R语言学习笔记（三）数据处理

落日映苍穹つ 2022-06-06 02:50 363阅读 0赞

本文的示例数据框集(egData)如下：  
![这里写图片描述][SouthEast]  
值标签：

if(FALSE){值标签，levels代表变量实际值，labels代表标签值}
    egData$sex <- factor(egData$sex, levels = c(1,2),labels = c("male", "female"))

![这里写图片描述][SouthEast 1]  
简单的数据处理函数：

if(FALSE){显示对象中元素/成分的数量}
    length(egData)
    if(FALSE){显示对象的维度}
    dim(egData)
    if(FALSE){显示对象的结构}
    str(egData)
    if(FALSE){显示对象的类或类型}
    class(egData)
    if(FALSE){显示对象的模式}
    mode(egData)
    if(FALSE){显示对象中各成分的名称}
    names(egData)
    if(FALSE){列出对象的开始部分,一般前6行}
    head(egData)
    if(FALSE){列出对象的结束部分,一般最后6行}
    tail(egData)

![这里写图片描述][SouthEast 2]

if(FALSE){编辑对象}
    edit(egData)
    if(FALSE){编辑对象,并保存}
    egData <- edit(egData)
    if(FALSE){编辑对象}
    fix(egData)

![这里写图片描述][SouthEast 3]

if(FALSE){将对象并入一个向量}
    x <- c(c(1,2,3), c(4,5,6))

![这里写图片描述][SouthEast 4]

if(FALSE){按列合并对象}
    x <- rbind(c(1,2,3), c(4,5,6))

![这里写图片描述][SouthEast 5]

if(FALSE){按行合并对象}
    x <- cbind(c(1,2,3), c(4,5,6))

![这里写图片描述][SouthEast 6]

if(FALSE){添加新变量}
    egData$score3 <- c(55,78,90,NA,80,NA,67)

![这里写图片描述][SouthEast 7]

if(FALSE){算术运算符}
    egData$total <- egData$score1+egData$score2+egData$score3

![这里写图片描述][SouthEast 8]

if(FALSE){逻辑运算符，对变量进行重编码}
    egData$age[egData$age > 18] <- "Adult"
    egData$age[egData$age >= 12 & egData$age <= 18] <- "Youth"
    egData$age[egData$age < 12] <- "Kid"

![这里写图片描述][SouthEast 9]

if(FALSE){变量重命名，方法1，交互式修改}
    fix(egData)
    if(FALSE){变量重命名，方法2，调用reshape包的rename方法}
    install.packages("reshape")
    library(reshape)
    egData <- rename(egData, c(age="ageType"))
    if(FALSE){变量重命名，方法3，利用names方法}
    names(egData)[2] <- "ageType"

![这里写图片描述][SouthEast 10]

if(FALSE){缺失值}
    if(FALSE){判断缺失值}
    is.na(egData$total)
    if(FALSE){排除缺失值}
    sum(egData$total, na.rm = TRUE)
    if(FALSE){删除缺失值}
    x <- na.omit(egData)

![这里写图片描述][SouthEast 11]

if(FALSE){日期函数}
    if(FALSE){当天的日期}
    Sys.Date()
    if(FALSE){当前的日期和时间}
    date()
    if(FALSE){指定日期格式}
    format(Sys.Date(), format='%B %d %Y')
    if(FALSE){时间间隔}
    difftime(Sys.Date(), as.Date('2016-12-03'), units = 'days')
    if(FALSE){转化为日期格式}
    egData$DATE <- as.Date(c('2016-01-01', '2016-02-01', '2016-03-01', '2016-04-01', '2016-05-01', '2016-06-01', '2016-07-01'))

![这里写图片描述][SouthEast 12]

if(FALSE){类型判断函数：is.numeric(),is.character(),is.vector(),is.matrix(),is.data.frame(),is.factor(),is.logical()...
    类型转化函数：as.numeric(),as.character(),as.vector(),as.matrix(),as.data.frame(),as.factor(),as.logical()...
    }
    is.numeric(c(1,2,3))
    is.vector(c(1,2,3))
    is.numeric(as.character(1))

![这里写图片描述][SouthEast 13]

if(FALSE){数据排序，默认为升序，变量前面加-即为降序}
    egData <- egData[order(egData$total, -egData$score1),]

