r语言sqldf用法 -回复
常用包和函数总结总结
基本包和函数R语音里面不同模型，参数type取值也不同。
例如，可能取值有prob、posterior、raw（朴素贝叶斯）、probability（请参考使用包的帮助文档确定），type="class"表示结果为分类。
mice包中的mice(data, m)函数：通过链式方程产生多个虚值。
data为数据框或包含不完整数据的矩阵，缺省值为NA；m为多重插补数，默认为5。
（随机森林）R语言plyr等包合并、排序、分析数据并编制香农-威纳指数常用包:1、caret包中的train(formula, data, method, metirc, trControl, tuneGrid, preProcess)函数（不同调谐参数的预测模型）：设置一个网格的调整参数的一些分类和回归例程，适合每个模型，并计算基于重采样的性能测量。
method指定分类或回归模型的字符串；metric指定将用于选择的最佳模型的概要度量的字符串；trControl定义该函数行为值的列表；tuneGrid可能调整值的数据框;preProcess为指定的预处理参数。
caret包中的trianControl(method, number, repeats, selectionFunction)函数：训练控制参数。
method为重采样方法，有boot/boot632/cv/repeatedcv/LOOCV/LGOCV/none/oob/adaptive_cv/adaptive_boot/adaptive_L GOCV；number为重采样的迭代次数；repeats为几重交叉验证；selectionFunction选择最佳调整参数的函数。
caret包中的findCorrelation(x, cutoff)函数：确定高度相关变量。
x为相关系数矩阵；cutoff 成对相关系数绝对值的截止值。
caret包中的rfeControl(functions, method, number)函数：控制特征选择算法。
r语言sqldf用法
r语言sqldf用法一、概述R语言是一种广泛应用于数据分析和统计建模的编程语言。
在R语言中，sqldf包提供了一种方便的方法，用于执行SQL查询并处理数据库中的数据。
通过使用sqldf包，用户可以轻松地连接数据库、执行查询并获取所需的数据结果。
二、安装和加载sqldf包要使用sqldf包，首先需要在R语言环境中安装和加载该包。
在终端或命令提示符中输入以下命令即可安装sqldf包：```rinstall.packages("sqldf")```安装完成后，可以使用以下命令加载该包：```rlibrary(sqldf)```三、连接数据库使用sqldf包，可以通过指定数据库类型和连接信息来连接数据库。
常用的数据库类型包括MySQL、PostgreSQL、SQLite等。
以下是一个连接MySQL数据库的示例代码：```rdb<-dbConnect(mysql,user="username",password="password",host="localhost",dbn ame="database_name")```其中，`mysql`是连接数据库的包名称，`user`和`password`是数据库的用户名和密码，`host`是数据库的主机地址，`dbname`是要连接的数据库名称。
连接成功后，可以使用`dbGetQuery()`函数执行SQL查询。
四、执行SQL查询使用sqldf包，可以通过`dbGetQuery()`函数执行SQL查询并获取数据结果。
以下是一个简单的查询示例：```rdata<-dbGetQuery(db,"SELECT*FROMtable_name")```其中，`table_name`是要查询的表名。
执行查询后，可以通过查看`data`变量来获取数据结果。
R语言DataFrame常用用法
R语⾔DataFrame常⽤⽤法Data Frame是R中最常⽤的数据结构，由⾏和列组成，相当于R中的表，与Matrix每列数据类型必须相同的区别是，数据框每个列可以是不同的数据类型。
Data Frame每⼀列有列名，每⼀⾏也可以指定⾏名。
如果不指定⾏名，那么就是从1开始⾃增的Sequence来标识每⼀⾏。
(1) 创建数据框> patientID <- c(1:4)> age <- c(25,31,42,57)> diabetes <- c("Type1","Type2","Type3","Type4")> status <- c("Poor","Improved","Excellent","Poor")> patientdata <- data.frame(patientID,age,diabetes,status)> patientdatapatientID age diabetes status1 1 25 Type1 Poor2 2 31 Type2 Improved3 3 42 Type3 Excellent4 4 57 Type4 Poor(2)与Matrix⼀样，使⽤[⾏Index,列Index]的格式可以访问具体的元素。
