R语言

问题： 最近把R版本升级为4.0.3以后以前很多包都不能用了，原来的安装方法也失效了。网上的安装教程基本也是过期的。（升级后不仅很多包要重新安装，安装后有些原来版本的（3.6版本）函数都不能用了，而关键是网上教程相对叫老或者少，这可能就是为什么R相对Python越来越少的原因之一吧） 解决办法： 不管什么版本可参看如下步骤的方法，如果老版本可能前面几步就解决了。本人是4.0.3版本。 1、以前可安装成功的办法 library ( "devtools" ) library ( "githubinstall" ) install_github ( repo = "Rwebdriver" , username = "crubba" ) 报错提示如下： 根据提示是Rtools版本不对，要下载4.0版本的 2、 https://cran.r-project.org/bin/windows/Rtools/ 下载安装4.0版本 照样提示错误： 根据提示：参数username 有问题。 3、参考 https://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=6817338 中的一个写法 install_github ( "crubba/Rwebdriver" ) 错误信息： 4、install_github(“crubba/Rwebdriver”

Python中的pandas模块进行数据分析。 接下来pandas介绍中将学习到如下8块内容： 1、数据结构简介：DataFrame和Series 2、数据索引index 3、利用pandas查询数据 4、利用pandas的DataFrames进行统计分析 5、利用pandas实现SQL操作 6、利用pandas进行缺失值的处理 7、利用pandas实现Excel的数据透视表功能 8、多层索引的使用 一、数据结构介绍 在pandas中有两类非常重要的数据结构，即序列Series和数据框DataFrame。Series类似于numpy中的一维数组，除了通吃一维数组可用的函数或方法，而且其可通过索引标签的方式获取数据，还具有索引的自动对齐功能；DataFrame类似于numpy中的二维数组，同样可以通用numpy数组的函数和方法，而且还具有其他灵活应用，后续会介绍到。 1、Series的创建 序列的创建主要有三种方式： 1）通过一维数组创建序列 importnumpyasnp,pandasas pd arr1=np.arange(10) arr1 type(arr1) s1=pd.Series(arr1) s1 type(s1) 2）通过字典的方式创建序列 dic1={'a':10,'b':20,'c':30,'d':40,'e':50} dic1 type(dic1) s2=pd

原文链接: http://tecdat.cn/?p=18348 “ 应用线性模型 ”中，我们打算将一种理论（线性模型理论）应用于具体案例。通常，我会介绍理论的主要观点：假设，主要结果，并进行示范来直观地解释。这里查看一个真实的案例研究，它包含真实数据，2400个观测值，34个变量。 这里只有11个观察值，一个简单的线性模型。让我们对这些数据进行线性回归 plot(base,pch=19,ylim=c(30,180)) abline(lm(y~x,data=base),col="red") 回归线（最大程度地减少误差平方和）是红色曲线 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 50.7225 39.3979 1.287 0.23 x 0.4867 0.2747 1.772 0.11 我们可以清楚地看到我们的曲线似乎是凹的，开始时增加，结束时减少，可以进行非参数平滑 scatter.smooth(x, y, lpars = list(col = "red") 我们可以进一步回答 “最大 数目在 哪里吗”， 可以建议一个值，找到一个置信区间吗？ 我们可以考虑一个二次模型，换句话说，我们的预测将是 抛物线 。 lm(y~x+I(x^2),data=base) 我们可以看到

R语言进行词云统计分析 本文章从爬虫、词频统计、可视化三个方面讲述了R语言的具体应用，欢迎大家共同谈论学习 1、使用 rvest 进行数据的爬取 #如果没有，先安装rvest包 install.packages("rvest") library(rvest) url <- "http://www.sohu.com/a/123426877_479559" #读取数据，规定编码 web <- read_html(url, encoding = "utf-8") position <- web %>% html_node("article.article") %>% html_text() %>%管道函数，将左边的值赋给右边函数作为第一个参数的值 web存储网页信息的变量。 html_nodes()函数获取网页里的相应节点 html_text()函数获取标签内的文本信息 要获取网页中的节点，打开所要爬取网页内容——>按F12——>找到内容所对应的网页节点 2、使用jiebaR进行分词，统计词频 #install.packages("jiebaR") library(jiebaR) #初始化分词引擎并加载停用词 #user表示需要组合到一起的单词 #stop_word删除不需要出现的词 engine_s <- worker(user = "E:/R-Test/dictionary.txt"

