结构。
1.3 控制结构R语言提供了多种控制结构,例如条件语句(if-else语句),循环语句(for循环、while循环)和函数等。
这些控制结构在数据分析中起到了至关重要的作用。
第二章:数据导入和数据清洗在进行数据分析之前,我们通常需要将数据导入R环境,并对数据进行清洗和预处理。
2.1 数据导入R语言提供了多种导入数据的方法,例如读取CSV文件、Excel文件、数据库中的数据等。
常用的函数包括read.csv()、read_excel()等。
2.2 数据清洗数据清洗是数据分析中的重要一环,它包括处理缺失值、异常值、重复值等。
在R语言中,可以使用函数如na.omit()、na.rm()、duplicated()等来进行数据清洗。
第三章:数据处理和统计分析R语言提供了强大的数据处理和统计分析能力,下面介绍一些常用的技巧。
3.1 数据处理在R语言中,可以使用函数如subset()、filter()、arrange()等来对数据进行筛选、过滤和排序。
此外,使用mutate()、transmute()等函数可以对数据进行新增、转换等操作。
3.2 描述统计R语言中有丰富的函数可以用来计算描述统计指标,例如mean()、median()、sd()等。
R语言数据类型
R语⾔数据类型R语⾔⽤来存储数据的对象包括: 向量, 因⼦, 数组, 矩阵, 数据框, 时间序列(ts)以及列表, 下⾯讲意义介绍.1. 向量(⼀维数据): 只能存放同⼀类型的数据语法: c(data1, data2, ...), 访问的时候下标从1开始(和Matlab相同); 向量⾥⾯只能存放相同类型的数据.> x <- c(1,5,8,9,1,2,5)> x[1] 1 5 8 9 1 2 5> y <- c(1,"zhao") # 这⾥⾯有integer和字符串, 整数⾃动转化成了字符> y[1][1] "1"访问:> x[-(1:2)] # 不显⽰第1,2个元素[1] 8 9 1 2 5> x[2:4] # 访问第2,3,4个元素[1] 5 8 92. 因⼦(factors): 提供了⼀个处理分类数据的更简洁的⽅式因⼦在整个计算过程中不再作为数值, ⽽是作为⼀个"符号"⽽已.factor(x=character(), levels, labels=levels, exclude=NA, ordered=is.ordered(x), nmax=NA)x: ⼀个数据向量, 它将被转换成为因⼦;levels: ⽤来指定因⼦可能出现的⽔平(默认也就是向量x⾥⾯互异的值, sort(unique(x)));它是⼀个字符向量(即每个元素是单个字符, 组成的⼀个向量), 下⾯的变量b就是⼀个字符向量(可以使⽤as.character()函数来⽣成).labels: ⽤来指定⽔平的名字;> a <- c(6,1,3,0)> b = as.character(a)> b[1] "6" "1" "3" "0"exclude: ⼀个值向量, 表⽰从向量x⾥⾯剔除的⽔平值.nmax: ⽔平数⽬的上界.> factor(1:3)[1] 1 2 3Levels: 1 2 3> factor(1:3, levels=1:6)[1] 1 2 3Levels: 1 2 3 4 5 6> factor(1:6, exclude = 2)[1] 1 <NA> 3 4 5 6Levels: 1 3 4 5 6⼀般因⼦(factor) VS 有序因⼦(ordered factor)因⼦⽤来存放变量或者有序变量, 这类变量不能⽤来计算, ⽽只能⽤来分类或者计数. ⼀般因⼦表⽰分类变量, 有序因⼦⽤来表⽰有序变量.创建⼀个因⼦:> colour <- c('G', 'G', 'R', 'Y', 'G', 'Y', 'Y', 'R', 'Y')> col <- factor(colour) #⽣成因⼦#labels⾥⾯的内容代替对应位置处的levels内容> col1 <- factor(colour, levels = c('G', 'R', 'Y'), labels = c('Green', 'Red', 'Yellow'))> levels(col)[1] "G" "R" "Y"> levels(col1)[1] "Green" "Red" "Yellow"> col2 <- factor(colour, levels = c('G', 'R', 'Y'), labels = c('1', '2', '3'))> levels(col2)[1] "1" "2" "3"> col_vec <- as.vector(col2)> class(col_vec)[1] "character"> col2[1] 1 1 2 3 1 3 3 2 3Levels: 1 2 3> col_num <- as.numeric(col2)> col_num[1] 1 1 2 3 1 3 3 2 3> col3 <- factor(colour, levels = c('G', 'R')) #levels⾥⾯没有'B',导致col3⾥⾯的'B'变成了<NA>> col3[1] G G R <NA> G <NA> <NA> R <NA>Levels: G R> colour[1] "G" "G" "R" "Y" "G" "Y" "Y" "R" "Y"创建⼀个有序因⼦:> score <- c('A', 'B', 'A', 'C', 'B')> score1 <- ordered(score, levels = c('C', 'B', 'A'));> score1[1] A B A C BLevels: C < B < A3. 矩阵(matrix, ⼆维数据): 只能存放同⼀类型语法: matrix(data, nrow = , ncol = , byrow = F) -- byrow = F表⽰按列来存放数据(默认), byrow=T表⽰按⾏存放数据;> xx = matrix(1:10, 2, 5)> xx[,1] [,2] [,3] [,4] [,5][1,] 1 3 5 7 9[2,] 2 4 6 8 104. 数组(⼤于等于三维的数据): 只能存放同⼀类型语法: array(data, dim) -- data: 必须是同⼀类型的数据; dim: 各维的维度组成的向量;(怎么感觉和matlab⾥⾯的reshape函数那么像) > a = array(1:10,c(2,5))> a[,1] [,2] [,3] [,4] [,5][1,] 1 3 5 7 9[2,] 2 4 6 8 105. 数据框(data frame)数据框是⼀种矩阵形式排列的数据(类似于excel表格), 但是和矩阵不同的是, 它的每⼀列可以是不同的数据类型(还是和excel很像).语法: data.frame(data1, data2,...) -- data1,...为每列的数据.> name <- c("Mr A", "Mr B", "Mr C")> group <- rep(1,3)> scort <- c(58,15,41)> df <- data.frame(name, group, scort)> dfname group scort1 Mr A 1 582 Mr B 1 153 Mr C 1 41数据访问:> df$name[1] Mr A Mr B Mr CLevels: Mr A Mr B Mr C> df[1]name1 Mr A2 Mr B3 Mr C6. 列表(list): 可以存放不同类型的数据语法: list(name1=component1, name2=component2, ...)> xx <- rep(1:2, 3:4)> yy <- c('Mr A', 'Mr B', 'Mr C', 'Mr D', 'Mr E', 'Mr D', 'Mr F')> zz <- 'discussion group'> name.list <- list(group = xx, name = yy, decription = zz)> name.list$group[1] 1 1 1 2 2 2 2$name[1] "Mr A" "Mr B" "Mr C" "Mr D" "Mr E" "Mr D" "Mr F"$decription[1] "discussion group"。
R语言日期的表示和运算详细总结
4、把日期值输出为字符串today <- Sys.Date()format(today, "%Y年%m月%d日")[1] "2014年10月29日"5、计算日期差由于日期部是用double存储的天数,所以是可以相减的。