![这里写图片描述][SouthEast 14]

if(FALSE){数据集的合并}
    if(FALSE){横向合并数据框（数据集），merge()需要有共同变量，cbind()则不需要，已在上面代码展示过}
    egData2 <- data.frame(ID=c(1,2,3,4,5,6,7), class=c(1,1,2,3,2,1,3))
    x <- merge(egData, egData2, by='ID')
    if(FALSE){纵向合并数据框（数据集），顺序不必一样，也可用于添加行，已在上面代码展示过}

![这里写图片描述][SouthEast 15]

if(FALSE){选入变量} newdata1 <- egData[c("ID","sex","age")] newdata2 <- egData[,c(1:5)] if(FALSE){删除变量} vars <- names(egData) %in% c('total','DATE') newdata3 <- egData[!vars] newdata4 <- egData[c(-7,-8)]

![24][]  
![这里写图片描述][SouthEast 16]

if(FALSE){选入行或列}
    mydata1 <- egData[which(egData$score1 > 60 & egData$score2 < 80),]
    mydata2 <- mydata1[,1:3]
    if(FALSE){选入行或列,利用subset()函数}
    mydata3 <- subset(egData, score1 > 60 & score2 < 80, select = c(1:3))

![26][]

if(FALSE){随机抽样,sample()函数}
    mysample <- egData[sample(1:nrow(egData), 3 , replace = FALSE),]

![这里写图片描述][SouthEast 17]

if(FALSE){利用SQL语句操作数据框,sqldf包}
    library(sqldf)
    mydata <- sqldf("SELECT ID, sex, ageType FROM egData WHERE score1 > 60 AND score2 < 80", row.names = TRUE)
    print(mydata)

![这里写图片描述][SouthEast 18]

if(FALSE){数学函数}
    if(FALSE){绝对值}
    abs(-4)
    if(FALSE){平方根}
    sqrt(25)
    if(FALSE){不小于x的最小整数,ceiling(x)}
    ceiling(3.475)
    if(FALSE){不大于x的最大整数,floor(x)}
    floor(3.475)
    if(FALSE){向0方向截取x中的整数部分,trunc(x)}
    trunc(5.99)
    if(FALSE){将x舍入为指定位数的小数,round(x)}
    round(3.475, digits = 2)
    if(FALSE){将x舍入为指定的有效数字位数,signif(x)}
    signif(3.475, digits = 2)
    if(FALSE){正弦sin(x)，余弦cos(x)，正切tan(x)}
    cos(2)
    if(FALSE){反正弦asin(x)，反余弦acos(x)，反正切atan(x)}
    acos(-0.4161468)
    if(FALSE){双曲正弦sinh(x)，双曲余弦cosh(x)，双曲正切tanh(x)}
    sinh(2)
    if(FALSE){反双曲正弦asinh(x)，反双曲余弦acosh(x)，反双曲正切atanh(x)}
    asinh(3.62686)
    if(FALSE){对x取以n为底的对数，log(x, base = n)}
    log(8, base = 2)
    if(FALSE){自然对数，log(x)，常用对数，log10(x)}
    log(10)
    log10(10)
    if(FALSE){指数函数，exp(x)}
    exp(2.302585)
    if(FALSE){将上述数学函数作用于数值向量、矩阵、数据框时，它们会独立地作用于每个值}
    sqrt(c(4,9,16))

![29][]

if(FALSE){统计函数}
    if(FALSE){在考虑以下统计函数时，应考虑它们的可选参数，如na.rm等,可使用help()查看具体的函数使用}
    z <- mean(c(1,2,3,4,5), trim = 0.5, na.rm = TRUE)
    if(FALSE){平均数,mean(x)}
    mean(c(1,2,3,4))
    if(FALSE){中位数，median(x)}
    median(c(1,2,3,4))
    if(FALSE){标准差，sd(x)}
    sd(c(1,2,3,4))
    if(FALSE){方差，var(x)}
    var(c(1,2,3,4))
    if(FALSE){绝对中位差，mad(x)}
    mad(c(1,2,3,4))
    if(FALSE){绝对中位差，quantile(x,probs)}
    quantile(c(1,2,3,4),c(0.25,0.5,0.75))
    if(FALSE){值域，range(x)}
    range(c(1,2,3,4))
    if(FALSE){求和，sum(x)}
    sum(c(1,2,3,4))
    if(FALSE){滞后差分，diff(x,lag=n),lag用以指定滞后几项，默认的lag值为1}
    diff(c(1,2,3,4))
    if(FALSE){最小值}
    min(c(1,2,3,4))
    if(FALSE){最大值}
    max(c(1,2,3,4))
    if(FALSE){为数据对象x按列进行中心化(center = TRUE)或标准化(center = TRUE, scale = TRUE)}
    scaledata <- scale(egData[,4:6], center = TRUE, scale = TRUE)

