Coursera---Getting-and-Cleaning-Data:该存储库是作为 Coursera 课程作业的一部分创建的 开发技术 - 其它此别**路人 上传4KB 文件格式 zip Coursera---获取和清理数据 目标是准备可用于以后分析的整洁数据。 该存储库包括以下内容 自述md 文件作为存储库的介绍 名为run_analysis.R 的 R 文件 描述变量、数据以及...
GettingAndCleaningData 行业研究 - 数据集Ha**rd 上传3KB 文件格式 zip 获取和清理数据 使用read.table() 下载数据并读入 R,然后将 x 和 y 测试数据与 x 和 y 训练数据合并在一起。 然后,活动标签与测试和训练数据合并。 然后,活动标签被赋予描述性名称。 然后,所有列名(特征)都被清理干净。 (括号和...
Getting and Cleaning Data是Coursera数据科学专项的第三门课,有中文翻译。但是由于中文区讨论没有英文区热闹,以及资料积累,强烈建议各位同时选报中文项目和英文项目,可以互相匹配学习。 Week1的课程概括下来,主要介绍了getting and cleaning data的目的,即从不同数据源里获得整洁数据集(Tidy Data),以及其方法。 包括 ...
library(utils) datautils<-read.fwf("文件地址",skip=要跳过的行,widths=每列之间间隔的数量) 杂感 Getting and Cleaning Data的教授讲课虽然有点对着PPT念,但是本来数据抓取就是一个很广的内容,第二周学下来,还是有效地扩宽了我的知识面。以及,课程的quiz设计的还是很有意思的。且TA会在讨论区里总结之前学员...
head(affyData) Select a specific subset query<-dbSendQuery(hg19,"select * from affyU133Plus2 where misMatches between 1 and 3") affyMis<-fetch(query); quantile(affyMis$misMatches) affyMisSmall<-fetch(query,n=10); dbClearResult(query); ...
R GettingAndCleaningData:Coursera数据科学家系列的一部分 由约翰霍普金斯大学提供(系列的第...版权申诉 数据清理 数据整理 数据科学 课程项目 prescribe4431 15 0 zip 2024-10-16 10:10:51 详情 文件列表 评论 获取和清理数据课程项目run_analysis.R -自述文件背景run_analysis.R脚本专门设计用于处理UCI HAR -...
GettingandCleaningData:获取和清理数据的课程项目 获取和清理数据的课程项目描述数据清理脚本(run_analysis.R)执行以下任务:合并训练集和测试集以创建一个数据集。仅提取每个测量值的平均值和标准偏差的测量值。使用描述性活动名称来命名数据集中的 0 2024-10-20 获取和清理数据获取和清理数据课程项目https www.cour...
Using its embedded accelerometer and gyroscope, we captured 3-axial linear acceleration and 3-axial angular velocity at a constant rate of 50Hz. The experiments have been video-recorded to label the data manually. The obtained dataset has been randomly partitioned into two sets, where 70% of ...
Getting-and-Cleaning-Data Course Project Script: run_analysis.R This script assumes that the working directory is set to the UCI HAR Dataset folder, and requires the installation of the dplyr and tidyr packages The script begins by loading the required libraries and importing all the files with...
After the pre-processing stage, which includes dropping or imputing data; re-evaluating the data, and making sure that the cleaning process has not violated any rules or parameters is important. Passing data on or moving onto the next stage without having reported the quality of the data is ...