R语言 rbind函数操作结果与预期结果不符

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R中大数据量数据框的合并慎重使用rbind

最近在用R处理百万级的数据,程序本身是线性扫描,可是随着数据量的增加,运行时间却不是线性增加,一度几天都运行不完。 怀疑是其中rbind函数造成的,查询到这篇文章,也说了这个问题 ... “ ...

R语言︱异常值检验、离群点分析、异常值处理

笔者寄语:本文是《R语言数据分析挖掘实战》 异常值处理一般分为以下几个步骤:异常值检测、异常值筛选、异常值处理。 其中异常值检测的方法主要有:箱型图、简单统计量(比如观察极值) 异常值处理方法主要有:...

R语言:cbind()和rbind()

可以利用函数cbind() 和rbind() 把向量和矩阵拼成一个新的矩阵。概略地说,cbind() 把矩阵横向合并成一个大矩阵(列方式),而rbind()是纵向合并(行方式)。 cbind: 根据列进行合并,即叠加所有列,m列的矩阵n...

R语言解决数据不平衡问题

R语言解决数据不平衡问题 一、项目环境 开发工具:RStudio R:3.5.2 相关包:dplyr、ROSE、DMwR 二、什么是数据不平衡?为什么要处理数据不平衡? ​ 首先我们要知道的第一个问题就是“什么是数据不平衡”,从字面...

R语言︱处理缺失数据&&异常值检验、离群点分析、异常值处理

在数据挖掘的过程中,数据预处理占到了整个过程的60% 脏数据:指一般不符合要求,以及不能直接进行相应分析的数据 脏数据包括:缺失值、异常值、不一致的值、重复数据及含有特殊符号(如#、¥、*)的数据 ...

R语言学习之函数

R语言学习之函数 一、R函数 输入数据类型: 向量:sum,mean,sd,range,median,sort,order 矩阵或数据框:cbind,rbind 数字矩阵:heatmap R语言中常用lm()函数用于回归分析 > state <- as.data.frame(state.x77...

R语言的apply族函数

R语言的apply族函数 R语言作为统计学一门语言,一直在小众领域闪耀着光芒。直到大数据的爆发,R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器。随着越来越多的工程背景的人的加入,R语言的社区在迅速扩大成长。现在已...

R语言中apply函数族的介绍

详细内容可以参考: http://blog.fens.me/r-apply/

掌握R语言中的apply函数

R语言作为统计学一门语言,一直在小众领域闪耀着光芒。直到大数据的爆发,R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器。随着越来越多的工程背景的人的加入,R语言的社区在迅速扩大成长。现在已不仅仅是统计领域,教育...

没有melt这个函数_R的melt和dcast,兼论宽数据和长数据

R语言作为处理数据的好手,提供了非常多工具来处理这两种数据,以及二者间的转换工具。接下来首先介绍这两种数据,然后分析二者的优缺点,接着讨论R里面的转换工具melt和dcast函数,最后再对处理方法做一些讨论。...

[R语言] 基于R语言实现树形图的绘制

之所以还用R语言实现树形图的绘制,主要原因在于R语言所实现的树形图比python实现的更加多样。R语言树形图提供以下两种类型: 分层树形图:类似CEO管理团队领导管理员工等等。 聚类树形图:聚类将一组个体按相似性...

Julia语言与其他语言的异同

在编写Julia代码的过程中,会发现其他语言有不少相似之处,例如Matlab、R或Python,但也有着明显的不同。通过其他语言的对比,我们可以更加深入地理解Julia,也能够在熟悉其他语言的基础上,更快地学习Julia语言...

R语言线性判别分析(LDA),二次判别分析(QDA)和正则判别分析(RDA)

判别分析包括可用于分类和降维的方法。线性判别分析(LDA)特别受欢迎,因为它既是分类器又是降维技术。二次判别分析(QDA)是LDA的变体,允许数据的非线性分离。最后,正则化判别分析(RDA)是LDA和QDA之间的...

Cox模型中的时间依存协变量和时间依存系数(R语言)第一部分

简介 本文包含3个不同但是相关的概念: 时间依存协变量,以及一些常见错误; 制作时间依存协变量的工具,更确切的说是如何编码相关数据集;...One of the strengths of the Cox model is its ability to encompass...

R语言中实现马尔可夫链蒙特卡罗MCMC模型

什么是MCMC,什么时候使用它? MCMC只是一个从分布抽样的算法。 这只是众多算法之一。这个术语代表“马尔可夫链蒙特卡洛”,因为它是一种使用“马尔可夫链”(我们将在后面讨论)的“蒙特卡罗”(即随机)方法...