![这里写图片描述][SouthEast 19]

if(FALSE){概率函数} if(FALSE){使用方法：[dqpr]distribution_abbreviation(),其中d为密度函数，p为分布函数，q为分位数函数，r为生成随机数，distribution_abbreviation()为概率分布缩写，详见下表} if(FALSE){绘制标准正态曲线} x <- pretty(c(-3,3),100) y <- dnorm(x) plot(x,y,type="l",xlab="NormalDevite",ylab="Density",yaxs="i") if(FALSE){位于z=1.96左侧的标准正态曲线下方面积} pnorm(1.96) if(FALSE){均值为500，标准差为1000的正态分布的0.9分位点值} qnorm(0.9, mean = 500, sd = 1000) if(FALSE){生成50个均值为50，标准差为10的正态随机数} rnorm(50, mean = 50, sd = 10)

![这里写图片描述][SouthEast 20]

概率分布缩写表

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>分布名称</th> 
   <th>缩写</th> 
   <th>分布名称</th> 
   <th>缩写</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>Beta分布</td> 
   <td>beta</td> 
   <td>Logistic分布</td> 
   <td>logis</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>二项分布</td> 
   <td>binom</td> 
   <td>多项分布</td> 
   <td>multinom</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>柯西分布</td> 
   <td>cauchy</td> 
   <td>负二项分布</td> 
   <td>nbinom</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>（非中心）卡方分布</td> 
   <td>chisq</td> 
   <td>正态分布</td> 
   <td>norm</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>指数分布</td> 
   <td>exp</td> 
   <td>泊松分布</td> 
   <td>pois</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>F分布</td> 
   <td>f</td> 
   <td>Wilcoxon符号秩分布</td> 
   <td>signrank</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Gamma分布</td> 
   <td>gamma</td> 
   <td>t分布</td> 
   <td>t</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>几何分布</td> 
   <td>geom</td> 
   <td>均匀分布</td> 
   <td>unif</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>超几何分布</td> 
   <td>hyper</td> 
   <td>Weibull分布</td> 
   <td>weibull</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>对数正态分布</td> 
   <td>lnorm</td> 
   <td>Wilcoxon秩和分布</td> 
   <td>wilcox</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

if(FALSE){为生成随机数指定种子，便于结果重现} set.seed(5) runif(5) set.seed(1234) runif(5) if(FALSE){利用MASS包的mvrnorm(n, mean, sigma)函数生成多元正态分布数据，其中n为样本大小，mean为均值向量，sigma为方差-协方差矩阵（或相关矩阵）} library(MASS) options(digits = 3) set.seed(1234) mean <- c(230.7, 146.7, 3.6) sigma <- matrix(c(15360.8, 6712.2, -47.1, 6721.2, 4700.9, -16.5, -47.1, -16.5, 0.3), nrow = 3, ncol = 3) mydata <- mvrnorm(500, mean, sigma) mydata<- as.data.frame(mydata) names(mydata) <- c('y','x1','x2') dim(mydata) > head(mydata, n = 8)

![这里写图片描述][SouthEast 21]

