R语言学习系列06 修改变量名 数据排序 随机抽样
R语言-随机数和抽样
R语⾔-随机数和抽样前⾔ 在Matlab、R或者S-PLUS等软件中做随机数模拟时，经过会遇到set.seed()这个函数。
随机数的产⽣需要有⼀个随机的种⼦，因为⽤计算机产⽣的随机数是通过递推的⽅法得来的，必须有⼀个初始值。
⽤同⼀台电脑，且在初始值和递推⽅法相同的情况下，可以产⽣相同的随机序列。
⽤计算机产⽣的是“伪随机数”。
⽤投⾊⼦计数的⽅法产⽣真正的随机数 , 但电脑若也这样做 , 将会占⽤⼤量内存；⽤噪声发⽣器或放射性物质也可产⽣真正的随机数，但不可重复。
⽽⽤数学⽅法产⽣最适合计算机，这就是周期有限，易重复的 “伪随机数”。
set.seed函数括号内的参数是⼀个数，可能会经常看到该数取不同的值。
这个函数的⽬的主要是为了产⽣相同的随机数，这样⼀来，每次运⾏的结果就是⼀样的，这使得结果可重复被验证。
参数的选择很随意，如2、23、124等等。
为了验证上⾯的结论，我分别取 set.seed(2)、 set.seed(2）、 set.seed(3），⽣成⼀组随机变量，对⽣成的随机变量作图，由此验证了前两组随机变量在种⼦数相同的情况下，得到的值是⼀致的（⿊、红），⽽第三组情况（蓝）则与前两者不同。
⽬录 1. 随机数⽣成 2. 抽样模拟 3. 设置随机数种⼦1. 随机数⽣成 作为⼀种统计分析语⾔，R是⼀个⽣成各种统计分布功能随机数的综合性图书馆。
在这篇⽂章中，我想专注于这个简单的问题：我如何⽣成⼀个随机数？ 答案取决于你想要什么样的随机数⽣成？让我们通过例⼦说明。
a) ⽣成 5.0 和 7.5 之间的随机数 如果你想⽣成⼀个⼗进制数规定的最低和最⾼之间的任何值（包括分数值）同样是可能的，使⽤runif()功能。
这个函数⽣成均匀分布的值。
这⾥是如何⽣成⼀个 5.0 和 7.5 之间的随机数的⽅法：> x1 <- runif(1, 5.0, 7.5)> x1[1] 5.573882 当然，当你运⾏这个，你会得到⼀个不同的数字，但它⼀定会在 5.0 和 7.5 之间。
如何在R语言中使用随机森林进行数据分析(四)
R语言是一种功能强大的数据分析和统计建模工具，而随机森林(Random Forest)又是一种非常有效的机器学习算法。
本文将介绍如何在R语言中使用随机森林进行数据分析。
首先，我们需要了解随机森林是什么以及它的原理是什么。
随机森林是一种集成学习方法，它由多棵决策树组成。
每棵决策树都会对数据进行随机抽样，然后进行训练。
最后，所有的决策树都会对数据进行预测，然后将它们的预测结果进行整合，得到最终的预测结果。
随机森林的这种设计使得它非常适合处理大规模的数据集，并且能够有效地避免过拟合的问题。
在R语言中，有一个非常流行的机器学习包叫做randomForest，它可以帮助我们轻松地构建和训练随机森林模型。
首先，我们需要安装并加载randomForest 包。
在R中，我们可以使用以下命令来完成这一步骤：```R("randomForest")library(randomForest)```一旦我们加载了randomForest包，我们就可以开始使用随机森林进行数据分析了。
首先，我们需要准备我们的数据集。
通常情况下，我们需要将我们的数据集分为训练集和测试集。
在R中，我们可以使用以下命令来完成这一步骤：```R(123) # 设置随机种子以确保结果的可重复性trainIndex <- sample(1:nrow(data), *nrow(data)) # 随机选择70%的数据作为训练集trainData <- data[trainIndex,] # 创建训练集testData <- data[-trainIndex,] # 创建测试集```接下来，我们需要使用randomForest包来构建和训练我们的随机森林模型。
在R中，我们可以使用以下命令来完成这一步骤：```Rmodel <- randomForest(Class ~ ., data=trainData, ntree=100, mtry=4, importance=TRUE)```在这个命令中，Class是我们的目标变量，而trainData是我们的训练集。
r 排序函数
r 排序函数r语言中的排序函数是非常有用的，它可以对一个向量或一个矩阵中的元素进行排序。
r语言中常用的排序函数有sort函数、order函数和rank函数。
sort函数：sort函数是最常用的排序函数。