“ 本章节是数据预处理的第一步：了解数据（集）。只有充分了解了数据，我们才能对数据做进一步的预处理和后续深入的分析。 ” 目录 1 数据结构 str() dim() head() 2 描述性统计分析 summary() psych::describe() 分组计算doBy::summaryBy 分组计算psych::describeBy 3 频数和列联表 table 一维计数 xtabs 多维（交叉）计数 gmodels::CrossTable #列联表 01 — 数据结构 严格来讲“数据结构”不是基本统计分析的内容，但是这是了解数据的第一步，因此这里做简单普及！ 推荐使用str()函数 class() # 数据类型 dim() # 数据（集）的行列数 nrow() # 数据（集）的行数，等价于dim(mtcars)[1] ncol() # 数据（集）的列数，等价于dim(mtcars)[2] View() # 查看数据（集），以表格形式展示 如下图1 head(X,n) # 显示数据集前n行 str() # 查看数据（集）类型、行列数，每列的数据类型和简要数据概况 图1 View(mtcars) > data(mtcars) > class(mtcars) # 数据类型 [1] "data.frame" > dim(mtcars) # 数据（集）的行列数 [1] 32 11 >

我在学习这本书记了一些笔记，如果你有学习，欢迎分享你的笔记或者教程。我的已有笔记汇总如下： 宏基因组学习笔记 宏基因组学习笔记2 宏基因组笔记（第二章） R语言宏基因组学统计分析学习笔记（第三章-1） R语言宏基因组学统计分析学习笔记（第三章-2） https://link.springer.com/book/10.1007/978-981-13-1534-3 下载方法，sci-hub大法啦。 出版日期：2018年10月7日 以下内容转载自宏基因组微信公众 号，由于没有 原创 声明，直接复制转载 。 本书简介 这本独特的书解决了使用R语言的微生物组数据的统计建模和分析中的困难。它包括作者研究和公共领域的真实数据，并对R的实现进行了逐步的讨论。数据和R计算机程序是公开的，允许读者复制每一章介绍的模型开发和数据分析，以便这些新方法可以很容易地应用到自己的研究中。 本书还讨论了微生物组研究中统计建模和数据分析的最新进展，以及新一代测序技术的最新进展，以及方法学发展和应用中的大数据。这本及时的书将大大有利于所有读者参与微生物群，生态学和微阵列数据分析，以及其他领域的研究。 作者简介 Yinglin Xia 1 , Jun Sun 2 , Ding-Geng Chen 3 伊利诺伊大学芝加哥分校，医学部(Department of Medicine, University of

设置R语言环境为英文环境 其实不设置也行...就是报错提示的内容是中文的话, 会不太好理解.. 1. 首先在用户根目录下cat查看一下, 发现没有.Renviron文件, 这个是R语言的环境配置文件. 2. 那么就用echo语句追加一句"LANGUAGE=en" 到 .Renviron文件, 如果没有这个文件, echo语句会自动创建. 3. 然后再cat查看一下, 确认一下. R语言运行方式 1. 在 R 的 console中 , 以一行一行用户交互的方式来进行 2. 在R 的console中可以用source('xxx.R') 来运行xxx.R的代码 3. 在终端中 Rscript 命令来运行 R语言工作空间与工作内存 工作空间 getwd()来查看当前工作空间 setwd()来设置工作空间 查看工作内存变量 定义的变量都是在内存里,通过ls()可以查看 删除工作内存变量 可以通过rm(obj)来删除工作内存里的变量. 保存工作内存变量 可以通过save方法, 将变量持久化到工作空间中. save(obj,file="myfile")是保存特定变量到"myfile"文件中, save.image("file-name")是保存当前工作内存中所有内容到"file-name"文件中. 例如: 保存y变量到y.rda文件中, 保存当前工作内存中的所有内容到"save-all.rda

