R的变量类型和常用函数
一、R的变量类型
也可以说是数据存储方式,有:
Vector: 一维阵列
Matrics: 二维阵列,其中所有元素是同一数据类型。
factor: 种类变量,可使用levels函数来规定种类变量的各级别的名称。例如:levels(factor_vector) <- c("name1", "name2",...)
Dataframe:二维阵列,每一列中的元素是同一数据类型,不同列的数据类型可以不同。
List : 一个List中可包含多个类型对象,包括List本身。
二、常用函数
seq(from,to,by): Generate sequences, by specifying the from, to and by arguments.
rep(): Replicate elements of vectors and lists.
sort(): Sort a vector in ascending order. Works on numerics, but also on character strings and logicals.
rev(): Reverse the elements in a data structures for which reversal is defined.
str(): Display the structure of any R object.
append(): Merge vectors or lists.
is.*(): Check for the class of an R object.
as.*(): Convert an R object from one class to another.
unlist(): Flatten (possibly embedded) lists to produce a vector.
三、apply函数家族
通过apply函数对结构化的数据实现某些操作,对向量(vector)或者列表(list)按照元素或元素构成的子集合进行迭代。个人认为相当于一种批处理操作。
lapply(X, FUN, ...)
sapply(X, FUN, ..., simplify = TRUE, USE.NAMES = TRUE)
lapply和sapply将一个函数应用于一个list或者vector, 区别在于lapply以列表(list)形式返回结果,而sapply将输出结果简化为一个向量或者矩阵。
vapply(X, FUN, FUN.VALUE, ..., USE.NAMES = TRUE)
vapply类似于sapply,但是提供了参数FUN.VALUE用以指明返回值的形式,即返回值可以有预定义类型,因此更安全。
四、正则表达式(regular expression)
正则表达式不是R的专属内容,用于描述/匹配一个文本集合的表达式。通常被用来检索、替换那些符合某个模式(规则)的文本。
1.元字符(metacharacter)
一些特殊的字符在正则表达式中不在用来描述它自身,它们在正则表达式中已经被“转义”,这些字符称为元字符。
常用元字符如下:
2、字符串匹配查询函数
查询功能的函数主要有grep、grepl, 主要区别在于其输出结果格式不同,共同点是都包含正则表达式pattern和文本X这两个参数。
grepl(pattern, x) which returns TRUE when a pattern is found in the corresponding character string.
grep(pattern, x) which returns a vector of indices of the character strings that contains the pattern.
grep仅返回匹配项的下标,而grepl返回所有的查询结果,并用逻辑向量表示有没有找到匹配
3、字符串替换函数
模式替换函数主要有sub和gsub,二者的区别在于sub函数只替换文本中第一个匹配的元素,gsub则针对X中所有匹配元素。
sub(pattern, replacement, x)
gsub(pattern, replacement, x)
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
又到一年年终时,各位打工人也迎来了展示成果的关键时刻 —— 年终述职。一份出色的年终述职报告,不仅能全面呈现你的工作价值, ...
2025-01-23“用户旅程分析”概念 用户旅程图又叫做用户体验地图,它是用于描述用户在与产品或服务互动的过程中所经历的各个阶段、触点和情 ...
2025-01-22在竞争激烈的商业世界中,竞品分析对于企业的发展至关重要。今天,我们就来详细聊聊数据分析师写竞品分析的那些事儿。 一、明确 ...
2025-01-22在数据分析领域,Excel作为一种普及率极高且功能强大的工具,无疑为无数专业人士提供了便捷的解决方案。尽管Excel自带了丰富的功 ...
2025-01-17在这个瞬息万变的时代,许多人都在寻找能让他们脱颖而出的职业。而数据分析师,作为大数据和人工智能时代的热门职业,自然吸引了 ...
2025-01-14Python作为一门功能强大的编程语言,已经成为数据分析和可视化领域的重要工具。无论你是数据分析的新手,还是经验丰富的专业人士 ...
2025-01-10完全靠数据决策,真的靠谱吗? 最近几年,“数据驱动”成了商界最火的关键词之一,但靠数据就能走天下?其实不然!那些真正成功 ...
2025-01-09SparkSQL 结构化数据处理流程及原理是什么?Spark SQL 可以使用现有的Hive元存储、SerDes 和 UDF。它可以使用 JDBC/ODB ...
2025-01-09在如今这个信息爆炸的时代,数据已然成为企业的生命线。无论是科技公司还是传统行业,数据分析正在深刻地影响着商业决策以及未来 ...
2025-01-08“数据为王”相信大家都听说过。当前,数据信息不再仅仅是传递的媒介,它成为了驱动经济发展的新燃料。对于企业而言,数据指标体 ...
2025-01-07在职场中,当你遇到问题的时候,如果感到无从下手,或者抓不到重点,可能是因为你掌握的思维模型不够多。 一个好用的思维模型, ...
2025-01-06在现代企业中,数据分析师扮演着至关重要的角色。每天都有大量数据涌入,从社交媒体到交易平台,数据以空前的速度和规模生成。面 ...
2025-01-06在职场中,许多言辞并非表面意思那么简单,有时需要听懂背后的“潜台词”。尤其在数据分析的领域里,掌握常用术语就像掌握一门新 ...
2025-01-04在当今信息化社会,数据分析已成为各行各业的核心驱动力。它不仅仅是对数字进行整理与计算,而是在数据的海洋中探寻规律,从而指 ...
2025-01-03又到一年年终时,各位打工人也迎来了展示成果的关键时刻 —— 年终述职。一份出色的年终述职报告,不仅能全面呈现你的工作价值, ...
2025-01-03在竞争激烈的商业世界中,竞品分析对于企业的发展至关重要。今天,我们就来详细聊聊数据分析师写竞品分析的那些事儿。 一、明确 ...
2025-01-03在数据分析的江湖里,有两个阵营总是争论不休。一派信奉“大即是美”,认为数据越多越好;另一派坚守“小而精”,力挺质量胜于规 ...
2025-01-02数据分析是一个复杂且多维度的过程,从数据收集到分析结果应用,每一步都是对信息的提炼与升华。可视化分析结果,以图表的形式展 ...
2025-01-02在当今的数字化时代,数据分析师扮演着一个至关重要的角色。他们如同现代企业的“解密专家”,通过解析数据为企业提供决策支持。 ...
2025-01-02数据分析报告至关重要 一份高质量的数据分析报告不仅能够揭示数据背后的真相,还能为企业决策者提供有价值的洞察和建议。 年薪 ...
2024-12-31