京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
R语言学习-基础篇
从2月10日开始自学R in action,将我的学习所得逐渐发布在这。
chapter1.新手上路
工作空间:存储着所有用户定义的对象(向量,矩阵,函数,数据框,列表);
当前的工目录保存是R用来读取文件和保存结果的默认目录。
getwd()显示当前工作目录;
setwd(“”)修改当前的工作目录;工作目录的"\"要换成“/”;历史记录保存在文件.Rhistory中,工作空间保存在文件.RData中。
install.packages("")下载某个包,library();载入某个包;
包使用方法的查询:help(package="package_name");
chapter2创建数据集
1.不同的行业对数据集行和列的叫法:
统计学家:观测和变量
2.R中的数据结构
标量,向量,矩阵,数组,数据框,列表
(1)向量------------------->数组 (区别:c中数组是从0开始计数的,R是从1开始)
a<-c(1,2,3,4)
a[3](和c类似呢)
a[(c(1,2,4))] #访问1,2,,4号元素
a[2:4]
(2)矩阵--------------------》二维数组
mymatrix<-matrix(1:20,nrow=5,ncol=4)
cells<-c(1,26,24,56)
rnames<-c("r1","r2")
cnames<-c("c1","c2")
mymatrix<-matrix(cells,nrow=2,ncol=2,byrow=true,dimnames=list(rnames,cnames)) byrow=true 按行填充 false 按列填充
矩阵下标使用
x[1,2]
x[1,]
x[,2]
x[1,c(1,2)]
(3)数组与矩阵类似,但是维度可以大于2
(4)数据框
mydata<-data.frame(col1,col2,col3)
选取数据框的元素
mydata[1:2]
mydata$coln $的作用类似与c中的.
(5)列表
一些对象的有序集合
2.数据的输入
1.从键盘输入
edit()函数会自动调用一个允许从键盘输入的文本编辑器
mydata<-dataframe(age=numeric(0),gender=charactor(0),weight=numeric(0))
mydata<-edit(mydata) edit实际上是在对象的一个副本上操作,需要赋值到一个目标上
2.从带分隔符的文本文件导入数据
>mydataframe<-read.table("myfile.csv",header=TRUE,sep=",",row.names="id")
> mydataframe
grade
1 23
2 23
3 12
4 32
5 12
> mydataframe<-read.table("myfile.csv",header=TRUE,sep=",")
> mydataframe
id grade
1 1 23
2 2 23
3 3 12
4 4 32
5 5 12
3.访问数据库管理系统
需要先安装ODBC驱动,注册数据源名称,用户名以及密码。
myconn<-odbcConnect("**",uid="**",pwd="**")
crimedat<-sqlFetch(myconn,Crime)
chapter3图形初阶
>opar<-(no.readonly=TRUE)---------------------------保存当前图形设置参数
> par(pin=c(2,3))---------------得到的图形大小为两英尺宽,三英尺高
> par(cex.axis=0.75,font.axis=3)-------------------坐标轴刻度设置为斜体,0.75倍
> par(lwd=2,cex=1.5)---------------线条为默认宽度2倍,符号1.5倍
> plot(dose,drugA,type="b",pch=19,lty=2,col="red")
> plot(dose,drugB,type="b",pch=19,lty=2,col="blue",bg="green")这两幅图都遵循par的设置
>par(opar)----------------------还原
可以使用title函数为图形添加标题和坐标轴标签
使用axis函数创建自定义坐标轴
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14 很多数据分析师沉迷于复杂的模型和算法,却忽略了数据分析的一项基础能力——描述性统计。事实上,大量商业分析问题,用描述 ...
2026-09-14在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03