today <- Sys.Date()gtd <- as.Date("2011-07-01")today - gtdTime difference of 1216 days用difftime()函数可以计算相关的秒数、分钟数、小时数、天数、周数difftime(today, gtd, units="weeks") #还可以是“secs”, “mins”, “hours”, “days”Time difference of 173.7143 weeks#日期型数据在R中自带的日期形式为:as.Date();以数值形式存储;对于规则的格式,则不需要用format指定格式;如果输入的格式不规则,可以通过format 指定的格式读入;标准格式:年-月-日或者年/月/日;如果不是以上二种格式,则会提供错误;as.Date('23-2013-1')错误于charTo按照Date(x) : 字符串的格式不够标准明确> as.Date('23-2013-1',format='%d-%Y-%m')[1] "2013-01-23"格式意义%d 月份中当的天数%m 月份,以数字形式表示%b 月份,缩写%B 月份,完整的月份名,指英文%y 年份,以二位数字表示%Y 年份,以四位数字表示#其它日期相关函数weekdays()取日期对象所处的周几;months()取日期对象的月份;quarters()取日期对象的季度;#POSIX类The POSIXct class stores date/time values as the number of seconds since January 1, 1970, while the POSIXlt class stores them as a list with elements for second, minute, hour, day, month, and year, among others.POSIXct 是以1970年1月1号开始的以秒进行存储,如果是负数,则是1970年以前;正数则是1970年以后。
r语言常见的数据类型
r语言常见的数据类型R语言是一种广泛使用的统计分析与数据可视化编程语言,它拥有丰富的数据类型,包括基本数据类型、向量、矩阵、数组、数据框、列表等。
每种数据类型都具有不同的特点与用途,下面将逐一介绍这些常见的数据类型。
1.基本数据类型:R语言的基本数据类型包括:数值型(numeric)、字符型(character)、逻辑型(logical)与复数型(complex)。
-数值型:数值型数据是R中最常见的数据类型之一,可以存储整数或浮点数。
例如,3、2.5都是数值型数据。
-字符型:字符型数据是存储文本信息的一种数据类型。
例如,"Hello, World!"、"R语言"都是字符型数据。
-逻辑型:逻辑型数据存储两个可能的值:TRUE或FALSE。
逻辑型数据通常用于逻辑判断条件。
例如,5 > 3的结果是TRUE。
-复数型:复数型数据是由实数部分和虚数部分组成,通过使用特殊的格式(a + bi)来表示。
2.向量:向量是R语言中最基本、最常用的数据类型之一,它可以保存一系列的数值、字符或逻辑型数据。
向量中的元素必须具有相同的数据类型。
可以通过c()函数来创建向量,例如:```my_vector <- c(1, 2, 3, 4, 5) #创建一个数值型向量my_vector <- c("apple", "banana", "orange") #创建一个字符型向量```3.矩阵:矩阵是R语言中二维的数据结构,它包含了相同数据类型的元素,并具有行数和列数。
可以使用matrix()函数创建矩阵。
例:```my_matrix <- matrix(c(1, 2, 3, 4, 5, 6), nrow = 2, ncol = 3) #创建一个2行3列的矩阵```4.数组:数组是R语言中多维的数据结构,它由相同数据类型的元素组成,并可以具有多个维度。
r语言数据基本特征 -回复
r语言数据基本特征-回复R语言是一种用于统计计算和数据分析的编程语言,它具有丰富的功能和强大的数据处理能力。
通过R语言,用户可以进行数据的统计分析、绘图、模型建立等操作。
本文将围绕R语言数据的基本特征展开讨论,并一步一步回答有关这一主题的问题。
一、数据类型在R语言中,数据可以具有不同的类型,例如数字、字符、逻辑值等。
常见的数据类型有以下几种:1. 数字(numeric):用于存储数值数据,可以是整数或浮点数。
2. 字符(character):用于存储文本数据,例如姓名、地址等。
3. 逻辑值(logical):用于存储逻辑变量,只能为TRUE或FALSE。
4. 因子(factor):用于存储离散型数据,例如性别、学历等。
5. 时间日期(date/time):用于存储日期和时间数据。
以上是R语言中常见的数据类型,每种数据类型都具有不同的特点和应用场景。
二、向量向量是R语言中最基本的数据结构之一,它由一组相同类型的数据元素组成。
向量可以是一维的,也可以是多维的。
