在这篇文章中，我们将讨论使用 data.table 包在 R 中连接数据。 “连接数据”指的是执行不同类型的连接操作，例如两个或多个表之间的内部连接、左外连接、右外连接和全外连接。 在表之间执行连接操作的主要目的是基于某些属性（或列）条件访问多个表中的数据。 R 提供了 data.table 包，我们可以用它非常有效地处理表格数据（具有行和列）。 此包作为替代方案推出…… 阅读更多

函数式编程是一种编程方法，其中我们通过构造和应用函数来构造程序。更具体地说，在程序中，我们应用顺序的纯函数而不是语句。纯函数是一个接受输入并产生一致值作为输出的函数。此外，在此过程中不会修改任何参数或输入流。此类函数能够执行单个操作，但为了执行复杂操作，我们可以将它们组合成序列。在本教程中，我们将讨论使用 purr 进行函数式编程。如今，函数式编程因其能够…… 阅读更多

防御式编程是一种软件开发实践，它涉及以一种预期并防止错误和漏洞的方式设计和实现代码。在 R 编程中，防御式编程涉及使用技术和策略来确保您的 R 代码健壮、可靠和安全。“防御式”一词在防御式编程中，你们大多数人可能对它是否意味着编写根本不会失败的代码感到困惑。但“防御式编程”的实际定义是编写正确失败的代码。 “正确失败”的意思是——如果代码失败，则应该…… 阅读更多

在数据科学中，一项常见的任务是处理缺失数据。如果您的数据集中存在缺失数据，则有多种方法可以在 R 编程中处理它。一种方法是简单地删除包含缺失数据的任何行或列。处理缺失数据的另一种方法是使用统计方法估算缺失值。这意味着用基于数据集中的其他值进行估算来替换缺失值。例如，我们可以用找到缺失值的变量的平均值或中位数来替换缺失值…… 阅读更多

数据操作是数据分析过程中的一个关键步骤，因为它允许我们以适合特定分析或可视化的方式准备和组织数据。数据操作工具和技术有很多种，具体取决于数据的类型和结构，以及操作的具体目标。data.table 包是一个 R 包，它提供 R 中 data.frame 类的增强版本。它的语法和功能使操作和处理大型数据集更容易、更快。date.table 是…… 阅读更多

在矩阵中查找移动标准差的方法与在数据框中的方法相同，我们只需要使用矩阵对象名称代替数据框名称即可。因此，我们可以为此目的使用 zoo 包的 rollapply 函数。例如，如果我们有一个名为 M 的矩阵，并且我们想找到 2 个移动标准差，那么我们可以使用以下命令：rollapply(M,width=2,FUN=sd,fill=0,align="r")示例 1以下代码片段创建一个矩阵 -M1

要在 R 中舍入 summary 函数的输出，我们可以在应用 summary 函数时使用 digits 参数。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，则要找到输出中带有两位数字的汇总统计信息，我们可以使用以下命令：summary(df, digits=2)示例 1以下代码片段创建一个数据框：head(iris, 20) 创建了以下数据框：Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 2 4.9 3.0 1.4 ... 阅读更多

可以使用 rowSums 函数以及使用单个方括号对列进行子集选择来查找 n 个列的逐行总和。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含五列，并且我们想找到最后三列的行总和，则可以使用以下命令：df$Sum_3

要在 R 中从命名向量中提取最大值，可以使用 which.max 函数。例如，如果我们有一个名为 X 的向量，它是一个命名向量，则可以使用以下命令在 X 中查找最大值。X[which.max(X)] 查看以下示例以了解其工作原理。示例 1以下代码片段创建一个向量 -x1

要使用 ggplot2 减少轴值和刻度之间的空间，我们可以使用 ggplot2 包的 theme 函数并将 margin 设置为 0。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含两列，例如 x 和 y，则可以通过使用以下命令创建 x 和 y 之间的散点图，从而减少 Y 轴值和刻度之间的空间：ggplot(df,aes(x,y))+geom_point()+theme(axis.text.y=element_text(margin=margin(r=0)))示例以下代码片段创建一个样本数据框 -x