> patientdatapatientID age diabetes status1 1 25 Type1 Poor2 2 31 Type2 Improved3 3 42 Type3 Excellent4 4 57 Type4 Poor> patientdata[1,]patientID age diabetes status1 1 25 Type1 Poor> patientdata[,1][1] 1 2 3 4> patientdata[1]patientID1 12 23 34 4patientdata[1:2]patientdata[c("patientID","age")]patientID age1 1 252 2 313 3 424 4 57(3) attach()、 detach()和with() 使⽤attach和detach函数可以使得访问列时不需要总是跟着变量名在前⾯。
R语言数据集合并、数据增减、不等长合并
R语⾔数据集合并、数据增减、不等长合并数据选取与简单操作：which返回⼀个向量中指定元素的索引which.max返回最⼤元素的索引which.min返回最⼩元素的索引sample随机在向量中抽取元素subset根据条件选取元素sort升序排列元素rev反转所有元素order获取排序后的索引table返回频数表cut将数据分割为⼏部分split按照指定条件分割数据rbind⾏合并cbind列合并merge按照指定列合并矩阵或者数据框⼀、数据合并1、merge()函数最常⽤merge()函数，但是这个函数使⽤时候这两种情况需要注意：1、merge(a,b)，纯粹地把两个数据集合在⼀起，没有沟通a、b数据集的by，这样出现的数据很多，相当于a*b条数据；2、merge函数是匹配到a,b数据集的并，都有的才匹配出来，如果a、b数据集ID不同，要⽤all=T（下⾯有all⽤法的代码）。
[plain]1. #横向合并2. ID<-c(1,2,3,4)3. name<-c("Jim","Tony","Lisa","Tom")4. score<-c(89,22,78,78)5. student1<-data.frame(ID,name)6. student2<-data.frame(ID,score)7. total_student<-merge(student1,student2,by="ID") #或者rbind()8. total_student[plain]1. #纵向合并2. ID<-c(1,2,3)3. name<-c("Jame","Kevin","Sunny")4. student1<-data.frame(ID,name)5. ID<-c(4,5,6)6. name<-c("Sun","Frame","Eric")7. student2<-data.frame(ID,name)8. total<-cbind(student1,student2)9. totalmerge的all⽤法[plain]1. > id=c("1","2","3")2. > M=c("7","2","3")3. > ink2=data.frame(id,M)4. >5. > merge(ink1,ink2,by="id",all=T) #所有数据列都放进来，空缺的补值为NA6. id R M7. 1 1 9 78. 2 2 7 29. 3 4 9 <NA>10. 4 3 <NA> 311. > merge(ink1,ink2,by="id",all=F) #默认，只取两者的共有的部分12. id R M13. 1 1 9 714. 2 2 7 2其中，all=T代表全连接，all.x=T代表左联结；all.y=T代表右连接2、dplyr包dplyr包的数据合并，⼀般⽤left_join(x,y,by="name") 以x为主，y中匹配到的都放进来，但，y中没有的则不放过来。
R语言编程基础 第3章 数据集基本处理
11
变量的重命名
colnames()函数和rownames()函数
rownames()和colnames()函数可修改矩阵行名和列名，同时，也能够修改数据框的行名和列名。
使用格式：
rownames(x) <- value rownames(x) <- value
其中，x为数据集，value为新的变量名。
数据集基本处理
目录
1 2 3 4 5
新增数据属性列 清洗数据 选取变量及数据 整合数据 整合数据
2
访问数据框变量