if(FALSE){字符处理函数}
    if(FALSE){计算x中的字符数量，nchar(x)}
    nchar(c('where','is','my','code'))
    if(FALSE){提取或替换一个字符向量中的子串，substr(x, start, stop)}
    x <- "abcdef"
    substr(x,2,4)
    substr(x,2,4) <- '2222'
    if(FALSE){在x中搜索某种模式。grep(pattern, x, ignore.case = FALSE, fixed = FALSE)，ignore.case表示是否忽略大小写。若fixed = FALSE,则pattern为一个正则表达式。若fixed = TRUE, 在pattern为一个文本字符串。返回值为匹配的下标}
    grep("A", c("B","a","A","c"), ignore.case=FALSE, fixed=TRUE)
    grep("^A", c("Bat","act","cow","AM"), ignore.case=FALSE, fixed=FALSE)
    if(FALSE){在x中搜索pattern,并以文本replacement将其替换。若fixed =FALSE,则pattern为一个正则表达式。若fixed = TRUE, 在pattern为一个文本字符串。}
    sub("\\s","...","Hello China!", fixed = FALSE)
    if(FALSE){在split处分割字符向量x中的元素。strsplit(x, split, fixed=FALSE)若fixed =FALSE,则pattern为一个正则表达式。若fixed = TRUE, 在pattern为一个文本字符串。}
    strsplit('I LIVE IN SHANGHAI!', ' ', fixed=TRUE)
    if(FALSE){连接字符串，分隔符为sep。paste(...,sep=...)}
    paste("x", 1:5, sep="")
    paste("x", 1:5, sep="L")
    paste("C","Window","Files",sep="/")
    if(FALSE){全部转化为大写}
    toupper("China")
    if(FALSE){全部转化为小写}
    tolower("China")

![这里写图片描述][SouthEast 22]

if(FALSE){其他实用函数}
    if(FALSE){生成序列,seq(from, to, by),by为步长,默认为1}
    seq(1,10)
    seq(1,10,2)
    if(FALSE){将x重复n次}
    rep(1:3,2)
    if(FALSE){将连续性变量分割为n个水平因子的变量,cut(x,n)，使用选项ordered_result=TRUE可以创建有序性因子。}
    cut(c(1,3,5,4,6),2)
    cut(c(1,3,5,4,6),2,ordered_result = TRUE)
    if(FALSE){pretty(x,n),通过选取n+1个等间距的取整值，将连续性变量分割为n个区间，绘图中常用}
    pretty(c(-3,3),30)
    if(FALSE){cat(...,file="myfile",append=FALSE),连接...中的对象，并将其输出到屏幕上或文件中}
    firstname <- c("Jane")
    cat("Hello", firstname, "!")

![这里写图片描述][SouthEast 23]

数据整合与重构

if(FALSE){
       t(x),矩阵或数据框的转置}
    cars <- mtcars[1:5,1:4]
    t(cars)

![这里写图片描述][SouthEast 24]

if(FALSE){aggregate(x, by, FUN),整合数据，x为待折叠的对象，by是一个变量名组成的列表，FUN为用来计算描述性统计量的标量函数}
    aggregate(mtcars, by=list(mtcars$gear), FUN=mean, na.rm=TRUE)

![这里写图片描述][SouthEast 25]

if(FALSE){使用reshape包进行数据融合和重铸}
    if(FLASE){melt(),数据融合:每个测量变量独占一行，行中带有要唯一确定这个测量变量所需的标识符变量。}
    md <- melt(mydata, id <- (c("id","time")))
    if(FLASE){cast(md,formula,FUN),重铸：读取已融合的数据，并使用公式formula和函数FUN将其重塑。其中，formula的公式为：\n
        rowvar1+rowvar2+... ~  colvar1+colvar2+...
        '~'前定义了划掉的变量，以确定各行的内容,"~"后定义了划掉的列变量。
    }
    cast(md, id~variable, mean)
    cast(md, time~variable, mean)

![这里写图片描述][SouthEast 26]

if(FALSE){简化代码：attach(),detach(),transform(),within(),with()函数的使用} if(FALSE){ attach(),detach()的使用，以原始egData为对象，添加两列total和mean,分别表示score1,score2的总和和平均值} attach(egData) egData$total <- score1+score2 egData$mean <- (score1+score2)/2 detach(egData) if(FALSE){ transform(),实现同上的功能} egData <- transform(egData, total=score1+score2, mean=(score1+score2)/2) if(FALSE){ within()与with(),两者类似，不同的是是否允许修改数据框。实现同上的功能} egData <- within(egData,{ total=score1+score2 mean=(score1+score2)/2})

