R语言学习笔记

coursera上面的R语言学习有个作业是这样的:给你个表格,问表格中Ozone这一列为空值(na)的个数

 将csv表格导入到data变量中后,再执行下面语句

x<-data[is.na(data$Ozone),]

将所有Ozone值为na的行导入到X中,再由nrow函数计算出来即可
What is the mean of the Ozone column in this dataset? Exclude missing values (coded as NA) from this calculation.
x<-data[!is.na(data$Ozone),]
mean(x$Ozone)
Extract the subset of rows of the data frame where Ozone values are above 31 and Temp values are above 90. What is the mean of Solar.R in this subset?
 y<-data[!is.na(data$Ozone)&data$Ozone>31&data$Temp>90,]
mean(y$Solar.R)


【顶级EI完美复现】电力系统碳排放流的计算方法【IEEE 14节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完美复现】电力系统碳排放流的计算方法【IEEE 14节点】(Matlab代码实现)》的技术文档,核心内容是基于IEEE 14节点电力系统模型,利用Matlab实现碳排放流的精确计算方法。该方法通过建立电力系统中各节点的功率流动与碳排放之间的映射关系,实现对电能传输过程中碳足迹的追踪与量化分析,属于电力系统低碳调度与碳流管理领域的关键技术。文中强调“顶级EI完美复现”,表明其算法和仿真结果具有较高的学术严谨性和可重复性,适用于科研验证与教学演示。; 适合人群:电力系统、能源与动力工程、电气工程及其自动化等相关专业的研究生、科研人员以及从事电力系统低碳化、碳排放核算工作的技术人员。; 使用场景及目标:①用于电力系统碳排放流理论的学习与仿真验证;②支撑含新能源接入的电力系统低碳调度、碳交易、绿色电力溯源等课题的研究;③为撰写高水平学术论文(如EI/SCI期刊)提供可靠的代码基础和技术参考。; 阅读建议:读者应具备电力系统分析、Matlab编程的基础知识,建议结合电力系统潮流计算、节点导纳矩阵等前置知识进行学习,并通过调整系统参数和运行方式,深入理解碳排放流的分布规律与影响因素。
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