Getting-and-Cleaning-Data-Course-Project:获取和清理数据课程项目 行业研究 - 数据集Sh**ly 上传86KB 文件格式 zip 获取和清理数据课程项目 此存储库托管获取和清理数据课程项目的 R 代码和文档文件。 使用的数据集是:Human Activity Recognition Using Smartphones Files 该代码理所当然地认为所有数据都存在于同一...
Getting-and-Cleaning-Data-Course-Project:Courser课程项目 行业研究 - 数据集几经**离愁 上传6KB 文件格式 zip 获取和清理数据课程项目 Coursera课程项目 课程项目的目标是创建一个名为 run_analysis.R 的 R 脚本,它执行以下操作: 1.合并训练集和测试集以创建一个数据集。 2. 仅提取每次测量的平均值和标准...
GettingCleaningDataCourseProject Coursera获取和清理数据课程项目源码 Coursera:获取和清理数据课程项目 可在找到用于该项目的数据。 提供描述。 档案: 执行以下操作的run_analysis.R : 合并训练和测试集以创建一个数据集。 每次测量仅提取平均值和标准 10 2021-02-22 获取和清理数据分配源码 获取和清理数据分配 ...
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...
Getting-and-Cleaning-Data-Course-Project This is the course project for the Getting and Cleaning Data Coursera course. The R script called run_analysis.R that does the following: Merges the training and the test sets to create one data set. Extracts only the measurements on the mean and stan...
Getting and Cleaning Data第三周其实没什么好说的,一个quiz,一个project,加一个swirl。 基本上swirl已经把第三周的内容都概括进去了。就是dplyr, tidyr以及lubridate包的学习和使用。其中dplyr专注于选择/筛选,tidyr关注于数据重塑型,二lubridate是我目前接触过的最好用的R中处理时间的包。
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 -...
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。
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); ...
Getting Your Feet Wet in Data: Preparing and Cleaning the Data Setdoi:10.1002/9781119205050.app2Gene PeaseBoyce ByerlyJac Fitz'enzJohn Wiley & Sons, Ltd