研一R语言选修课程第一次课后习题分享（含代码）

川长思鸟来 2023-09-27 12:10 14阅读 0赞

### 环境 ###

R语言			VScode

### 一、数据 ###

mytxt <- "
    date age gender
    20201101 25 1
    20210601 68 2
    20200801 32 1
    20221001 36 1
    20200201 70 2
    "
    group <- c("old", "young")
    
    x<-c(77,56,98,69,35,37,79,33,28,36,92,50)

### 二、问题描述 ###

基于上述两个对象 `mytxt` 和 `group`，实现下列操作，并用sink函数将结果展示在一个word文档里面，相应的程序编码复制到 word 文档的末尾，并正反面打印在一张A4纸上，在第一页上方标明“班级/学号/姓名”。

1.利用对象 `mytxt` 生成数据框，并显示数据框；

2.在数据框中添加 `id` 变量，并显示新数据框；

3.找到年龄低于65岁的观测样本，按照样本顺序显示其 id 号码；

4.利用对象 `group`，按照样本顺序显示各观测样本的年龄属于的年龄组是`“old”`（年龄大于65岁）还是`“young”`（年龄小于65岁）。

[1] 'young' 'old' 'young' 'young' 'old'

5.将数据框中的变量 `gender` 转为因子结构，“1”对应于`“female”`，“2”对应于`“male”`，并显示新数据框；

6.按照样本顺序显示年轻人的性别；

7.将数据框中的变量 `date` 转为日期值结构，并显示新数据框；

8.按照`date`变量从小到大排序数据框，并显示新数据框；

9.在所有的 `x<- c(77,56,98,69,35,37,79,33,28,36,92,50)` 中，按数值从小到大排序，36排在第几位？所有数据中第三大的数是多少？（借助于 `sort` 或 `order` 或 `rank` 函数都可以实现）倒数第3大的数在`x`中的序号是多少？

### 三、解决问题 ###

**第一题：**

date <- c("20201101", "20210601", "20200801", "20221001", "20200201")
    age <- c(25, 68, 32, 36, 70)
    gender <- c(1, 2, 1, 1, 2)
    data_1 <- data.frame(date, age, gender)
    print(data_1)

结果展示为：

> source("f:\\PycharmProject\\23.R-Project\\homework_1.r", encoding = "UTF-8")
          date age gender
    1 20201101  25      1
    2 20210601  68      2
    3 20200801  32      1
    4 20221001  36      1
    5 20200201  70      2

**第二题：**

id <- c("a", "b", "c", "d", "e")
    data_2 <- data.frame(id, data_1)
    print(data_2)

结果展示为：

id     date age gender
    1  a 20201101  25      1
    2  b 20210601  68      2
    3  c 20200801  32      1
    4  d 20221001  36      1
    5  e 20200201  70      2

**第三题：**

data_3 <- subset(data_2, age < 65, select <- c("id", "date", "age", "gender"))
    print(data_3)

id     date age gender
    1  a 20201101  25      1
    3  c 20200801  32      1
    4  d 20221001  36      1

**第四题：**

data_4 <- data_2
    data_4$group[data_2$age < 65] <- "young"
    data_4$group[data_2$age > 65] <- "old"
    print(data_4)

结果展示为：

id     date age gender group
    1  a 20201101  25      1 young
    2  b 20210601  68      2   old
    3  c 20200801  32      1 young
    4  d 20221001  36      1 young
    5  e 20200201  70      2   old

**第五题：**

data_5 <- data_2
    data_5$gender[data_2$gender == 1] <- "female"
    data_5$gender[data_2$gender == 2] <- "male"
    print(data_5)

结果展示为：

id     date age gender
    1  a 20201101  25 female
    2  b 20210601  68   male
    3  c 20200801  32 female
    4  d 20221001  36 female
    5  e 20200201  70   male

**第六题：**

print(data_5$gender)

结果展示为：

[1] "female" "male"   "female" "female" "male"

**第七题：**

data_date <- as.Date(data_2$date, "%Y%m%d")
    data_2$date <- data_date
    data_7 <- data.frame(data_2)
    print(data_7)

结果展示为：

id       date age gender
    1  a 2020-11-01  25      1
    2  b 2021-06-01  68      2
    3  c 2020-08-01  32      1
    4  d 2022-10-01  36      1
    5  e 2020-02-01  70      2

**第八题：**

sort_date <- data_date[order(data_date)]
    sort_age <- age[order(data_date)]
    sort_gender <- gender[order(data_date)]
    sort_id <- id[order(data_date)]
    date <- sort_date
    age <- sort_age
    gender <- sort_gender
    id <- sort_id
    data_8 <- data.frame(id, date, age, gender)
    print(data_8)

结果展示为：

id       date age gender
    1  e 2020-02-01  70      2
    2  c 2020-08-01  32      1
    3  a 2020-11-01  25      1
    4  b 2021-06-01  68      2
    5  d 2022-10-01  36      1

**第九题：**

1.对x进行排序：

print(sort(x))

[1] 28 33 35 36 37 50 56 69 77 79 92 98

36排在第四位。

print(rank(x))
    print(x[rank(x) == 10])

[1]  9  7 12  8  3  5 10  2  1  4 11  6
    [1] 79

第三大的数是79.

a <- x[rank(x) == 10]
    print(order(x)[sort(x) == a])

结果为：

[1] 7

至此，问题解答完毕，最后只需要加上sink()函数来将输出结果打印成word文档即可！

### 四、源代码 ###

**注意：不带sink()函数，需要自己添加！使用的编译器为vscode**

mytxt <- "
    date age gender
    20201101 25 1
    20210601 68 2
    20200801 32 1
    20221001 36 1
    20200201 70 2
    "
    date <- c("20201101", "20210601", "20200801", "20221001", "20200201")
    age <- c(25, 68, 32, 36, 70)
    gender <- c(1, 2, 1, 1, 2)
    data_1 <- data.frame(date, age, gender)
    print(data_1)
    
    id <- c("a", "b", "c", "d", "e")
    data_2 <- data.frame(id, data_1)
    print(data_2)
    
    data_3 <- subset(data_2, age < 65, select <- c("id", "date", "age", "gender"))
    print(data_3)
    
    data_4 <- data_2
    data_4$group[data_2$age < 65] <- "young"
    data_4$group[data_2$age > 65] <- "old"
    print(data_4)
    
    data_5 <- data_2
    data_5$gender[data_2$gender == 1] <- "female"
    data_5$gender[data_2$gender == 2] <- "male"
    print(data_5)
    
    print(data_5$gender)
    
    data_date <- as.Date(data_2$date, "%Y%m%d")
    data_2$date <- data_date
    data_7 <- data.frame(data_2)
    print(data_7)
    
    sort_date <- data_date[order(data_date)]
    sort_age <- age[order(data_date)]
    sort_gender <- gender[order(data_date)]
    sort_id <- id[order(data_date)]
    date <- sort_date
    age <- sort_age
    gender <- sort_gender
    id <- sort_id
    data_8 <- data.frame(id, date, age, gender)
    print(data_8)
    
    x <- c(77, 56, 98, 69, 35, 37, 79, 33, 28, 36, 92, 50)
    print(sort(x))
    print(rank(x))
    print(x[rank(x) == 10])
    a <- x[rank(x) == 10]
    print(order(x)[sort(x) == a])