![这里写图片描述][SouthEast 27]

if(FALSE){apply()函数，调用格式：
        apply(x, MARGIN, FUN, ...)
        其中，x为数据对象，MARGIN为维度的下标，FUN为指定函数，而...则包括了任何想传递给FUN的参数。在矩阵或数据框中，MARGIN=1表示行，MARGIN=2表示列。
    }
    if(FALSE){lapply(),sapply()函数,应用到列表（list）上。调用格式如下：
    lapply(X, FUN, ...)
    sapply(X, FUN, ..., simplify = TRUE, USE.NAMES = TRUE)}
    x <- list(a = 1:10, beta = exp(-3:3), logic = c(TRUE,FALSE,FALSE,TRUE))
    lapply(x, mean)
    sapply(x, quantile)
    
    names <- c("Jim Green","Alice Bell","Kent Brown")
    split <- strsplit(names, " ")
    sapply(split,"[",1)
    sapply(split,"[",2)

![这里写图片描述][SouthEast 28]  
![这里写图片描述][SouthEast 29]  
![这里写图片描述][SouthEast 30]

[SouthEast]: /images/20220606/215607927a9242378a029dad01531ed2.png
[SouthEast 1]: /images/20220606/8b61a09c08d248e28591df4601628839.png
[SouthEast 2]: /images/20220606/2ab6089898f24149944df40b1553b249.png
[SouthEast 3]: /images/20220606/f410bccb4d8346c8a95f38aedef29159.png
[SouthEast 4]: /images/20220606/84161db724484a5aa5c4af32730b4297.png
[SouthEast 5]: /images/20220606/bc9183ee60f246b691f31406d5cce676.png
[SouthEast 6]: /images/20220606/0b7a2459a0994c4481869948db9dbf05.png
[SouthEast 7]: /images/20220606/9b0ff77e0504448f9554175d41a8e38c.png
[SouthEast 8]: /images/20220606/52fd11875ce04d349c29800a86fa2c57.png
[SouthEast 9]: /images/20220606/e0622479cb504eef80a3f24dc806231d.png
[SouthEast 10]: /images/20220606/f36962b6a05d41d39efe2e2b86aae56d.png
[SouthEast 11]: /images/20220606/17fc8ade946b4a26bce4775f4ffe1cba.png
[SouthEast 12]: /images/20220606/8e51cf72d53e44b29ac57b22a47b89b9.png
[SouthEast 13]: /images/20220606/2bc8dcd5b22242f9853cb39d77807c47.png
[SouthEast 14]: /images/20220606/4dd70fb02a5847f3bdf474e40bfc170c.png
[SouthEast 15]: /images/20220606/84fc5bf01db54877a06d4a377fb6fcce.png
[24]: /images/20220606/9a6ad6c9791d43519ea2ec47277ade13.png
[SouthEast 16]: /images/20220606/a29ba52053d64bc9ba8e3e9d6fee19e5.png
[26]: /images/20220606/45715ce8ad76497082d908a2d02039fa.png
[SouthEast 17]: /images/20220606/f327f86e4b3f4f23b9e7e1d0bbb454a3.png
[SouthEast 18]: /images/20220606/b6171a31cecd468f9619e44e2466b58c.png
[29]: /images/20220606/543aa53e2834483c98bbd6da84aacd81.png
[SouthEast 19]: /images/20220606/a310db699025400592bfc1b925aacaa3.png
[SouthEast 20]: /images/20220606/ca739fc6c5e24549ae047c3a6b3f6509.png
[SouthEast 21]: /images/20220606/42000a324c894ab5a57268777a7d9ace.png
[SouthEast 22]: /images/20220606/ff405ae41aa14a148f551b7ac2698bb0.png
[SouthEast 23]: /images/20220606/80c59ee2f6b54da49a6ef98723007df4.png
[SouthEast 24]: /images/20220606/7d1c31b2de8d4087ae19831f33573abc.png
[SouthEast 25]: /images/20220606/f62893386d5d4122a7341b267781a434.png
[SouthEast 26]: /images/20220606/c639df2a32c147a09d000e3f17e6d688.png
[SouthEast 27]: /images/20220606/ff1fd225a3454c17a61ba348c77101d8.png
[SouthEast 28]: /images/20220606/e683287ec7bd436ba970c0a1cf92ea88.png
[SouthEast 29]: /images/20220606/8e01fa5c69914787b2972c323631fa0b.png
[SouthEast 30]: /images/20220606/18971824f9864554a1033278a8e2d73b.png