R语言数据分析过程

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了R语言数据分析过程相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

R语言数据分析前期:预处理过程,供自己查阅,欢迎大家指正。

 

利用R语言导入数据

taobao<-read.csv("taobao.csv",stringsAsFactors = F)

我最常用到就是read.csv,其中stringsAsFactors=F很重要,不可缺少,否则会大大降低读入效率。

除此外还有read.table,他们分割符不同。

read.table(file(读入的数据名,不在默认路径下的要添加工作路径,注意使用双引号),

  header = FALSE(是否将第一行作为每一列的标题),

  sep = ""(分割符是什么,table默认“空”,csv默认“,”),
  row.names(行名称), col.names(列名称),

   as.is = !stringsAsFactors,

  na.strings = "NA", colClasses = NA, nrows = -1,

  skip = 0, check.names = TRUE, fill = !blank.lines.skip,
  strip.white = FALSE, blank.lines.skip = TRUE,
  comment.char = "#",
  allowEscapes = FALSE, flush = FALSE,
  stringsAsFactors = default.stringsAsFactors(),
  fileEncoding = "", encoding = "unknown", text, skipNul = FALSE)


导入之后对数据以窗口形式进行查看:

View(taobao)

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对导入的表格进行一个基本的统计:

summary(taobao)

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以上是关于R语言数据分析过程的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

83-预测分析-R语言实现-神经网络

《R语言实战·第二版》学习笔记:第一章——R语言介绍

空间点过程分析的R语言实现+PART1(1~4.6)

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