13项 R 语言中的指标及其应用

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本文介绍了R语言在数据分析中的13个重要操作,包括数据帧、向量化运算、索引切片、条件筛选、数据排序、数据聚合、数据可视化、缺失值处理、数据转换、数据拟合、统计检验、时间序列分析和数据导入导出,通过实例展示了R语言在处理和分析数据方面的强大功能。

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13项 R 语言中的指标及其应用

在数据分析和统计建模领域,R 语言是一种广泛使用的编程语言。它提供了丰富的函数库和工具,可以帮助研究人员处理和分析各种类型的数据。本文将介绍并讨论13个常用的 R 语言指标,并提供相应的源代码示例。

  1. 数据帧(Data Frames)
    数据帧是 R 语言中最基本的数据结构之一。它类似于电子表格,可以存储不同类型的数据,并提供了方便的操作方法。以下是一个创建数据帧的简单示例:
# 创建数据帧
df <- data.frame(
  name = c("John", "Alice", "Bob"),
  age = c(25, 28, 32),
  salary = c(50000, 60000, 70000)
)

# 打印数据帧
print(df)
  1. 向量化运算(Vectorized Operations)
    向量化运算是 R 语言的一个强大特性,它允许同时对整个向量进行操作,而无需逐个元素进行循环。以下是一个使用向量化运算计算平均数的示例:
# 计算平均数
numbers <- c(1, 2, 3, 4, 5)
mean_value <- mean(numb
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