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      • R语言做数据总结(Data Summarization)

      R语言做数据总结(Data Summarization)

      • 发布者 weinfoadmin
      • 分类 R语言
      • 日期 2019年3月24日
      测试开头


      R语言做数据总结(Data Summarization)


      笔者邀请您,先思考:

      1 从哪些角度做数据总结?如何让R语言实现?

      2 什么是元数据分析?

      R语言做数据总结(Data Summarization)。


      一 目标变量分布

      代码:

      1# 加载iris数据
      2data(iris)
      3# 目标变量的分布
      4y <- iris$Species
      5cbind(freq=table(y), percentage = round(prop.table(table(y))*100,2))


      结果:

      R语言做数据总结(Data Summarization)


      二 查看变量的数据类型

      代码:

      1# R包
      2library(mlbench)
      3#加载数据集
      4data("BostonHousing") # 波士顿房价数据集
      5# 查看每个变量的数据类型
      6sapply(BostonHousing, class)


      结果:

      R语言做数据总结(Data Summarization)


      三 查看数据集的维度

      代码

      1#R包
      2library(mlbench)
      3#加载数据集
      4data("PimaIndiansDiabetes") # 皮马印第安人糖尿病
      5#显示数据集的维度
      6dim(PimaIndiansDiabetes)

      结果

      1768   9


      四 查看原始数据集

      代码:

      1# 加载数据集
      2data(iris)
      3
      4# 查看原始数据集
      5head(iris)
      6tail(iris)


      结果:

      R语言做数据总结(Data Summarization)


      五 计算变量之间的皮尔逊相关系数

      代码

      1# R包
      2library(mlbench)
      3#加载数据集
      4data("PimaIndiansDiabetes")
      5# 计算数值类型的两两变量间的皮尔逊相关系数,生成相关系数矩阵
      6correlations <- cor(PimaIndiansDiabetes[,1:8])
      7# 输出相关系数矩阵的结果
      8print(correlations)


      结果:

      R语言做数据总结(Data Summarization)


      六 计算变量的均值和标准差

      代码:

      1#R包
      2library(mlbench)
      3#加载数据集
      4data("PimaIndiansDiabetes")
      5#计算数值类型变量的均值
      6sapply(PimaIndiansDiabetes[,1:8], mean)
      7#计算数值类型变量的标准差
      8sapply(PimaIndiansDiabetes[,1:8], sd)


      结果:

      R语言做数据总结(Data Summarization)


      七 计算变量的偏度和峰度

      代码:

      1#R包
      2library(e1071)
      3#加载数据集
      4data(iris)
      5# 计算数值变量的偏度值
      6apply(iris[,1:4], 2, skewness)
      7# 计算数值变量的峰度值
      8apply(iris[,1:4], 2, kurtosis)


      结果:

      R语言做数据总结(Data Summarization)


      八 数据集的摘要分析

      代码:

      1# 加载数据集
      2data(iris)
      3
      4# 数据集摘要分析
      5summary(iris)


      结果:

      R语言做数据总结(Data Summarization)

      公众号推荐:数据人才(ID:datarencai)

      (一个帮助数据人才找工作的公众号,

      也分享数据人才学习和生活的有趣事情。)

      R语言做数据总结(Data Summarization)


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      测试结尾

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