# 示例数据 data.iris <- data.frame(Sepal.Length = c(5.1, 4.9, 4.7, 4.6), Sepal.Width = c(3.5, 3.0, 3.2, 3.1),Petal.Length = c(1.4, 1.4, 1.3, 1.5), Pe.tal.Width = rep(0.2, 4)) # 列索引
3
访问数据框变量
#元素索引 data.iris[1, 1] # 索引第一列第一个元素 data.iris$Sepal.Length[1] # 索引Sepal.Length列第一个元素 data.iris["Sepal.Length"][1] # 索引Sepal.Length列第一个元素 # subset函数索引 subset(data.iris, Sepal.Length < 5) # 按条件索引行 # sqldf函数索引 library(sqldf) newdf <- sqldf("select * from mtcars where carb = 1 order by mpg", s = TRUE)
R语言数据导入
R语言数据导入来源：DataCamp Blog 编译：亮亮上期我们了解了R语言数据读入的核心函数read.table，现在我们了解一下其他可以用的函数有哪些，以及使用的场景和基本技巧。
非关系结构文件读入scan()除了read.table()这类读取文本文档的函数，还可以用scan()函数读入。
不同的是它的返回值为列表或者向量。
假设我们有下述文本文档24 199121 199353 1962下列命令可以读入该数据data<-scan("e:/birth.txt")data## [1] 24 1991 21 1993 53 1962此外，你代码稍加改造可以将数据变矩阵。
matrix(data,nrow=2,byrow=FALSE)## [,1] [,2] [,3]## [1,] 24 21 53## [2,] 1991 1993 1962scan()也同样支持访问url数据上的数据，现在我们访问网上的一个age数据data <-scan("https:////blog_assets/ age.csv", what =list(Age =0,Name="",Birthyear=0),skip=1,sep=",",quiet=TRUE)data注意上述代码中的what参数，如果what为list类通过上述代码可以读入类似于spreadsheet类型的文本文档。
只需要定义每行中各个项目（列）的类型。
scan()其他众多参数的用法和read.table比较类似。
固定列宽数据读入read.fwf()有的时候我们可以知道每一列的宽度是多少，下列代码可以让我们读入这类数据data <-read.fwf("https:////blog_ass ets/scores.txt", widths=c(7,-14,1,-2,1,1,1,1,1,1),s=c("subject","sex","s1","s2","s3","s4","s5","s6"),strip.white=TRUE)data上述代码中width参数给出了字段的宽度。
R语言之左连接的三种实现操作
R语⾔之左连接的三种实现操作数据处理中经常遇到表连接问题，本次介绍R语⾔中三种左连接⽅法，这三种是等价的，不过会有时间快慢问题，斟酌使⽤。
法⼀：> data0 <- merge(a,c,all.x=TRUE,by='CELLPHONE')法⼆：> data1 <- sqldf('select a.*,b.* from a left join c on a.CELLPHONE=c.CELLPHONE')法三：> data2 <- c[a,on='CELLPHONE']注意：第三种⽅法的顺序不能写反了。
补充：R语⾔中的inner_join, full_join, left_join, right_join在R for Data Science中，作者⽤了⾮常直观的例⼦解释了上⾯的四个概念。
说明如下：我们的数据集是这样的：x <- tribble(~key, ~val_x,1, "x1",2, "x2",3, "x3")y <- tribble(~key, ~val_y,1, "y1",2, "y2",4, "y3")可以看出，x与y的key都有1，2，但是x的key⾥⾯有3，y的key⾥⾯有4.下⾯我们来看这四个概念：1. inner_joinx %>%inner_join(y, by = "key")其结果是key val_x val_y<dbl> <chr> <chr>1 x1 y12 x2 y2可以看出，此时基于key的连接只保留了共同的key值1与2对应的数据；2. full_joinx %>%full_join(y, by = "key")其结果是key val_x val_y<dbl> <chr> <chr>1 x1 y12 x2 y23 x3 NA4 NA y3可以看出，此时基于key的连接保留了所有key值对应的数据，当相应的值不存在的时候，⽤NA代替；3. left_joinx %>%left_join(y, by = "key")此时的结果为<dbl> <chr> <chr>1 x1 y12 x2 y23 x3 NA可以看出, 此时基于key的连接只保留了x对应的key值的数据，当相应的值不存在的时候，⽤NA代替；4. right_joinx %>%right_join(y, by = "key")此时的结果为key val_x val_y<dbl> <chr> <chr>1 x1 y12 x2 y24 NA y3可以看出，此时基于key的连接只保留了y对应的key值的数据，当相应的值不存在的时候，⽤NA代替。
