vlambda博客
学习文章列表

01

创建一个数据框

方法一：fix(information)，直接从交互式编辑器中修改变量的名字

方法二：通过names()函数更改名字

方法三：通过rename()函数更改名字

02

检测是否存在缺失值：is.na()，若存在缺失值则对应的位置显示TRUE，否则显示FALSE

重编码某些值为缺失值，该缺失值的处理方法可以用于处理某些不具有意义或未知的数据

在分析中排除缺失值

如果在计算过程中存在缺失值，则结果也会出现缺失值；此时需要在分析中排除缺失值，使用函数na.rm=TRUE；此外na.omit()函数可以移除缺失值所在的行

03

按特定格式读取日期值

日期值通常以字符串的形式输入到R中，再转化为以数值形式存储的日期变量。用函数as.Date()转化，标准形式为as.Date(x,”input_format”)

表示用mm/dd/yyyy来读取数据

按特定格式输出日期

sys.Date()返回当前日期，date()返回当前的日期和时间

通过函数format(x,format=”output_format”)来输出指定格式的日期值（注意勿犯图中错误）

将日期转化为字符型变量

通过函数as.character

04

05

可以用order()函数对一个数据框进行排序，默认排序顺序是升序，再排序变量的前边加一个减号即可得到降序的排序结果。

将排序后的数据框赋给newdata，从结果中可以看出age数据已按大小按降序排序

06

向数据框添加列

若要横向合并两个数据框，使用merge()函数；在通常情况下，两个数据框通过一个或多个共有变量进行连结

如：

total<-merge(dataframeA,dataframeB,by=c(”ID”,”Country”))

向数据框添加行

要纵向合并两个数据，使用rbind()函数；两个数据框必须拥有相同的变量，不过两者顺序不必一定相同，如dataframeA中拥有dataframeB中没有的变量，在合并前应当删去dataframeA中多余的变量或在dataframeB中添加相应的变量并将值设为NA

如：total<-rbind(dataframeA,dataframeB)

07

剔除变量

方法一：若知道变量的位置，可以在某一列的下标之前加一个减号剔除该列

Newdata<-information[c(-8,-9)] 删除第八和第九个变量

方法二：将要删去的两列设为未定义（NULL）

Information$gender<-information$date<-NULL 将information数据框下的gender date两个变量从中删去

Subset()函数

Newdata<-subset(information,age>=35 | age<24,select=c(q1,q2,q3,q4))

表示选择age值大于等于35或小于24的行，保留q1 q2 q3 q4变量

随机抽样

Sample()函数能够从数据集中有放回或无放回地抽取大小为n 的一个随机样本

如：

mysample<-information[sample(1:nrow(information),3,replace=FALSE)]

第一个参数是一个由要从中抽样的元素组成的向量，第二个参数是要是抽取的元素数量，第三个表示无放回抽样