R语言学习总结---数据操作

小白学习R语言——回归分析实例之男女身高体重 R读取数据 1,read .csv data 默认header=T 2,read .txt data 实例分析 1,数据输入 > c1 2,研究身高分布。 a,身高分布 b,身高与其他的关系 > pairs(cbind(height,weight,age)) 从上图不能明确的看出各自的关系,故逐个分析 阅读详情

接上一篇(R语言学习总结—基本数据类型)
补充:
类的判断
对象类型判断
mode() 判断存储的类型

> mode(1:5)
[1] "numeric"

class() 判断数据的类

> class(1:5)
[1] "integer"

根据数据的类,采用相应的处理方法。
以下函数,主要用在函数处理异常时使用,目的是增强程序的稳健性。
is.numeric() #返回值为TRUE或FALSE

> is.numeric(1:5)
[1] TRUE

is.logical() #是否为逻辑值

> is.logical(TRUE)
[1] TRUE

is.charactor() #是否为字符串

> is.character("apple")
[1] TRUE

is.null() #是否为空

> is.null(x)
[1] FALSE

is.na() #是否为na

三、数据操作

1.数据选择

A.选取观测(相当于行)

>UG=read.table("clipboard",header=T)#先载入数据

1.下标法

> UG[1,]#选取第一行
         id name sex region    birth i
R语言的学习路线 R语言是一种用于统计计算和绘图的编程语言和环境。它被广泛应用于统计分析、数据挖掘和数据可视化等领域。丰富的包支持:R有众多的开源包,涵盖了几乎所有的统计分析需求。强大的数据可视化能力:借助ggplot2等包,R可以制作出美观且富有信息量的图表。社区活跃:R拥有一个庞大的用户社区,学习资源丰富。学习R语言的过程是一个不断探索和实践的旅程。掌握了基础知识后,逐步深入到数据操作、统计分析和可视化等领域,你将能在数据科学的道路上走得更加顺畅。 阅读详情

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