使用R语言自带的iris数据集做演示
ls() #查看工作环境中存在哪些变量,运行结果character(0)
data(iris)
head(iris)#显示前6行数据
ls() #运行结果[1] "iris"
#使用save( )函数将iris储存成iris.RData数据集
#Save( )函数的第一个参数是需要存储的对象,第二个参数是存储文件的路径
save(iris,file="D:/a_DUFE/000master_gogogo/R/深入浅出R语言数据分析/iris.Rdata")
#注意路径的斜杠是反斜杠
#删除已经导入的所有数据对象
rm(list=ls())
ls() #运行结果character(0)
#RData格式的数据可以通过load( )函数进行加载
#RData格式的数据可以通过load( )函数进行加载
load("D:/a_DUFE/000master_gogogo/R/深入浅出R语言数据分析/iris.Rdata")
ls() #运行结果[1] "iris"
#多个数据集存为一个RData文件
iris1 <- iris #构建了一个新的数据集iris1
ls() #运行结果 [1] "iris" "iris1"
save(iris1,iris,file="D:/a_DUFE/000master_gogogo/R/深入浅出R语言数据分析/iris.Rdata")
rm(list=ls())
ls() #运行结果 character(0)
load("D:/a_DUFE/000master_gogogo/R/深入浅出R语言数据分析/iris.Rdata")
ls() #运行结果 [1] "iris" "iris1"
#安装reader包,快速、友好的方式读取矩阵数据,比R语言自带的读取数据函数要快很多
#install.packages()函数用于下载指定包
install.packages("readr")
#reader包中的主要函数
read_csv() #读取以逗号分隔的文件,如.csv文件、.tsv文件
read_csv2() #导入以分号为分隔符的.csv文件
read_tsv() #读取以制表符为分隔符的文件
read_table() #读取以空格为分隔符的文件
read_delim() #与read_csv类似,但是与其可以读取以任意符分割的文件,通过delim参数指定分隔符
它们的参数一样
col_names:可以是FALSE、TRUE或者一个字符向量,默认是TRUE。参数设置为TRUE表示读取第一行作为列明,参数设置为字符向量,表示将字符向量作为数据集的列名字
skip:一个数值,表示读取数据时跳过多少条数据
n_max:一个数值,表示最多读取多少条数据
#R语言自带的数据读取函数
read.csv() #读取以逗号为分隔符的数据
read.table() #读取以空格为分隔符的数据
read.delim() #读取以换行符为分隔符的数据
使用readxl包,提供了高效读取Excel数据的方式
read_excel() #自动判断文件的扩展名是xls还是xlsx
read_xls()
read_xlsx()
> install.packages ("readxl")
> library(readxl)
> (.packages())
> datasets <- readxl_example("datasets.xlsx")
#默认读取Excel中第一个Sheet的数据
> read_excel(datasets)
# A tibble: 150 × 5
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 2 4.9 3 1.4 0.2 setosa 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa 5 5 3.6 1.4 0.2 setosa 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa 7 4.6 3.4 1.4 0.3 setosa 8 5 3.4 1.5 0.2 setosa 9 4.4 2.9 1.4 0.2 setosa
10 4.9 3.1 1.5 0.1 setosa
# 140 more rows
# Use `print(n = ...)` to see more rows
#读取Excel中第2个Sheet的数据
> read_excel(datasets,2)
# A tibble: 32 × 11
mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 21 6 160 110 3.9 2.62 16.5 0 1 4 4 2 21 6 160 110 3.9 2.88 17.0 0 1 4 4 3 22.8 4 108 93 3.85 2.32 18.6 1 1 4 1 4 21.4 6 258 110 3.08 3.22 19.4 1 0 3 1 5 18.7 8 360 175 3.15 3.44 17.0 0 0 3 2 6 18.1 6 225 105 2.76 3.46 20.2 1 0 3 1 7 14.3 8 360 245 3.21 3.57 15.8 0 0 3 4 8 24.4 4 147. 62 3.69 3.19 20 1 0 4 2 9 22.8 4 141. 95 3.92 3.15 22.9 1 0 4 2
10 19.2 6 168. 123 3.92 3.44 18.3 1 0 4 4
