R语言函数

原创

于 2017-08-26 18:20:45 发布 · 3.9k 阅读

CC 4.0 BY-SA版权

本文介绍了如何使用R语言进行数据处理，包括合并数据、计算统计量、分组求平均值以及数据转换。首先展示了`firstfun`函数用于合并数据，接着利用`Des.Fun`函数计算数据的平均值、标准差、偏度和峰度。接着分析车险数据，计算了不同车型的理赔次数平均值和平均理赔金额。最后，通过`MyTable`函数将汇总表转换为原始表数据。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

firstfun<-function(data1=x1,data2=x2,key=c)
{
result<-merge(data1,data2,by=key)
return(result)
}
report1<-read.table(file="ReportCard1.txt",header = TRUE)
report2<-read.table(file="ReportCard2.txt",header = TRUE)
newdata<-firstfun(report1,report2,"xh")
#应用一：数据基本处理（车险数据）
Des.Fun<-function(x,...){
Av<-mean(x,na.rm = TRUE)
Sd<-sd(x,na.rm = TRUE)
N<-length(x[!is.na(x)])
Sk<-sum((x[!is.na(x)]-Av)^3/Sd^3)/N
Ku<-sum((x[!is.na(x)]-Av)^4/Sd^4)/N-3
result<-list(avg=Av,sd=Sd,skew=Sk,kurt=Ku)
return(result)
}
ClaimData<-read.table(file="车险数据.txt",header=TRUE)#分隔符不加
with(ClaimData,{
Des1<-sapply(ClaimData[,c(1,5)],FUN = Des.Fun)
print(Des1)
Des2<-tapply(nclaims, INDEX=vehiclegroup, FUN=mean,na.rm