　　数据分析师细分岗位方向有哪些?很多想要入门数据分析或者要转行的，往往对自己的职业规划一无所知，十分迷茫。无论是你是入行还是想要转行，都要谨慎，要对自己的职业发展有个3-5年的清晰规划，才能下手准备入行，否则很容易入行就失业。 　　数据分析师岗位方向： 　　一、取数 　　数据分析行业里最常见的就是做取数，尤其是当数据分析火了之后，因为入行门槛比较低，也就造成了像丐帮一样的“三百六十行、鱼龙混杂”，而且工作相对不累，导致大量人士涌入，但实际岗位其实没那么多。但事实上，很多人都是被HR“骗”到公司来做取数机器的，很多公司名义上打着数据分析的旗号，但实际招来的人就是做取数。 　　取数工作内容： 　　取数派每天的工作内容也比较简单、重复和机械，就是写SQL取数，根据业务的需求做数据统计、简单报表制作，总体上说价值感比较低，基本都是新人在做。但取数派也并非一事无成。因为取数的能力是数据分析和后面一系列建模工作的基础，能够高效的完成取数，以及对于数据的底层架构的深入了解，也不是一件很容易的事情，这也就是“以力取胜”。打好这个取数基础，有利于后面更高效的做分析和建模的工作，同时这也是了解业务方关心的数据和问题的机会。 　　必备技能：Excel(如果会VBA就更好了)、SQL取数(核心技能)、数据库(需要熟悉，具体看你公司用的什么数据库) 　　二、数据工程 　　数据工程师包含的岗位很多

开学季 当当网计算机图书大促 >> 每满100减50 << 满200减100 满300减150 满400减200 不止如此！秉持绝不让大家多花一分钱的精神 机械工业出版社华章公司 联合 大数据技术与架构 特别送出一批优惠码 “实付满200减40” 可以和满减活动 叠加 使用 优惠码使用后相当于 花160买400的书! 超低门槛！超大力度！快快上车！ 优惠码： ZCARNK （长按复制） 使用渠道：当当小程序或当当APP 有效期： 8月24日至9月6日 使用方法： 步骤一 ， 长按下面二维码 ， 直达专题， 挑选图 书至购物车，点击结算 步骤二 ，点击“ 优惠券/码处 ” 步骤三 ，输入优惠码 ZCARNK （注意要大写） 适用范围：全场当当自营图书（教材、考试类除外） 选书太纠结？推荐几本必买的好书新书 助你囤的疯狂、读的畅快，绝不后悔！ 推荐书单 01 《Flink原理、实战与性能优化》 推荐语： 这是一部以实战为导向，能指导读者零基础掌握Flink并快速完成进阶的著作，从功能、原理、实战和调优等4个维度循序渐进地讲解了如何利用Flink进行分布式流式应用开发。 02 《数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用》 推荐语： 阿里巴巴BI部门数据分析专家卢辉多年数据挖掘应用实践经验结晶，以大案例展现了数据挖掘与数据化运营的商业实践。 03 《企业级大数据平台构建：架构与实现

零、R与Rstudio的关系 R提供了语言环境，它提供了R的语法规则，编译，扩展包等信息。如果只用它自带的软件包来编写和调试R脚本的话，既耗时又费力，甚至不具有开发完整项目的条件。 所以，Rstudio提供了一个人性化的可视界面来操作R语言。在软件里可以创建完整的项目，编写脚本，查看变量值，获取绘图的结果等等。 打个比方，如果R是马，那么Rstudio就是马鞍。直接骑马的话也可以，但是人们不怎么舒服，如果加上马鞍，不仅美观漂亮而且还能提高效率。 一、R下载及安装 1.下载 https://cran.r-project.org/mirrors.html 选择清华的TUNA镜像 根据需要选择下载，以windows下载为例 选择 base 点击下载 2.安装 确定 Next 选安装目录时候，需要注意没必要安装在C盘，后续安装包会占用资源。建议在其他盘创建目录，然后以R版本号命名的方式安装R。 比如我在E盘下的 R 目录: Next Next Finish ，安装完成 二、Rstudio下载及安装 1.下载 https://rstudio.com/products/rstudio/download 这里以安装window版为例 2.安装 下一步 与安装R一样，设置一个以版本命名的文件夹，比如我的是 E:\R\Rstudio1.2.5\RStudio 安装 安装完成 安装好，会在任务栏中显示