# 22 more rows
# Use `print(n = ...)` to see more rows
#如果Excel中Sheet有名称,也可以通过Sheet名称来指定
> read_excel(datasets,sheet = "chickwts")
# A tibble: 71 × 2
weight feed
<dbl> <chr>
1 179 horsebean 2 160 horsebean 3 136 horsebean 4 227 horsebean 5 217 horsebean 6 168 horsebean 7 108 horsebean 8 124 horsebean 9 143 horsebean
10 140 horsebean
# 61 more rows
# Use `print(n = ...)` to see more rows
使用haven包,用于读取其他统计软件的数据
install.packages ("haven")
#读取SAS数据
> path <- system.file("examples","iris.sas7bdat",package = "haven")
> path
[1] "D:/R-4.3.0/library/haven/examples/iris.sas7bdat"
> read_sas(path)
# A tibble: 150 × 5
Sepal_Length Sepal_Width Petal_Length Petal_Width Species
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 2 4.9 3 1.4 0.2 setosa 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa 5 5 3.6 1.4 0.2 setosa 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa 7 4.6 3.4 1.4 0.3 setosa 8 5 3.4 1.5 0.2 setosa 9 4.4 2.9 1.4 0.2 setosa
10 4.9 3.1 1.5 0.1 setosa
# 140 more rows
# Use `print(n = ...)` to see more rows
关于system.file
#读取SPSS数据
> path <- system.file("examples","iris.sav",package = "haven")
> path
[1] "D:/R-4.3.0/library/haven/examples/iris.sav"
> read_sav(path)
# A tibble: 150 × 5
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl+lbl>
1 5.1 3.5 1.4 0.2 1 [setosa]
2 4.9 3 1.4 0.2 1 [setosa]
3 4.7 3.2 1.3 0.2 1 [setosa]
4 4.6 3.1 1.5 0.2 1 [setosa]
5 5 3.6 1.4 0.2 1 [setosa]
6 5.4 3.9 1.7 0.4 1 [setosa]
7 4.6 3.4 1.4 0.3 1 [setosa]
8 5 3.4 1.5 0.2 1 [setosa]
9 4.4 2.9 1.4 0.2 1 [setosa]
10 4.9 3.1 1.5 0.1 1 [setosa]
# 140 more rows
# Use `print(n = ...)` to see more rows
#读取STATA数据
> path <- system.file("examples","iris.dta",package = "haven")
> path
[1] "D:/R-4.3.0/library/haven/examples/iris.dta"
> read_dta(path)
# A tibble: 150 × 5
sepallength sepalwidth petallength petalwidth species
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
1 5.10 3.5 1.40 0.200 setosa 2 4.90 3 1.40 0.200 setosa 3 4.70 3.20 1.30 0.200 setosa 4 4.60 3.10 1.5 0.200 setosa 5 5 3.60 1.40 0.200 setosa 6 5.40 3.90 1.70 0.400 setosa 7 4.60 3.40 1.40 0.300 setosa 8 5 3.40 1.5 0.200 setosa 9 4.40 2.90 1.40 0.200 setosa
10 4.90 3.10 1.5 0.100 setosa
# 140 more rows
# Use `print(n = ...)` to see more rows
文章浏览阅读3.4k次,点赞8次,收藏42次。一、什么是内部类?or 内部类的概念内部类是定义在另一个类中的类;下面类TestB是类TestA的内部类。即内部类对象引用了实例化该内部对象的外围类对象。public class TestA{ class TestB {}}二、 为什么需要内部类?or 内部类有什么作用?1、 内部类方法可以访问该类定义所在的作用域中的数据,包括私有数据。2、内部类可以对同一个包中的其他类隐藏起来。3、 当想要定义一个回调函数且不想编写大量代码时,使用匿名内部类比较便捷。三、 内部类的分类成员内部_成员内部类和局部内部类的区别
