我们自己是无法实现数据处理。 因此,在后面的学习中,我会逐渐分享数据前期处理。一方面是自己的学习笔记,另一方面是我们大家一起学习,也是相互学习的过程哦!! -- 今天分享一本书籍《R for Data Science》中文《R数据科学》,后期的学习也是主要依据这本书。 如何获得此书籍资料:公众号回复关键词:20230112 --- 前言...
output <- vector("double", ncol(df)) # 1. 输出for (i inseq_along(df)) { # 2. 序列 output[[i]] <- median(df[[i]]) # 3. 循环体}output 每个for循环都包括3个部分 输出： output <- vector("double", length(x))在开始循环前，你必须为输出结果分配足够的空间。这对循环效率...
翻译原文在这里:R for Data Science,其中3.1节到3.2节为手工翻译,后面的为谷歌翻译加人工修改,自己翻译打字一方面有些慢,另一方面有工具不用干嘛。不过自己翻译起来,怎么都觉得不通顺,但是谷歌翻译虽然有一点点小问题,但是也省了很多的精力。本文限于原文比较长,将分为上下篇进行翻译。 第三节数据可视化 3.1 介绍 ...
osohtrurtAp,bcCtefiktCaecethitRoiblgnrdcssPsnrnSooncDQ.oorelfeotPlasedeteritoiFnaebletothvcWloaWgheckwuDhibwreascePseWaaeoofyCst,rsftectrkngkekaiiencaeiBondoudtakihWditofobdtocboaofceoohktp1bbaasefiesspecainnssouuphoecotebstsioaoTotuookhaufontescm.ipbeesoynrfDfoewxnlrncAmhScoueamwo?dolmPrhberRdo...
R语言学习系列今天我们来开始一起学习一本书：R for Data Science 数据科学是一个极其广阔的领域，仅靠一本书是不可能登堂入室的。本书的目标是教会你使用最重要的数据科学工具。在一个典型的数据科学项目中，需要的工具模型大体如下图所示 本书第一部分的目的是让你尽快掌握数据探索的基本工具。数据探索是一门...
本期推荐的书籍是hadley大神《R for Data Science》的中文翻译版《R数据科学》,Panda姐五星强烈推荐!!! 这本书原版就是开源的(网址:http://r4ds.had.co.nz/),但是中文看得更快,学R语言一定要买一本纸质书放在案头,多多翻阅。 R for Data Science ...
R语言学习--R for Data Science(一) 这篇文章作为R语言学习系列的开篇,记录一下我的想法。 刚开始接触R语言是因为单细胞数据分析的需要,那时完全是零基础,学习过程是边抄别人的代码,边理解这些代码的含义,遇到了比较多的坑,包括软件安装,环境配置,R包安装,代码换了参数就报错等。这种纯实战虽然可以快速“上手”...
在R for Data Science(四)中我们学到了第三章,有以下知识点 第3章 使用dplyr进行数据转换 3.1.1 准备工作 3.1.2 nycflights13 3.1.3 dplyr基础 3.2 使用filter()筛选行 3.2.1 比较运算符 3.2.2 逻辑运算符 3.2.3 缺失值 3.3 使用arrange()排列行 ...
R学习：R for Data Science（六）使用forcats处理因子2 公众号：生信小课堂 综合社会调查forcats::gss_cat 数据集，该数据集是综合社会调查数据的一份抽样，综合社会调查是美国芝加哥大学的独立研究组织 NORC 进行的一项长期美国社会调查。这项调查包括几千个问题，我们挑选了一些变量放在 gss_cat 数据集中，它们可以...
ggplot(data = mpg) + geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy)) + facet_wrap(~ class, nrow = 2)要想通过两个变量对图进行分面，需要在绘图命令中加入函数 facet_grid()。这个函数的第一个参数也是一个公式，但该公式包含由~隔开的两个变量名。ggplot(data = mpg) + geom_point(...