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r语言sqldf用法-回复
如何在R语言中使用sqldf函数。
R语言是一种广泛应用于统计分析和数据科学领域的编程语言。
在数据处理过程中，我们常常需要对数据进行筛选、聚合和操作。
而SQL是一种广泛应用于关系型数据库管理系统的查询语言，它提供了一种简洁而强大的方式来处理和操作数据。
为了在R语言环境中能够更方便地进行数据查询和操作，我们可以使用sqldf函数。
本文将详细介绍如何使用sqldf函数来实现数据查询和操作的功能。
首先，我们需要安装并加载sqldf包。
在R语言中，我们可以通过如下命令来安装sqldf包：
install.packages("sqldf")
安装完sqldf包后，我们可以通过如下命令来加载sqldf包：
library(sqldf)
一旦成功加载了sqldf包，我们就可以开始使用sqldf函数进行数据查询
和操作了。
首先，我们需要准备一份数据集。
在本例中，我们将使用iris数据集作为例子。
iris数据集是R语言自带的经典数据集之一，它包含了150个观测值和5个变量，其中4个变量代表了鸢尾花的萼片和花瓣的长度和宽度，另外一个变量代表了鸢尾花的种类。
接下来，我们可以使用sqldf函数来对iris数据集进行查询和操作。
sqldf 函数的基本用法如下：
sqldf("SQL语句")
在sqldf函数的参数中，我们可以传入一个SQL语句作为查询条件。
SQL 语句是一种用于查询和操作数据的语言，它具有丰富的语法和功能。
下面是一些常用的SQL语句用法：
- SELECT语句用于从数据表中选择指定的列或变量。
例如，我们可以使用SELECT语句来选择iris数据集中的前三列：
sqldf("SELECT Sepal_Length, Sepal_Width, Petal_Length FROM iris")
- WHERE语句用于筛选满足指定条件的数据。
例如，我们可以使用WHERE语句来查找iris数据集中花瓣长度大于等于5的观测值：
sqldf("SELECT * FROM iris WHERE Petal_Length >= 5")
- ORDER BY语句用于对数据进行排序。
例如，我们可以使用ORDER BY 语句来按照花瓣长度对iris数据集进行升序排序：
sqldf("SELECT * FROM iris ORDER BY Petal_Length ASC")
- GROUP BY语句用于对数据进行分组。
例如，我们可以使用GROUP BY 语句来对iris数据集按照鸢尾花的种类进行分组，并计算每个种类的花瓣宽度的平均值：
sqldf("SELECT Species, AVG(Petal_Width) FROM iris GROUP BY Species")
- JOIN语句用于将多个数据表进行连接。
例如，我们可以使用JOIN语句
将iris数据集和另外一个数据表进行连接，并按照两个数据表中共有的变量进行匹配：
sqldf("SELECT * FROM iris JOIN another_table ON iris.Variable = another_table.Variable")
通过以上的例子，我们可以看到，使用sqldf函数进行数据查询和操作非常方便。
通过写简单的SQL语句，我们就能够做到数据的筛选、聚合和连接等操作。
需要注意的是，尽管sqldf函数能够很好地实现数据查询和操作的功能，但在处理大规模数据时，可能会导致性能问题。
因此，在处理大规模数据时，我们可能需要使用其他更高效的方法。
除了sqldf函数之外，R语言还提供了其他一些用于数据查询和操作的函数，例如dplyr和data.table等。
这些函数提供了更灵活和高效的数据处理方式，可以根据具体的需求进行选择和使用。
总结起来，使用sqldf函数能够方便地在R语言环境中进行数据查询和操作。
通过编写简单的SQL语句，我们可以筛选、聚合和连接数据，实现各
种复杂的数据处理需求。
然而，在处理大规模数据时，可能需要考虑其他更高效的方法。
因此，在实际应用中，我们需要根据具体的需求和数据规模来选择合适的方法。