|
1创建新变量 我们将数据导入到Rstudio中后，常需要对数据进行预处理，而在这中间常需要创建新的变量，具体的方法为 变量名<- 表达式，其中<-代表赋值符号，即我们将表达式的结果赋值给变量名。表达式的构建常由以下符号构成： （摘自R语言实战第二版） 如图我们将R软件自带的法国食管癌的病例对照研究作为示例数据，通过以下两种方法均可创建新的变量，方法一我们利用$选择data数据框中的ncases和ncontrols并将他们的求和赋值给data中的N变量。方法二的transform是一个函数命令，应用于指定范围的每个元素，首先将范围指定到data数据框中，然后再进行新变量的创建。 2变量的重命名 如果对现有的变量名称不满意，可以交互地或者以编程的方式修改它们，利用fix或者edit函数即可交互式的修改，同时也可以使用如图所示的编程命令修改变量名，即对其进行重新赋值。 3变量的重编码 在实际生活中我们常需根据数据不同的范围确定类别，例如考试成绩低于60为不及格，60-80分为合格，80分以上为优秀，这就是变量的重编码。重编码涉及根据同一个变量和/或其他变量的现有值创建新值的过程，例如将一个连续型变量修改为一组类别值，将误编码的值替换为正确值或基于一组分数线创建一个表示及格/不及格的变量。在对数据进行分类的过程中，我们常需用到逻辑运算符，需注意的是在R语言中等于为==，不等于为!=，或的符号为|，和的符号为&。 如图所示我们将N_Sample小于10的数据命名为Little并将数据填入新创建的N_Class列中，或者利用within函数，首先，创建了N_C变量，并将其每一行都设为缺失值。括号中剩下的语句接下来依次执行,将N大于20的命名为Much并赋值给N_C,小于等于20的命名为Little。 4缺失值与重复值 1. 在R中，缺失值以符号NA（NotAvailable，不可用）表示。可使用is.na()检测数据中是否存在缺失值，也可将数据重编码为缺失值。 假设你有一个向量：y <- c(1, 2, 3, NA) 然后使用函数：is.na(y) 将返回c(FALSE, FALSE, FALSE, TRUE) 2. 重复值将会影响数据的导入，默认情况下R不允许导入的数据行名有重复，这时我们需将行名变为变量名，然后判断哪个行名是重复的，可使用一下命令 data[duplicated(data$x),]，利用duplicad函数判断data数据框中的x列是否有重复。 5类型转换 数据类型的转换是利用as.格式名称来进行的，比如说我们想将一个矩阵转化为数据框，则可利用as.data.frame()函数。 6数据排序 在R中，可以使用order()函数对一个数据框进行排序。默认的排序顺序是升序。在排序变量的前边加一个减号即可得到降序的排序结果。如 data<- esophnewdata<- data[order(data$ncases),]newdat<- data[order(-data$ncases),]7数据合并 数据合并主要分为向数据框中添加列(merge函数、 cbind函数）、向数据框中添加行(rbind函数）。如图所示创建两个数据框，通过函数合并后可观察不同参数的区别。 而利用rbind进行合并时需注意两个数据框必须拥有相同的变量，不过它们的顺序不必一定相同。如果dataframeA中拥有dataframeB中没有的变量，需在合并之前做删除dataframeA中的多余变量并在dataframeB中创建追加的变量并将其值设为NA。 8数据筛选 在实际工作中我们常需要对数据进行筛选查看，例如查看某列数据( data$variable.name)或提取数据子集(data[nrow, ncol])，筛选满足相关条件的数据(subset函数)等等，如图我们在airquality数据框中选择temp大于95的数据，或利用select参数选择显示Ozone和Temp，或者可利用-选择不显示某列。具体的函数使用方法都可利用?函数名进行查看。 |
|
|
来自： 赵坤yb0sabwlt1 > 《待分类》
