lapply(x,FUN = length) 1. 2. 3. 结果: $a [1] 20 $b [1] 7 $c [1] 5 1. 2. 3. 4. 5. 6. sapply 简单说明:用户友好版本,是lapply函数的包装版,该函数返回结果是向量或者矩阵,如果simplify=“array”,且合适的情况下,将会通过simplify2array()函数转换为阵列。 语法规则: sapply(X, FUN...
而在R语言里，承担这个任务的可以是箭头(<-)符号，也可以是等号（=）。
R语言中的dataframe数据、R语言使用中括号[]、c函数和中括号[]以及$符号索引dataframe数据列、dataframe实战 R语言数据类型(data types) R语言有各种各样的数据类型,包括标量scaler、向量vector(数值向量、字…
在详细了解read.table的用法后,才知道是"#"出了问题,在R语言中"#"代表注释字符,识别到了该符号就跳过了,需要加入comment.char=""取消注释,以及使用skip=1跳过第一行(也可预先删除第一行)。重新输入代码: data_example <- read.table("example.txt", header=T, row.names=1, sep="\t", comment.char="...
R语言构建简单线性回归、如果使用<-符号将运算结果赋值保存在变量中(可以重用)、重用这个变量通过predict函数进行预测推理、使用cooks.distance函数查看数据集中影响力强的数据点、可视化模型的诊断图(diagnostic plots) R语言数据对象的计算、统计分析、模型构建的结果保存与重用(Reusing Results) ...
R语言构建简单线性回归、如果使用<-符号将运算结果赋值保存在变量中(可以重用)、重用这个变量通过predict函数进行预测推理、可视化模型的诊断图(diagnostic plots)、计算影响力强的点 R语言数据对象的计算、统计分析、模型构建的结果保存与重用(Reusing Results) ...
自从开始学习R语言,read.table是较早接触到的函数,因为要读取数据,也因为最开始学习数据分析是用“制表分隔符的txt”文件比较多,xlsm在linux系统中又不太合适,所以喜欢用txt文件,对csv格式的文件也无感。 通常我使用read.table都是直接输入以下代码,屡试不爽: ...