R中数据的基础类型主要有逻辑型(logical)、整数型(integer)、双精度型(double)、字符型(character)、复数型(complex)、原生型(raw),其中,双精度型又被称为数值型(numeric)。 R是一门面向对象(object)的语言,每个对象都是某个类(class)的成员。R中的类有很多,如:字符向量、数值向量、数据框、列表、数组等。
rain factor rain ask you rain comes after suns rain drop impre ion rain droplet collecto rain empress rain fell rain for flowers rain has settled the rain heavily rain in belgrade rain in march y rain on plastic rain season rain swing rain turns the sand i rain yang rain world rainbow ...
> class(UScereal$shelf) [1] "integer" > UScereal$shelf <- factor(UScereal$shelf) > class(UScereal$shelf) [1] "factor" > #分组统计一下平均值 > aggregate(calories,fat,sugars,by=list(shelf),FUN=mean) Error in mean.default(X[[i]], ...) : 'trim'必需是长度必需为一的数值 In addi...
return system status return time return to castle wolf return to mysterious return to previous me return to your chair return to zero change return to zero record return transfer funct return type returnv return value retype reusability method reusable bookmark reusable component reusable medium reusab...
使用cells数据集,这个数据集一共有2019行,58列,这是一个二分类数据集,其中class是结果变量,是因子型(factor),其余列是预测变量,预测变量都是数值(numeric和integer)。 这个数据集是关于乳腺癌细胞分类的,其中记录了细胞不同部分的形状和强度等信息,预测变量之间存在高度的相关性,且部分预测变量明显呈偏态分布。
As we described above, you can also use R Studio to run R on a server and access if from a web browser. Inside Emacs The ESS (Emacs Speaks Statistics) package is an add-on for Emacs that allows you to run R directly within Emacs. For more on this project, seehttp://ess.r-projec...
使用cells数据集,这个数据集一共有2019行,58列,这是一个二分类数据集,其中class是结果变量,是因子型(factor),其余列是预测变量,预测变量都是数值(numeric和integer)。 这个数据集是关于乳腺癌细胞分类的,其中记录了细胞不同部分的形状和强度等信息,预测变量之间存在高度的相关性,且部分预测变量明显呈偏态分布。
2-5 factor 2-6 缺失值 2-7 数据框 2-8 日期与时间 2-9 小结 2-1 对象和属性 R中对象的5中基本数据类型(Classes of Objects): 字符(character) 数值(numeric:real numbers) 整数(integer) 复数(complex):1+2i 逻辑(logical:True/False)
sapply(data_new1, class) # Check classes of data table columns # x1 x2 x3 # "character" "character" "integer"As you can see, only the first variable class was changed.Note that we could apply the same type of code to convert our data table variables to numeric or factor. We simply...
{ data$CRSDepHour <- as.integer(trunc(data$CRSDepTime)) return(data) } # The transformation variables transformVars <- c("CRSDepTime") rxDataStep(inData = dsSqls, outFile = dsSqls2, transformFunc=transformFunc, transformVars=transformVars, overwrite = TRUE) return(NULL) } # Create a ...