它的语法如下：sort(x, decreasing = FALSE, st = TRUE)x表示要排序的向量或矩阵；decreasing表示是否按降序排列，默认为升序；st 表示缺失值的处理方式，若为TRUE，则将缺失值排在若为FALSE，则将缺失值排在最前。
我们要对一个向量x中的元素进行升序排序，代码如下：x <- c(3, 1, 4, 5, 2)sort(x)运行结果为：[1] 1 2 3 4 5如果我们要按照降序排序，可以设置decreasing参数为TRUE，代码如下：order函数返回的是排序后元素的下标，而不是排序后的元素本身。
它的语法如下：这表示将向量x排序后，元素1排在第2个位置，元素2排在第5个位置，元素3排在第1个位置，元素4排在第3个位置，元素5排在第4个位置。
rank函数：rank(x, st = TRUE, ties.method = c("average", "first", "last", "random", "max", "min"))x表示要排序的向量或矩阵；st表示缺失值的处理方式，若为TRUE，则将缺失值排在若为FALSE，则将缺失值排在最前；ties.method表示处理相同元素的方法，average表示平均分配排名，first表示按出现顺序分配排名，last表示按出现顺序反向分配排名，random表示随机分配排名，max表示取最大排名，min表示取最小排名。
我们将sort、order和rank函数结合起来，对一个矩阵中的元素进行排序，并返回排序后的下标和排名，代码如下：m <- matrix(c(3, 1, 4, 5, 2, 6), ncol = 2)o <- order(m[, 1]) # 按第1列排序r <- rank(m[, 2]) # 对第2列排名o2 <- o[r] # 按排名排序最终得到的o2就是排序后的下标。
r语言的基础语法及常用命令
r语言的基础语法及常用命令R语言是一种非常强大的统计分析工具，它具有丰富的基础语法和常用命令。
本文将介绍R语言的基础语法和常用命令，帮助读者快速上手使用R语言进行数据处理和分析。
一、基础语法1. 变量赋值在R语言中，可以使用"="或"<-"符号进行变量赋值。
例如：```Rx = 10y <- 20```2. 数据类型R语言支持多种数据类型，包括数值型、字符型、逻辑型等。
可以使用typeof()函数来查看变量的数据类型。
例如：```Rx = 10typeof(x) # 输出 "double"y = "Hello"typeof(y) # 输出 "character"z = TRUEtypeof(z) # 输出 "logical"```3. 数据结构R语言中常用的数据结构有向量、矩阵、数组、列表和数据框等。
- 向量：向量是R语言中最基本的数据结构，可以存储相同类型的元素。
例如：```Rx = c(1, 2, 3, 4, 5) # 创建一个数值型向量y = c("apple", "banana", "orange") # 创建一个字符型向量z = c(TRUE, FALSE, TRUE) # 创建一个逻辑型向量```- 矩阵：矩阵是二维的数据结构，可以存储相同类型的元素。
可以使用matrix()函数创建矩阵。
例如：```Rx = matrix(c(1, 2, 3, 4, 5, 6), nrow = 2, ncol = 3) # 创建一个2行3列的矩阵```- 数组：数组是多维的数据结构，可以存储相同类型的元素。
可以使用array()函数创建数组。
- 列表：列表是一种可以存储不同类型元素的数据结构。
可以使用list()函数创建列表。
r语言常用命令
r语言常用命令R语言是一种用于统计分析和数据可视化的编程语言，在数据科学领域被广泛应用。
本文将介绍几个R语言常用命令，包括数据读取、数据处理、数据分析和数据可视化等方面的命令。
一、数据读取在R语言中，可以使用read.table()函数读取文本文件中的数据。
该函数可以指定文件路径、分隔符等参数，将文本文件中的数据读入到R的数据框中。
例如：```Rdata <- read.table("data.txt", sep = ",", header = TRUE)```二、数据处理1. 数据筛选使用subset()函数可以根据指定条件筛选数据。
例如，筛选出年龄大于30岁的数据：```Rsubset(data, age > 30)```2. 数据排序使用order()函数可以对数据进行排序。
例如，按照年龄从小到大排序：```Rdata <- data[order(data$age), ]```3. 数据合并使用merge()函数可以将两个数据框按照指定的列进行合并。
