Basic data management for R

本文介绍R语言中数据操作的基本技巧,包括为现有数据框创建新变量、重新编码变量及更改变量名等。此外,还涉及处理缺失值和数据排序的方法,并展示了如何合并数据集。

1. Creating new variable for existing data frame

mydata<-data.frame(x1 = c(2, 2, 6, 4), x2 = c(3, 4, 2, 8))

1.mydata$sumx <- mydata$x1 + mydata$x2

mydata$meanx <- (mydata$x1 + mydata$x2)/2

2.attach(mydata) mydata$sumx <- x1 + x2

mydata$meanx <- (x1 + x2)/2

detach(mydata)

3.mydata <- transform(mydata, sumx = x1 + x2, meanx = (x1 + x2)/2)

2.Recoding Variables

e.g. recode the age into categorical variable agecat(Young, Middle aged, Elder)

 

change variable name 

1. fix()

2. 

 Missing Value

 

 

 

 Sorting data

order() 

the sorting order is normally ascending.

Merging datasets

 

<think> 我们被要求解释SQL的目的,并基于回答提出3-5个相关问题。 根据用户给出的要点,SQL的目的是: 1. 一种“非过程化的转换导向语言” 2. 创建数据库及其结构 3. 执行基本的数据管理任务 4. 执行简单和复杂的查询 5. 易于学习 我们需要用中文回答,并在最后提出相关问题。 注意:必须包含“§§相关问题§§”作为第一行,然后列出3-5个问题。 回答结构: 首先解释SQL的目的,然后根据提供的要点展开。 最后,按照要求输出相关问题。 </think> ### SQL的核心目的与特性解析 #### 🔍 SQL的本质定位 SQL(结构化查询语言)是一种**非过程化的转换导向语言**(Non-procedural transform-oriented language),其核心设计理念是通过声明式语法描述数据需求,而非详细指定执行步骤。这种特性使其成为关系型数据库的标准交互语言。 #### ️ 核心功能实现 ```sql -- 1. 创建数据库结构(DDL) CREATE DATABASE company; CREATE TABLE employees ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(50) NOT NULL ); -- 2. 基础数据管理(DML) INSERT INTO employees VALUES (101, '张三'); UPDATE employees SET name = '李四' WHERE id = 101; DELETE FROM employees WHERE id = 101; -- 3. 复杂查询能力(DQL) SELECT d.dept_name, AVG(e.salary) FROM departments d JOIN employees e ON d.id = e.dept_id GROUP BY d.dept_name HAVING AVG(e.salary) > 10000; ``` #### ✨ 核心优势特性 | 特性 | 说明 | 示例场景 | |---------------------|----------------------------------------------------------------------|------------------------------| | **声明式编程** | 只需描述"要什么",无需指定"怎么做" | `SELECT * FROM users WHERE age>30` | | **数据抽象** | 隐藏底层存储细节,通过表结构访问数据 | 无需关心数据物理存储位置 | | **集合操作导向** | 以数据集合为单位操作,非逐行处理 | 单语句更新百万条数据 | | **标准化程度高** | ANSI/ISO标准覆盖基础语法,主流数据库兼容核心功能 | MySQL/Oracle/SQL Server通用语法 | | **学习曲线平缓** | 类英语关键字(SELECT/WHERE/JOIN),基础查询可快速掌握 | 新手1小时完成首条查询 | #### ⚡ 典型应用场景 ```mermaid graph LR A[业务系统] --> B((SQL)) C[数据分析] --> B D[报表开发] --> B E[API后端] --> B F[数据迁移] --> B ```
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