install.packages("p_load") 1. 该命令将从CRAN(Comprehensive R Archive Network)下载p_load包并自动安装到您的R环境中。 使用p_load包 安装完p_load包之后,我们可以使用它来自动安装和加载其他R包。以下是使用p_load包的示例代码: library(p_load)# 定义要安装和加载的R包列表packages<-c("tidyverse","gg...
首先,DataExplorer包提供了一个快速仪表盘的生成,简单粗暴直接出报告,如果是Rstudio的用户能够马上得到一个report.html,在工作目录中生成。 p_load(DataExplorer) create_report(df) 先用dlookr对表格进行审视。 p_load(dlookr) diagnose(df) %>% arrange(types) %>% print(n = Inf) ## # A tibble: 21 ...
如果有多于两个的因子,应该先用one-hot encoding这种方法把它化为稀疏矩阵再来做。 p_load(DMwR) #KNN插值法需要用的包 train_raw2 %>% select(-Cabin) -> train1 test_raw2 %>% select(-Cabin) -> test1 train1 %>% mutate(Sex=as.numeric(as.factor(Sex))) %>% as.data.frame() %>% knnI...
data <- data.frame(x, data1, data2, data3) p <- plot_ly(data, x = ~x)%>% add_trace(y = ~data1, name ='data1',mode ='lines') %>% add_trace(y = ~data2, name ='data2', mode ='lines+markers') %>% add_trace(y = ~data3, name ='data3', mode ='markers') p ...
library(pacman)p_load(xml2,rvest,dplyr,stringr,tidyverse)urlb<-"http://sports.sina.com.cn/nba/"web<-read_html(urlb)title<-web %>% html_nodes(".item p a") %>% html_text() 爬取结果 title [1]"利拉德挖墙角?点赞联手艾顿言论组冲冠新搭档"[2]"保罗:我不会在明天退役 有伤在身但...
pacman是一个管理R包的工具,加载之后,采用p_load函数对包进行安装和加载。 一般情况下,包需要先用install.packages来安装,然后用library来加载到R的环境中。上面我们对pacman包就是这样处理的。有了pacman之后,我们再要安装加载其他的包,就可以直接用p_load函数,我们注意到install.package里面的包名称需要用双引号...
p_load(caret) # 需要转换为dataframe glass.num <- glass[, 1:10] %>% as.data.frame() pre.boxcox <- preProcess(glass.num, method = c("BoxCox")) pre.scale <- preProcess(glass.num, method = c("center", "scale")) pre.pca <- preProcess(glass.num, method = c("pca"), thresh ...
p_load是pacman包中的一个函数,所以首先进行安装pacman包: if(!require('pacman')) install.packages('pacman', repos ='https://mirror./CRAN/') 在执行完成后会显示如下: Warning message: In library(package, lib.loc = lib.loc, character.only = TRUE, logical.return = TRUE, : ...
>library(pacman)>p_load(car,corrplot,leaps,glmnet,caret,dplyr)>load("./data_set/prostate.RData")>str(prostate) ## 'data.frame': 97 obs. of 10 variables: ## $ lcavol : num -0.58 -0.994 -0.511 -1.204 0.751 ... ## $ lweight: num 2.77 3.32 2.69 3.28 3.43 ... ...
pacman::p_load(tidyverse, survival, ggfortify, survminer, plotly, gridExtra, Epi, KMsurv, gnm, cmprsk, mstate, flexsurv, splines, epitools, eha, shiny, ctqr, scales) 1. 2. 3. 4. 数据 该评价将基于orca数据集,该数据集包含来自基于人群的回顾性队列设计的数据。