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lapply查看全部
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数据结构小结查看全部
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日期与时间查看全部
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列表的子集查看全部
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总结数据信息 - head(airquality) - 前六行 head(airquality，10) - 前10行 - tail(airquality) - 后六行 - summary(airquality) - str(airquality) - table(airquality$Month,airquality$Day,useNA = "ifany") - any(is.na(airquality$Month) - sum(is.na(airquality$Month) - all(airquality$Month<12) -交叉表 z <- xtabs(Freq ~ Class + Age, data = titanic) ftable(z) object.size(airquality) - 检验数据大小，是否有溢出查看全部
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排序 - sort：对象两进行排序；返回排好序的内容 sort(x$v2) - 升序； sort(x$v2,decreasing = TRUE) -降序 - order:返回排好序的内容的下标，且可按多个标准进行排序 order(x$v2); order(x$v4,x$v2, decreasing = TRUE) - 先按v4排序，再按v2排序,且为降序查看全部
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如何返回矩阵查看全部
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构造子集查看全部
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数据结构小结查看全部
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五种对象类型查看全部
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split - 根据因子或因子列表将向量或其他对象分组，通常与lapply一起使用 - split（向量/列表/数据框，因子/因子列表） - x <- c(rnorm(5),runif(5),rnorm(5,1)) f <-gl(3,5) split(x,f) ->将x根据f分成三组 lapply（split(x,f),mean) -s<-split(airquality,qirqulity$Month)->将airquality中按月的数据存到s table(airquality$Month) -> 每个月份中有多少个数据 lapply(s,function(x) colMeans(x[,c("Ozone","Wind","Temp")])) sapply(s,function(x) colMeans(x[,c("Ozone","Wind","Temp")],na.rm=TRUE)) -na.rm = TRUE 不包括NA值查看全部
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tapply - 对向量的子集进行操作 - tapply（向量，因子/因子列表/，函数名） x <-c(rnorm(5),runif(5),rnorm(5,1)) f <- gl(3,5) -> 创建因子 tapply(x,f,mean，simplify = FALSE)查看全部
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mapply - lapply的多元版本 - mapply（函数名，数据，函数相关参数） - mapply（rep,1:4,4:1) -> 1-4组，每组重复多少次 - s <- function(n,mean,std){ rnorm(n,mean,std) } mapply(s,1:5,5:1,2) ->1：5为元素个数；数据来自均值为5，标准差为2的数据 & 均值为4，标准差为2的数据 &。。&。。&均值为1，标准差为2的数据查看全部
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apply 沿着数组的某一围度处理数据 - apply（数组，维度，函数名） - 求矩阵行&列求平均及和：rowSums(x)/rowMeans(x)/colSums(x)/colMeans(x) - x <- matrix(rnorm(100),10,10)->随机从正态分布中抽取100个数据，排成10行10列的矩阵 apply(x,1,quantile,probs=c(0.25,0.75）->求25%&75%百分位点对应的数据 - y <- array(rnorm(2*3*4),c(2,3,4)) -> 维度为4，每个维度里是两行三列 apply(x,c(1,2),mean) -> 在第一、二维组成的平面中，延第三维进行求平均查看全部
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函数 1. 循环：for/while/lapply - lapply 循环处理列表中的每一个元素：lapply（ListName,function,others) - 返回一个列表 eg： str(lapply) lapply(x,mean) lapply(x,runif,min=0,max=100) lapply(x,function(m),m[1,]) 匿名函数处理 - sapply 将lapply的结果进行化简 当结果列表元素长度均为1，返回向量； 当结果列表元素长度相同且大于1，返回矩阵 长度不同，返回列表，结果同lapply相同查看全部
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