例如，将两个数据框按照ID列进行合并：```Rmerged_data <- merge(data1, data2, by = "ID")```三、数据分析1. 描述性统计使用summary()函数可以对数据进行描述性统计分析。
例如，计算数据的平均值、标准差、最小值、最大值等：```Rsummary(data)```2. t检验使用t.test()函数可以进行两样本t检验。
例如，比较两组数据的均值是否有显著差异：```Rt.test(data1, data2)```3. 线性回归使用lm()函数可以进行线性回归分析。
例如，拟合一个简单的线性模型：```Rmodel <- lm(y ~ x, data = data)summary(model)```四、数据可视化1. 散点图使用plot()函数可以绘制散点图。
R语言基本操作函数
R语言基本操作函数1.变量变换as.array(x),as.data.frame(x),as.numeric(x),as.logical(x), plex(x),as.character(x),...转换变量类型；使用如下命令可得到全部列表，methods(as)factor()：将一个向量转化为一个因子2.变量信息is.na(x),is.null(x),is.array(x),is.data.frame(x),is.numeric(x),is.co mplex(x),is.character (x),...检验变量的类型；使用如下命令得到全部列表，methods(is)length(x):x中元素的个数dim(x):查看变量的维数；重新设置的维数，例如dim(x)=c(3,2) dimnames(x):重新设置对象的名称nrow(x):行的个数ncol(x):列的个数class(x):得到或设置x的类；class(x)<-c(3,2)unclass(x):删除x的类attr(x,which):得到或设置x的属性whichattributes(obj):得到或设置obj的属性列表fix,edit:对数据框数据进行表格形式的编辑3.数据选取和操作which.max(x):返回x中最大元素的指标which.min(x):返回x中最小元素的指标rev(x):翻转x中所有的元素sort(x):升序排列x中的元素；降序排列使用：rev(sort(x))cut(x,breaks):将x分割成为几段（或因子）；breaks为段数或分割点向量match(x,y):返回一个和x长度相同且和y中元素相等的向量不等则返回NAwhich(x==a):如果比较操作为真（TRUE）,返回向量x的指针choose(n,k):组合数的计算na.omit(x):去除缺失值(NA)（去除相关行如果x为矩阵或数据框）na.fail(x):返回错误信息，如果x包含至少一个NAunique(x):如果x为向量或数据框，返回唯一值table(x):返回一个由x不同值个数组成的表格（通常用于整数或因子），即频数表subset(x,...):根据条件（...选取x中元素，如x$V1<10）;如果x为数据框,选项select使用负号给出保留或去除的变量 subset(x, subset, select, drop = FALSE, ...)sample(x,size):不放回的随即在向量x中抽取size个元素,选项replace=TRUE允许放回抽取prop.table(x,margin=):根据margin使用分数表示表格，wumargin时，所有元素和为1* R数据的创建与索引** 向量的操作*** 向量的创建**** c(...)为concatenate的缩写；常见的将一系列参数转化为向量的函数，通过recursive=TRUE 降序排列列表并组合所有的元素为向量*** from:to产生一个序列":"有较高的优先级；1:4+1得到"2,3,4,5"*** seq() 产生一个向量序列seq(from = 1, to = 1, by = ((to - from)/(length.out - 1)),length.out = NULL, along.with = NULL, ...)其中length.out可简写为len。
r语言 多变量排列组合公式
r语言多变量排列组合公式
在R语言中，计算多变量的排列组合可以使用factorial函数和choose函数。
1排列（Permutation）
排列是从n个不同元素中，任取m(m≤n)个元素按照一定的顺序排成一列。
排列的个数用符号Pₙₙ表示。
Pₙₙ = n! / (n - m)!
