R提高篇(三): 数据管理一

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 目录：

• 创建新变量
• 变量重编码
• 日期值
• 数据排序
• 数据集合并
• 数据子集
• 随机取样

创建新变量

• 算术运算函数：x%%y 【求余 x mod y,  5%%2的结果为1】， x%/%y  【整数除法，5% / %2 结果为2】， ^或 ** 求幂
• 如下示例数据，在对象中增加平均、合计变量（场景不大合适，主要为了说明问题）
• 
• 有多种方式来实现新增变量的处理，推荐使用 transform 示例代码如下：

  > mydata <- transform(mydata,avg = (age + weight)/2 , total = age + weight)
  > mydata
    name age weight   avg total
  1 张三  32     42  37.0    74
  2 李四  45     56  50.5   101
  3 王五  25    120  72.5   145
  4 赵六  39    120  79.5   159
  5 老二 199    180 189.5   379

变量重编码

• 变量重编码涉及根据现有变量的值创建新值的过程，如下图，按客户年龄分为青年、中年、老年进行统计
• 上图中，199明显是异常数据，在进行转换前必须将此赋为缺失值，语法为：

  > mydata$age[mydata$age == 199] <- NA
  > mydata
    name age weight
  1 张三  32     42
  2 李四  45     56
  3 王五  25    120
  4 赵六  39    120
  5 老二  NA    180

• 变量重编码，示例代码如下：

  > mydata <- within(mydata,{
  +                  agecat <- NA
  +                  agecat[age >= 45] <- "Elder"
  +                  agecat[age > 25 & age < 45] <- "Middle Aged"
  +                  agecat[age <= 25] <- "Young"})
  > mydata
    name age weight      agecat
  1 张三  32     42 Middle Aged
  2 李四  45     56       Elder
  3 王五  25    120       Young
  4 赵六  39    120 Middle Aged
  5 老二  NA    180        <NA>

• 注意：

1. with() 与 within() 函数功能类似，不同点在于它允许你修改数据框

2. 或 （|）与并（&）单字符表示与C#语法不一样
3. 上图第5行数据包含缺失值，含用缺失值的算术表达式和函数的计算结果也是缺失值，通过na.omit()函数可删除带缺失值的行
4. 大多数函数都拥有na.rm = TRUE选项，可在计算前移除缺失值并使用剩余的值进行计算，如下

   > sum(mydata$age)
   [1] NA
   > sum(mydata$age,na.rm = TRUE)
   [1] 141

 日期值

• 日期值默认输入格式为：yyyy-mm-dd, R中通常以字符输入，通过as.Date()函数进行转换，输入格式如下：

1. 1. %y             两位数的年份                如： 07
   2. %Y             四位数的年份                如： 2007
   3. %a             缩写的星期名                如： Mon
   4. %A             星期名                        如： Monday
   5. %b             缩写的月份                  如：  Jan
   6. %B             月份                          如：  January
   7. %m            月份(00-12)
   8. %d             日期（00-31)

• sys.Date(): 返回当天的日期
• date():       返回当前的日期和时间
• difftime():  计算时间间隔，语法：difftime(time1, time2, units = c("auto", "secs", "mins", "hours","days", "weeks"))
• 注意：R内部最小日期  1970.01.01
• 示例如下：

  > t <- Sys.time();t                      #获取当前时间
  [1] "2016-10-11 17:43:27 CST"
  > as.POSIXlt(t-24*60*60)                 #获取一天前的日期
  [1] "2016-10-10 17:43:27 CST"
  > l <- unclass(t);l                      #长整形的数据自1970-01-01年开始
  [1] 1476179008
  > as.POSIXct(l,origin = "1970-01-01")    #将长整形的数据转换为日期型数据
  [1] "2016-10-11 17:43:27 CST"
  > format(t,format="%Y-%m-%d %H:%M:%S")   #自定义时间格式
  [1] "2016-10-11 17:43:27"
  > dob<-as.Date("2016-10-01")  
  > difftime(t,dob,units = "days")         #计算时间差
  Time difference of 10.40518 days

 数据排序

• order()函数可对一个数据框排序，默认是升序，在变量前加减号可得到降序的排序效果
• 上例按年龄升序、体重降序排列代码示例：

  > with(mydata,{
  +   orderData <<- mydata[order(age,-weight),]  
  + })
  > orderData
    name age weight   avg total
  3 王五  25    120  72.5   145
  1 张三  32     42  37.0    74
  4 赵六  39    120  79.5   159
  2 李四  45     56  50.5   101
  5 老二 199    180 189.5   379

 数据集合并

• merge(): 通过一个或多个共有变量横向合半两个数据框（即一种内联结，inner join）
• 语法： total <- merge(dataframeA, dataframeB,by=c("ID","country"))    #按ID和country进行合并
• 按下面各科成绩数据与第一小节人员信息数据集合并示例
• 
• 示例代码：

