标签：读书笔记 列合并 pre col merge taf 抽样 数据类型 转化
1. 创建新的变量
mydata<-data.frame(x1=c(2,2,6,4),x2=c(3,4,2,8)) #方法一 mydata$sumx<-mydata$x1+mydata$x2 mydata$meanx<-(mydata$x1+mydata$x2)/2 #方法二 attach(mydata) mydata$sumx <- x1+x2 mydata$meanx <- (x1+x2)/2 detach(mydata) #第三种方式 mydata<-transform(mydata,sumx=x1+x2,meanx=(x1+x2)/2)
2. 变量的重编码
连续->类别
错误->正确值
分数->级别划分
3. 变量的重命名
reshape()包中的rename()函数
rename(dataframe, c(oldname=‘newname‘,oldname = ‘newname‘)
4. 缺失值
缺失值：NA(Not Availabe不可用表示)
不可能出现的值：NAN（Not a number, 非数值）
is.na() 检查是否是缺失值
na.rm= TRUE 在计算之前移除缺失值
na.omit()删除所有不完整的规则
5. 日期值：日期值以字符串形式输入到R，然后转化为以数值形式存储的日期变量
as.Date(x, "input_format")
#日期默认输入格式为yyyy-mm--dd mydates <- as.Date(c(‘2007-06-22‘,‘2004-02-13‘)) #新的输入格式 strDates <-c(‘01/05/1965‘,‘08/16/1975‘) dates <- as.Date(strDates,"%m/%d/%Y") #日期转化为字符型变量 strDates <- as.character(dates)
6. 数据类型转化
7. 数据排序
order() 对数据进行排序, 默认顺序是升序，在排序变量前面添加一个减号就可以得到降序的排序结果
8. 数据集的合并
1). 列合并：向数据框中添加变量 merge(dataframeA, dataframeB, by = ‘ID‘)
2). 行合并：向数据框中添加观测 rbind()
3). subset()函数
newdata <- subset(dateframe, conditions, select = c(col1,col2))
4) 抽样函数 sample()
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原文地址：http://www.cnblogs.com/vincentcheng/p/7878163.html