在R语言中，我们可以使用factorial函数来计算阶乘，然后利用这个公式来计算排列。
例如，要计算5个元素的全排列（即从5个元素中选择5个元素的所有可能排列），可以使用以下代码：
r
n <- 5
m <- 5
factorial(n) / factorial(n - m)
2组合（Combination）
组合是从n个不同元素中，任取m(m≤n)个元素并成一组，叫做从n个不同元素中取出m个元素的一个组合。
组合的个数用符号Cₙₙ表示。
Cₙₙ = n! / [m!(n - m)!]
在R语言中，我们可以使用choose函数来直接计算组合。
例如，要计算从5个元素中选择3个元素的组合数，可以使用以下代码：
r
n <- 5
m <- 3
choose(n, m)
注意：在R语言中，!符号表示阶乘，choose函数则直接计算组合数。
在实际应用中，可以直接使用这些函数而无需手动计算阶乘或组合公式。
R语言学习系列17-数据整合Ⅰ—基本操作
16. 数据整合Ⅰ—基本操作目录：一. 数据框创建新变量二、变量的重命名三. 变量的重新编码四. 数据排序五. 数据合并六. 选取数据的子集七. 简单的随机抽样正文：一、数据框创建新变量假设有MyData数据框，其中变量为x1，x2. 现创建名为sumx 和meanx的新变量，分别存储变量x1与x2的加和与均值。
#方法1MyData$sumx<- MyData$x1 + MyData$x2MyData$meanx<- (MyData$x1 + MyData$x2)/2#方法2attach(MyData)MyData$sumx<- x1+x2MyData$meanx<- (x1+x2)/2detach(MyData)#方法3（建议方法）MyData<- transform(MyData,sumx = x1 + x2,meanx = (x1+x2)/2)二、变量的重命名1. 用交互式编辑器若修改数据集x的变量名，键入函数fix(x)，即可打开交互式编辑器界面。
score<-data.frame(student=c("A","B","C","D"),gender= c("M","M","F","F"),math=c(90,70,80,60),Eng=c(88,78,69,98), pl=c(66,59,NA,88))fix(score)score.list<-as.list(score)#将score转化为列表fix(score.list)（1）若数据集为矩阵或数据框将打开“数据编辑器”，单击要修改的变量名，在弹出的“变量编辑器”修改即可：（2）若数据集为列表将交互式编辑器为一个记事本，只需修改“.Names”之后对应的变量名即可：2. 用函数rename()reshape包中的函数rename()，用来修改数据库和列表的变量名，但不能修改矩阵的变量名，基本格式为：rename(x, c(oldname="newname",...))其中，oldname为原变量名，newname为新变量名。
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三、简单随机抽样
用少量数据测试数据集时，常用随机抽样方法从整体中选出部分
样本数据。
简单随机抽样，是指从总体 N 个样本中任意抽取 n 个样本，每 个样本被抽中的概率相等；分为重复抽样（有放回）、不重复抽样（不
放回）。
使用 sampling 包实现。 1. 有放回简单随机抽样 函数 srswr()，基本格式为：
rownames(x)[i]<- "newname"
> colnames(score)[5]="Chinese"
> score
student gender math Eng Chinese
1
A
M 90 88
66
2
B
M 70 78
59
3
C
F 80 69
NA
4
D
F 60 98
88
> rownames(score)=letters[1:4]
srswr(n, N)
表示从总体 N 中有放回地随机抽取 n 个样本，返回一个长度为 N 的 向量，每个分量分别表示各元素被抽取到的次数。
> library(sampling) > LETTERS [1] "A" "B" "C" "D" "E" "F" "G" "H" "I" "J" "K" [12] "L" "M" "N" "O" "P" "Q" "R" "S" "T" "U" "V" [23] "W" "X" "Y" "Z" > s<-srswr(10,26) >s
若 v1 值相同，则按 v2 升序排序；要将升序改为降序，在变量前添加
负号，或用 decreasing = TRUE 即可。
> order(score$math)
[1] 4 2 3 1
> score[order(score$math),]
student gender math Eng chinese
3.函数 order()
对数据进行排序，返回值是对应“排名”的元素所在向量中的位
置，即最小值、次小值、...、最大值所在的位置。基本格式为：
order(x,decreasing=FALSE, st= FALSE,...)