  > merge(m1,score,by=c("name"))
    name age weight  yw  sx  yy
  1 老二 199    180 100 100 100
  2 李四  45     56  80  87  76
  3 王五  25    120 100  98  87
  4 张三  32     42  90  80 100
  5 赵六  39    120  94  92  90

•  cbind(): 直接横向合并两个数据框，不需要指定公共索引时使用，要求：每个对象拥有相同的数据行数和排序顺序
• 示例代码：

  > cbind(m1,score)
    name age weight name  yw  sx  yy
  1 张三  32     42 张三  90  80 100
  2 李四  45     56 李四  80  87  76
  3 王五  25    120 王五 100  98  87
  4 赵六  39    120 赵六  94  92  90
  5 老二 199    180 老二 100 100 100

• rbind(): 纵向合并两个数据框（两个数据框必须拥有相同的变量名，顺序不必一定相同）， 示例如下：

  > m2 <- data.frame(name=m1$name,yw=m1$age,sx=m1$weight,yy=m1$weight%%m1$age)
  > rbind(m2,score)
     name  yw  sx  yy
  1  张三  32  42  10
  2  李四  45  56  11
  3  王五  25 120  20
  4  赵六  39 120   3
  5  老二 199 180 180
  6  张三  90  80 100
  7  李四  80  87  76
  8  王五 100  98  87
  9  赵六  94  92  90
  10 老二 100 100 100

•  

数据集取子集

• 以上一节 cbind(m1,score) 合并后的数据集为例，取1、2、6、7 列数据，实现方式如下：
• 方式一：保留变量

  > x <- cbind(m1,score);x
    name age weight test name  yw  sx  yy
  1 张三  32     42   10 张三  90  80 100
  2 李四  45     56   11 李四  80  87  76
  3 王五  25    120   20 王五 100  98  87
  4 赵六  39    120    3 赵六  94  92  90
  5 老二 199    180  180 老二 100 100 100
  > y <- x[,c(1,2,5,6)];y
    name age name.1  yw
  1 张三  32   张三  90
  2 李四  45   李四  80
  3 王五  25   王五 100
  4 赵六  39   赵六  94
  5 老二 199   老二 100

• 方式二：剔除变量 （在某一列的前面加负号就会剔除某列）

  > z <- x[,c(-3,-4,-5,-8)];z
    name age  yw  sx
  1 张三  32  90  80
  2 李四  45  80  87
  3 王五  25 100  98
  4 赵六  39  94  92
  5 老二 199 100 100

• 方式三：赋NULL值，注意：NULL 与 NA是不同的

> x$weight <- x$test <- x[,5] <- x$yy <- NULL
> x
  name age  yw  sx
1 张三  32  90  80
2 李四  45  80  87
3 王五  25 100  98
4 赵六  39  94  92
5 老二 199 100 100

• 方式四：subset()取子集

  > x1 <- cbind(m1,score);x1
    name age weight name  yw  sx  yy
  1 张三  32     42 张三  90  80 100
  2 李四  45     56 李四  80  87  76
  3 王五  25    120 王五 100  98  87
  4 赵六  39    120 赵六  94  92  90
  5 老二 199    180 老二 100 100 100
  >  subset(x1,age>=25 & age < 50,select = c("name","age","yw","sx"))
    name age  yw sx
  1 张三  32  90 80
  2 李四  45  80 87
  3 王五  25 100 98
  4 赵六  39  94 92

• 方法五: sqldf()函数使用sql语句对数据框进行操作，需安装 sqldf 包，语法： install.packages("sqldf")

  > x1 <- merge(m1,score,by=c("name"));x1
    name age weight  yw  sx  yy
  1 老二 199    180 100 100 100
  2 李四  45     56  80  87  76
  3 王五  25    120 100  98  87
  4 张三  32     42  90  80 100
  5 赵六  39    120  94  92  90
  >  library(sqldf)
  >  sqldf("select name,age,yw,sx,yy from x1 where age >=25 and age < 35 order by age")
    name age  yw sx  yy
  1 王五  25 100 98  87
  2 张三  32  90 80 100

•  

随机取样

• sample():  从大数据库中随机抽取大小为n的样本，在数据挖掘和机器学习领域，抽样是常见的做法
• replace 参数控制抽取数据有放回或无放回
• 示例：从上例x1 对象中随机无放回取2份样本

  > y1 <- x1[sample(1:nrow(x1),size = 2,replace = FALSE),]
  > y1
    name age weight yw sx yy
  2 李四  45     56 80 87 76
  5 赵六  39    120 94 92 90
  > y1 <- x1[sample(1:nrow(x1),size = 2,replace = FALSE),]
  > y1
    name age weight  yw  sx  yy
  1 老二 199    180 100 100 100
  3 王五  25    120 100  98  87

R提高篇(三): 数据管理一

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原文地址：http://www.cnblogs.com/tgzhu/p/5946950.html