文章浏览阅读118次。分布式系统要求拆分分布式思想的实质搭配要求分布式系统要求按照某些特定的规则将项目进行拆分。如果将一个项目的所有模板功能都写到一起,当某个模块出现问题时将直接导致整个服务器出现问题。拆分按照业务拆分为不同的服务器,有效的降低系统架构的耦合性在业务拆分的基础上可按照代码层级进行拆分(view、controller、service、pojo)分布式思想的实质分布式思想的实质是为了系统的..._分布式系统运维工具
文章浏览阅读174次。1.数据源准备2.数据处理step1:数据表处理应用函数:①VLOOKUP函数; ② CONCATENATE函数终表:step2:数据透视表统计分析(1) 透视表汇总不同渠道用户数, 金额(2)透视表汇总不同日期购买用户数,金额(3)透视表汇总不同用户购买订单数,金额step3:讲第二步结果可视化, 比如, 柱形图(1)不同渠道用户数, 金额(2)不同日期..._exce l趋势分析数据量
文章浏览阅读3.3k次。堡垒机可以为企业实现服务器、网络设备、数据库、安全设备等的集中管控和安全可靠运行,帮助IT运维人员提高工作效率。通俗来说,就是用来控制哪些人可以登录哪些资产(事先防范和事中控制),以及录像记录登录资产后做了什么事情(事后溯源)。由于堡垒机内部保存着企业所有的设备资产和权限关系,是企业内部信息安全的重要一环。但目前出现的以下问题产生了很大安全隐患:密码设置过于简单,容易被暴力破解;为方便记忆,设置统一的密码,一旦单点被破,极易引发全面危机。在单一的静态密码验证机制下,登录密码是堡垒机安全的唯一_horizon宁盾双因素配置
文章浏览阅读7.7k次,点赞4次,收藏16次。Chrome作为一款挺不错的浏览器,其有着诸多的优良特性,并且支持跨平台。其支持(Windows、Linux、Mac OS X、BSD、Android),在绝大多数情况下,其的安装都很简单,但有时会由于网络原因,无法安装,所以在这里总结下Chrome的安装。Windows下的安装:在线安装:离线安装:Linux下的安装:在线安装:离线安装:..._chrome linux debian离线安装依赖
文章浏览阅读153次。中国发达城市榜单每天都在刷新,但无非是北上广轮流坐庄。北京拥有最顶尖的文化资源,上海是“摩登”的国际化大都市,广州是活力四射的千年商都。GDP和发展潜力是衡量城市的数字指...
文章浏览阅读3.3k次。前言spark在java使用比较少,多是scala的用法,我这里介绍一下我在项目中使用的代码配置详细算法的使用请点击我主页列表查看版本jar版本说明spark3.0.1scala2.12这个版本注意和spark版本对应,只是为了引jar包springboot版本2.3.2.RELEASEmaven<!-- spark --> <dependency> <gro_使用java调用spark注册进去的程序
文章浏览阅读4.8k次。汽车零部件开发工具巨头V公司全套bootloader中UDS协议栈源代码,自己完成底层外设驱动开发后,集成即可使用,代码精简高效,大厂出品有量产保证。:139800617636213023darcy169_uds协议栈 源代码
文章浏览阅读4.6k次,点赞20次,收藏148次。AUTOSAR基础篇之OS(下)前言首先,请问大家几个小小的问题,你清楚:你知道多核OS在什么场景下使用吗?多核系统OS又是如何协同启动或者关闭的呢?AUTOSAR OS存在哪些功能安全等方面的要求呢?多核OS之间的启动关闭与单核相比又存在哪些异同呢?。。。。。。今天,我们来一起探索并回答这些问题。为了便于大家理解,以下是本文的主题大纲:[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-JCXrdI0k-1636287756923)(https://gite_autosar 定义了 5 种多核支持类型
文章浏览阅读2.2k次,点赞6次,收藏14次。原因:自己写的头文件没有被加入到方案的包含目录中去,无法被检索到,也就无法打开。将自己写的头文件都放入header files。然后在VS界面上,右键方案名,点击属性。将自己头文件夹的目录添加进去。_vs2013打不开自己定义的头文件
文章浏览阅读3.3w次,点赞80次,收藏342次。此时,可以将系统中所有用户的 Session 数据全部保存到 Redis 中,用户在提交新的请求后,系统先从Redis 中查找相应的Session 数据,如果存在,则再进行相关操作,否则跳转到登录页面。此时,可以将系统中所有用户的 Session 数据全部保存到 Redis 中,用户在提交新的请求后,系统先从Redis 中查找相应的Session 数据,如果存在,则再进行相关操作,否则跳转到登录页面。当数据量很大时,count 的数量的指定可能会不起作用,Redis 会自动调整每次的遍历数目。_redis命令
文章浏览阅读449次,点赞3次,收藏3次。URP的设计目标是在保持高性能的同时,提供更多的渲染功能和自定义选项。与普通项目相比,会多出Presets文件夹,里面包含着一些设置,包括本色,声音,法线,贴图等设置。全局只有主光源和附加光源,主光源只支持平行光,附加光源数量有限制,主光源和附加光源在一次Pass中可以一起着色。URP:全局只有主光源和附加光源,主光源只支持平行光,附加光源数量有限制,一次Pass可以计算多个光源。可编程渲染管线:渲染策略是可以供程序员定制的,可以定制的有:光照计算和光源,深度测试,摄像机光照烘焙,后期处理策略等等。_urp渲染管线