2.1 添加列 将数据水平合并时我们通常使用merge()函数,合并时你可以指定一个或者多个关键字段(变量)。当然我们也可以使用cbind()函数,cbind()的使用前提是两数据框的行数相同,并且位置已经匹配完成。 # 按照ID对数据进行合并 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 total<-merge(dataframeA,dataframe...
factorial_design(): build factorial design for easily computing ANOVA using the car::Anova() function. This might be very useful for repeated measures ANOVA, which is hard to set up with the car package. anova_summary(): Create beautiful summary tables of ANOVA test results obtained from eith...
within函数的基本语法如下所示: within(data, expr, ...) 其中,data是一个数据框,expr是对数据框进行操作的表达式,而…代表其他要传递给expr的参数。 3. 在数据框中创建新变量 在数据框中创建新变量是数据处理中常见的操作之一。within函数可以方便地实现这一目标。 3.1 创建一个新变量 以下是使用within函数在...
AI代码解释 ggplot(data=<DATA>)+<GEOM_FUNCTION>(mapping=aes(<MAPPINGS>)) 在使用时将DATA、GEOM_FUNCTION、MAPPINGS分别替换为相应的数据集、几何对象函数(画什么类型的图)、映射集合(坐标轴内容) 1.2.2 练习部分 (1)运行ggplot(data=mpg),你会看到什么? 一张空白图 (2)数据集mpg中有多少行?多少列? “...
下面是一个使用apply的基本R选项 df[apply(df, 1, function(x) length(unique(x[x != ''])) == 1), ]#V1 V2 V3 V4 V5#2 a a a #3 b b b b 解释:length(unique(x[x != '')) == 1检查向量x的non-empty元素是否只包含一个唯一的元素。apply和MARGIN = 1意味着我们在data.frame的行...
print(a^2) } i = 1 while(i<6){ print(i^2) i=i+1 } i=1 repeat{ print(i^2) i=i+1 If (i>6) break } 函数和包——都是为了代码重用 创建函数 自定义函数 Myfun=function(par1,par2…){ …… } 函数属于一类对象,在编程过程中可以随时创建;可以作为函数的参数和返回值 查看函数代码 ...
telegram <- function(...){ paste("START", ...,"STOP") } 下面两个额外的例子,就不多解释了: mad_libs # Let's explore how to "unpack" arguments from an ellipses when you use the # ellipses as an argument in a function. Below I have an example function that ...
wssplot <-function(data, nc=15, seed=1234){wss <- (nrow(data)-1)*sum(apply(data,2,var))for(iin2:nc){set.seed(seed)wss[i] <- sum(kmeans(data, centers=i)$withinss)}plot(1:nc, wss, type="b", xlab="Number of Clusters",ylab="Within ...
g <- function(){} stopifnot(length(lsf.str()) == 3) # new function in env rm(list = lsf.str()) # this works interactively, I need this behavior within a function stopifnot(length(lsf.str()) == 0) clear_fns_from_env <- function() { # something like this ...
kmeans.screen=function(x,k=15,nstart=1,iter.max=10){ twss=numeric() for(i in 1:k){ twss[i]=kmeans(x,i,iter.max=iter.max,nstart=nstart)$tot.withinss } plot(1:k,twss,type='b',pch=19, xlab='聚类数目',ylab='组内平方和总计',main='k均值聚类碎石图') ...