在R语言中,向量用c()函数来创建。
例如,创建一个包含1到10的整数向量可以使用以下代码:vec <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)向量具有很多有用的特性,例如可以进行元素的选择、修改、合并等操作。
三、矩阵矩阵是R语言中的另一种常见的数据结构,它由行和列组成的二维表格。
矩阵中的元素必须具有相同的数据类型。
在R语言中,可以使用matrix()函数来创建矩阵。
例如,创建一个3行3列的矩阵可以使用以下代码:mat <- matrix(c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9), nrow = 3, ncol = 3)矩阵具有很多有用的特性,例如可以进行行列的选择、修改、合并等操作。
四、数据框数据框是R语言中最常用的数据结构之一,它类似于矩阵,但是可以存储不同类型的数据,并且可以给每一列取名字。
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02. 基本数据类型与日期时间变量
一、基本数据类型
1. R语言的基本数据类型
包括:数值型、逻辑型、字符型、缺省值、浮点型、复数型、整数型等。
例1 数据类型的判别与转换
> a<-1:10
>is.numeric(a)
[1] TRUE
>is.integer(a)
[1] TRUE
> b<-as.character(a)
>is.character(b)
[1] TRUE
2.查看对象的类型
函数Class()/typeof()/mode(),基本格式相同:
class(x)
其中x为要查看的对象。
注:在展现数据的细节上,mode()<class()<typeof()
二、日期时间变量
1. 日期值通常以字符串形式传入R中,然后转化为以数值形式存储的日期变量。
注意:R的内部日期是以1970年1月1日至今的天数来存储,内部时间则是以1970年1月1日至今的秒数来存储。
读取系统当前日期时间的函数(注意大小写):
(1)S ys.Date()——返回系统当前的日期
(2)S ys.time()——返回系统当前的日期和时间
(3)d ate()——返回系统当前的日期和时间(字符串形式)
2. 日期时间转化函数
(1)字符串型日期变量转化为日期变量
函数as.Date(),基本格式为:
as.Date(x,format=" ",...)
其中,x为字符串型日期值,format指定日期格式。
表2日期时间格式
注意:as.Date()只能转化包含年月日星期的字符串,无法转化具体到时间的字符串。
例2将字符型日期转化为日期变量
> day<-"07/28/2016" #创建字符串日期值
>day
[1] "07/28/2016"
> date<-as.Date(day,"%m/%d/%Y") #转化为日期变量
>date
[1] "2016-07-28"
(2)字符串日期时间变量转化为时间变量
函数as.POSIXlt()与as.POSIXct(),前者为“字符串式”存储,后者为“整数(秒数)”存储,基本格式为:
as.POSIXlt(x,tz=" ", format)
as.POSIXct(x,tz=" ", format)
其中,x为字符串型日期时间值,tz指定转化后的时区(" "为当前时区,“GMT”为格林尼治标准时也是协调世界时UTC的俗称,“CST”为中国标准时即北京时间);format指定日期时间格式。
例3将字符串形式的日期时间值转化为时间变量
注意:日期年月日与时间时分秒之间有空格。
(3)字符串日期时间变量转化为时间变量
函数strptime(),功能同as.POSIXlt(),格式稍有差别,基本格式为:
strptime(x,format,tz="")
例如,对例3中的变量t有
(4)日期时间变量转化为字符串日期时间值
函数strftime(),功能与strptime()相反,基本格式为:
strftime(x,format="")
例如,将上述时间变量记为time,有
(5)将对象按指定格式转化为字符串
函数format(),基本格式为:
format(x,format)
其中,x为要转化为字符串的对象,format指定转化格式。
例如,使用前面的变量time,有
注意:函数format()不局限于转化日期变量,也可以转化其他类型的变量。
主要参考文献:
[1]张良均,谢佳标,杨坦,肖刚. R语言与数据挖掘. 机械工业出版
社,2016.。