R语言中apply函数

原因在于R的循环操作for和while,都是基于R语言本身来实现的,而向量操作是基于底层的C语言函数实现的,从性能上来看,就会有比较明显的差距了。那么如何使用C的函数来实现向量计算呢,就是要用到apply的家族函数,...

掌握R语言中的apply函数族(转)

转自:...原因在于R的循环操作for和while,都是基于R语言本身来实现的,而向量操作是基于底层的C语言函数实现的,从性能上来看,就会有比较明显的差距了。那么如何使用C的函数来实现向量计算呢,就是...

机器学习——垃圾邮件过滤(R语言

以下是根据《机器学习:实用案例解析》一书中的案列写的,感觉结果并没有达到预期的状态,欢迎大家指出我其中理解错的地方,哈哈哈。 原始数据:SpamAssassin语料库,http://spamassain.apache.org/publiccorpus/...

面向金融的R语言——Lecture6

文章目录面向金融的R语言——Lecture6矩阵的创建、性质及运算构造矩阵的三种方法hibert矩阵example:对矩阵元素的访问example:特征值及特征向量example:SVD矩阵分解QR矩阵分解example其它矩阵操作example 矩阵的创建...

Recommenderlab包实现电影评分预测(R语言)

来源:http://cos.name/cn/topic/150937 1 获取电影数据 电影数据来源于http://grouplens.org/datasets/movielens/ 网站,本文分析的数据是... ...设置好工程路径后,可用读入数据,注意数据的格式,第一列是us

R语言实战》第7章

# 第七章 基本统计分析 # 本章内容 # 描述性统计分析 # 频数表和列联表 # 相关系数和协方差 # t检验 # 非参数统计 # 7.1 描述性统计分析 # 本节中,我们将关注分析连续型变量的中心趋势、变化性和分布形状的方法...

R语言基础指令和并行算法初识(上篇)

一.R语言背景介绍 二. R语言基础指令 三. R语言并行算法 四. 计划打算一.R语言背景介绍 1.2、起源:R是统计领域广泛使用的诞生于1980年左右的S语言的一个分支。可以认为R是S语言的一种实现。而S语言是由AT...

《数据科学:R语言实战》一第1章 模式的数据挖掘1.1 聚类分析

本节书摘来自异步社区《数据科学:R语言实战》一书中的第1章,第1.1节,作者 【美】Dan Toomey(丹·图米),更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看 第1章 模式的数据挖掘 数据科学:R语言实战数据...

使用R语言分析世界幸福指数

使用R语言分析世界幸福指数 本文中的数据为2019年的世界幸福指数报告,数据来源于kaggle。 数据详情 数据包含9个字段: Rank: 排名 Country or Region: 国家或地区 Score: 得分 GDP per capita: 人均GDP Social...

R语言】基本数据管理(带练习题)

在之前,博主也讲到过R语言的初步认识:https://blog.csdn.net/ly_6699/article/details/88237614 ,感兴趣的伙伴可以点链接查看哦。 本节的内容,我想用一些例题对基本数据管理进行讲解。 4.1 创建数据框 1、将表中...

R语言学习笔记(三)

11 广义线型模型 数据分析 BY 伦大锤 阅读量 2,204 线性模型可以通过一系列连续型和/或类别型预测变量来预测正态分布的响应情况,但在许多情况下,假设因变量为...结果变量可能是计数型的(一周交通事故的数

R语言-数据整形之apply函数

R语言中的apply函数族 前言   最初学习R的时候,当成“又一门编程语言”来学习,但是怎么学都觉得别扭。现在我的看法倾向于,R不是一种通用型的编程语言,而是一种统计领域的软件工具。因此,不能用通用型编程的...

R语言——将循环所得矩阵组成一个矩阵

在矩阵合并中,常见的方法有cbind()和rbind()。其中,前者为按列合并,后者为按行合并。 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;但是这两个函数有个缺点,就是不能应用到循环之中。例如: A&lt;-matrix(1...

R语言第一周

哈哈,闲来无事,木木童鞋报名参加了tigerfish老师为期12周的R语言学习的课程,不出意外的话我将在博客里记录这12周的学习过程,希望最后的学习能达到预期的效果。 好了闲话不多说,开始吧: 1、学习r语言的工具:...

R语言简要入门

R语言笔记:数据分析绘图的编程环境 版本1.7 R Development Core Team June 10, 2006 Contents 1 绪论基础 1 1.1 R语言环境 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.2 相关的...

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