不同于前两个函数，order()还可以对数据框进行排序：
data_frame[order(data_frame$v1, data_frame$v2, …),]
其中，x 为排序对象（数值型或字符型）；decreasing 默认为 FALSE 即升序，TURE 为降序；st 默认为 FALSE（NA 值将被删除）， 若为 TRUE，则将向量中的 NA 值放到序列末尾。
> sort(score$math) [1] 60 70 80 90 > sort(score$math,decreasing = TRUE) [1] 90 80 70 60 > sort(score$Chinese,st = TRUE) [1] 59 66 88 NA
4
D
F 60 98
88
2
B
M 70 78
59
3
C
F 80 69
NA
1
A
M 90 88
66
> score[order(-score$math),]
student gender math Eng chinese
1
A
M 90 88
66
3
C
F 80 69
NA
2
B
M 70 78
59
4
D
F ) 求逆序，将序列进行反转，即 1,2,3 变成 3,2,1
[1] A B C D
Levels: A B C D
$gender [1] M M F F Levels: F M
$math [1] 90 70 80 60
$Eng [1] 88 78 69 98
$chinese [1] 66 59 NA 88
注意：原数据集中的变量名并未被修改。
3. 用函数 names() 和 rename()一样可用来修改数据框和列表的变量名，不能修改 矩阵的变量名；区别在于：names()会在原数据集中修改变量名。 其基本格式为：
[1] 2 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 2 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 [24] 0 0 0 > ind<-(1:26)[s!=0] #被抽到的样本编号 > ind [1] 1 3 4 9 12 16 > n<-s[s!=0] #被抽到的样本的被抽到的次数 >n [1] 2 1 1 1 2 3 > ind<-rep(ind,times=n) #按次数重复被抽到的样本编号 > ind [1] 1 1 3 4 9 12 12 16 16 16 > sample<-LETTERS[ind] #被抽到的字母 > sample [1] "A" "A" "C" "D" "I" "L" "L" "P" "P" "P"
3. 函数 simple()
实现有放回和不放回的简单随机抽样，基本格式为：
sample(x, size, replace = FALSE)
其中，x 为数据集；size 为抽取样本数；replace 指定是否放回，默认
为 FALSE（不放回），TURE 为有放回。
也可对数据进行随机分组：
sample(num, size, replace = TRUE, prob = NULL)
> x<-c(3,4,2,5,5,3,8,9) > rank(x) [1] 2.5 4.0 1.0 5.5 5.5 2.5 7.0 8.0 > rank(x,ties.method = "first") [1] 2 4 1 5 6 3 7 8 > rank(x,ties.method = "random") [1] 3 4 1 6 5 2 7 8 > rank(x,ties.method = "max") [1] 3 4 1 6 6 3 7 8
2.函数 rank()
返回值是该向量中对应元素的秩（排名），基本格式为：
rank(x, st= FALSE,ties.method=...)
其中，ties.method 指定对数据集中的重复数据的秩的处理方式： “average”——取平均值秩（默认） “first”——位于前面的数据的秩取小，依次递增 “random”——随机定义重复秩 “max”——取最大重复秩 “min”——取最小重复秩
2. 不放回简单随机抽样
函数 srswor()，格式和返回值同 srswr()，注意返回值向量中
只有 0 和 1.
> s<-srswor(10,26) >s [1] 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 1 [24] 1 0 1 > ind<-(1:26)[s!=0] > ind [1] 1 6 8 11 18 19 20 23 24 26 > sample<-LETTERS[ind] > sample [1] "A" "F" "H" "K" "R" "S" "T" "W" "X" "Z"
> fix(score) > score.list<-as.list(score) #将 score 转化为列表 > fix(score.list)
（1）若数据集为矩阵或数据框 将打开“数据编辑器”，单击要修改的变量名，在弹出的“变量 编辑器”修改即可：
（2）若数据集为列表 将交互式编辑器为一个记事本，只需修改“.Names”之后对应的 变量名即可：
> rename(score,c(pl="chinese"))
student gender math Eng chinese
1
A
M 90 88
66
2
B
M 70 78
59
3
C
F 80 69
NA
4
D
F 60 98
88
> rename(score.list,c(pl="chinese"))
$student
> score
student gender math Eng Chinese
a
A
M 90 88
66
b
B
M 70 78
59
c
C
F 80 69
NA
d
D
F 60 98
88
二、数据排序 1.函数 sort()，基本格式：
sort(x,decreasing=FALSE, st= FALSE,...)
主要参考文献：